I. Phương pháp giải tích và tối ưu toán học
Phương pháp giải tích và tối ưu toán học là hai công cụ chính được áp dụng trong luận án để giải quyết các bài toán phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh. Các phương pháp này giúp tối ưu hóa các mô hình học máy, đặc biệt là trong việc cải thiện độ chính xác và hiệu suất. Phương pháp giải tích được sử dụng để phân tích các hàm mất mát và tìm ra các điểm tối ưu, trong khi tối ưu toán học tập trung vào việc tìm kiếm các tham số tối ưu cho mô hình. Các kỹ thuật như gradient descent và tích chập được áp dụng để tối ưu hóa các mô hình học sâu, đặc biệt là trong các bài toán phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh.
1.1. Phương pháp giải tích trong học máy
Phương pháp giải tích được sử dụng để phân tích các hàm mất mát và tìm ra các điểm tối ưu. Các hàm mất mát như cross-entropy và mean squared error được phân tích để đánh giá hiệu suất của mô hình. Phương pháp này giúp xác định các điểm tối ưu và cải thiện độ chính xác của mô hình. Các kỹ thuật như gradient descent được áp dụng để tối ưu hóa các tham số của mô hình, giúp giảm thiểu hàm mất mát và cải thiện hiệu suất.
1.2. Tối ưu toán học trong phân lớp nhị phân
Tối ưu toán học tập trung vào việc tìm kiếm các tham số tối ưu cho mô hình học máy. Các kỹ thuật như gradient descent và tích chập được áp dụng để tối ưu hóa các mô hình học sâu. Trong bài toán phân lớp nhị phân, các phương pháp tối ưu hóa giúp cải thiện độ chính xác và hiệu suất của mô hình. Các thước đo độ chính xác như AUC và balanced accuracy được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình.
II. Phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh
Phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh là hai bài toán chính được nghiên cứu trong luận án. Phân lớp nhị phân tập trung vào việc phân loại dữ liệu vào hai lớp khác nhau, trong khi phân đoạn hình ảnh tập trung vào việc phân chia hình ảnh thành các vùng khác nhau dựa trên các đặc trưng. Các phương pháp như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và học sâu được áp dụng để giải quyết các bài toán này. Các thước đo độ chính xác như AUC và balanced accuracy được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình.
2.1. Phân lớp nhị phân trong học máy
Phân lớp nhị phân là bài toán phân loại dữ liệu vào hai lớp khác nhau. Các phương pháp như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và học sâu được áp dụng để giải quyết bài toán này. Các thước đo độ chính xác như AUC và balanced accuracy được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Các hàm mất mát như cross-entropy và mean squared error được sử dụng để tối ưu hóa mô hình.
2.2. Phân đoạn hình ảnh trong học máy
Phân đoạn hình ảnh là bài toán phân chia hình ảnh thành các vùng khác nhau dựa trên các đặc trưng. Các phương pháp như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và học sâu được áp dụng để giải quyết bài toán này. Các thước đo độ chính xác như AUC và balanced accuracy được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Các hàm mất mát như cross-entropy và mean squared error được sử dụng để tối ưu hóa mô hình.
III. Học máy và các thuật toán phân lớp
Học máy là lĩnh vực nghiên cứu các kỹ thuật cho phép các hệ thống học tự động từ dữ liệu. Các thuật toán phân lớp như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và học sâu được áp dụng để giải quyết các bài toán phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh. Các thước đo độ chính xác như AUC và balanced accuracy được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Các hàm mất mát như cross-entropy và mean squared error được sử dụng để tối ưu hóa mô hình.
3.1. Thuật toán phân lớp trong học máy
Các thuật toán phân lớp như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và học sâu được áp dụng để giải quyết các bài toán phân lớp nhị phân và phân đoạn hình ảnh. Các thước đo độ chính xác như AUC và balanced accuracy được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Các hàm mất mát như cross-entropy và mean squared error được sử dụng để tối ưu hóa mô hình.
3.2. Học sâu và phân lớp nhị phân
Học sâu là một nhánh của học máy sử dụng nhiều lớp mạng nơ-ron để đưa ra một mô hình toán học trên dữ liệu có sẵn. Trong bài toán phân lớp nhị phân, học sâu được áp dụng để cải thiện độ chính xác và hiệu suất của mô hình. Các thước đo độ chính xác như AUC và balanced accuracy được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình.
