TAILIEUCHUNG - Đánh giá hiệu suất các thuật toán trí tuệ nhân tạo trong phân loại rác thải

Nghiên cứu này đề xuất thêm một lớp phân loại Softmax sau VGG16 sẽ cho ra kết quả có độ chính xác cao hơn. Các mô hình học sâu được nghiên cứu ở đây sử dụng cốt lõi Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một trong những mạng tiên tiến nhất trong thị giác máy tính, chứng tỏ được khả năng phân loại hình ảnh một cách hiệu quả. | Lê Minh Hóa ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT CÁC THUẬT TOÁN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG PHÂN LOẠI RÁC THẢI Lê Minh Hóa Khoa Công nghệ thông tin 2 Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Tóm tắt Phân loại rác thải là một bài toán lớn trong 1 tự học từ dữ liệu. Đến đầu những năm 90 Breiman thị giác máy tính và hiện nay có nhiều hướng tiếp cận đưa Quinlan và các cộng sự đã đề xuất các thuật toán cây quyết ra giải pháp trong đó hướng sử dụng trí tuệ nhân tạo đạt định như CART 1 ID3 2 Cây quyết định phân mức độ hiệu quả chính xác đáng kể. Trong bài báo này loại dữ liệu thông qua một chuỗi các luật quyết định dự các thuật toán phân loại trong học máy như cây quyết định đoán đưa ra giá trị gì dựa trên những tình trạng nào. Ở đó thuật toán rừng ngẫu nhiên SVM PCA và mô hình học mỗi node của cây sẽ là các thuộc tính và các nhánh là giá sâu tiêu biểu VGG16 được nghiên cứu đánh giá so sánh trị lựa chọn của thuộc tính đó. Bằng cách đi theo các giá trị thuộc tính trên cây cây quyết định sẽ cho biết giá trị dự hiệu quả trong việc phân loại. Nghiên cứu này đề xuất đoán. Nhóm thuật toán cây quyết định có một điểm mạnh thêm một lớp phân loại Softmax sau VGG16 sẽ cho ra kết đó là có thể sử dụng cho cả bài toán Phân loại quả có độ chính xác cao hơn. Các mô hình học sâu được Classification và Hồi quy Regression . Thuật toán cây nghiên cứu ở đây sử dụng cốt lõi Mạng nơ-ron tích chập quyết định vẫn được sử dụng rộng rãi trong một số bài toán CNN là một trong những mạng tiên tiến nhất trong thị hiện nay. giác máy tính chứng tỏ được khả năng phân loại hình ảnh một cách hiệu quả. Kết quả từ mô hình đề xuất đã được cải Vào năm 2001 Breiman đưa ra thuật toán rừng ngẫu thiện với độ chính xác so với sử dụng mô hình CNN nhiên random forest 3 . Rừng ngẫu nhiên là một thuật truyền thống trong điều kiện bộ dữ liệu có số lượng mẫu toán học có giám sát. Như tên gọi của nó rừng ngẫu nhiên nhỏ. Trong tương lai gần các mô hình học sâu sẽ hỗ trợ sử dụng các cây quyết định để làm nền tảng. Rừng ngẫu nhiên là một

• Quản trị mạng
• Khoa học Công nghệ thông và Truyền thông
• Phân loại rác thải
• Cốt lõi Mạng nơ ron tích chập
• Thị giác máy tính
• Lớp phân loại Softmax
• Truyền thông Khoa học và Công nghệ
• Hiệu quả truyền thông Khoa học Công nghệ
• Giải pháp truyền thông Khoa học Công nghệ
• Thực trạng truyền thông Khoa học Công nghệ
• Vai trò truyền thông Khoa học Công nghệ
• Khoa học công nghệ
• Nhập môn công nghệ thông tin
• Công nghệ thông tin
• Công nghệ truyền thông
• Trí tuệ nhân tạo
• An toàn thông tin
• Khoa học dữ liệu
• Thực hiện nhiệm vụ khoa học và công nghệ
• Nhiệm vụ khoa học và công nghệ
• Khoa học và công nghệ
• Khoa học công nghệ năm 2020
• Thông tin đại chúng và truyền thông
• Khoa học chính trị
• Phát huy truyền thống
• Viện khoa học công nghệ quân sự
• Xây dựng viện công nghệ thông tin xứng đáng
• Công nghệ thông tin của quân đội
• Công nghệ thông tin của nhà nước
• Luận văn Thạc sĩ
• Báo chí học
• Luận văn Thạc sĩ Báo chí học
• Thông điệp truyền thông
• Tuyên truyền khoa học và công nghệ
• Báo cáo khoa học
• Đề tài khoa học và công nghệ
• Đề tài khoa học và công nghệ cấp Cơ sở
• Thông tin kênh truyền
• Truyền dẫn mimo đa người dùng
• Truyền sóng vô tuyến
• Khái niệm truyền thông
• Phần cứng máy tính
• Khoa học máy tính
• Mạng thông tin
• Công nghệ thông tin và truyền thông
• Ứng dụng công nghệ thông tin nghiên cứu khoa học
• Ứng dụng truyền thông trong nghiên cứu khoa học
• Quản lí việc ứng dụng công nghệ thông tin
• Nâng cao chất lượng đào tạo
• Nâng cao chất lượng quản lí
• Luật khoa học và công nghệ
• Luật công nghệ thông tin
• Luật quản lý công nghệ thông tin
• Thông tư luật công nghệ thông tin
• Xử lí vi phạm truyền thông
• Ứng dụng công nghệ thông tin
• Lợi nhuận của doanh nghiệp
• Chuyển giao công nghệ
• Đổi mới công nghệ
• tiếng Pháp
• phương pháp học tiếng Pháp
• văn hóa Pháp
• phương tiện truyền thông
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Khoa học giáo dục
• Năng lực sử dụng công nghệ thông tin
• Dạy học phát triển năng lực
• Nâng cao chất lượng dạy Tin học
• Đề xuất thể chế hóa
• Thông tin và truyền thông
• Quyền con người
• Quyền và nghĩa vụ cơ bản của công dân
• Đề tài khoa học và công nghệ cấp đại học
• Năng lượng vô tuyến đồng thời
• Hệ thống truyền thông tin
• Tối ưu hóa hiệu năng
• Tạp chí khoa học
• Ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông
• Hoạt động bồi dưỡng giáo viên
• Trường phổ thông
• Bài học đối với Việt Nam
• Kỷ yếu hội thảo khoa học
• Hội thảo khoa học Công nghệ thông tin
• Công nghệ thông tin truyền thông
• Ngân hàng thương mại Việt Nam
• Dịch vụ ngân hàng trực tuyến
• Giao dịch tài chính
• Nghiên cứu khoa học
• Đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường
• Ứng dụng công nghệ thông tin vào dạy học
• Mô hình giảng dạy bộ môn Vật lý
• Ứng dụng công nghệ thông tin dạy Vật lý
• Kỹ năng viết báo cáo
• Cấu trúc báo cáo
• Di truyền học
• Đa dạng sinh học
• Truyền thông vệ tinh
• Hệ thống truyền thông vệ tinh
• Kỹ thuật MIMO
• Tổn hao truyền sóng
• Hội thảo khoa học Công nghệ thông tin và truyền thông
• Information and Communication technology conference 2022
• Tán xạ ngược
• Truyền thông UAV
• Hệ thống truyền thông tán xạ ngược
• Thiết bị bay không người lái
• TIÊU CHUẨN QUỐC GIA BỘ TRƯỞNG
• BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
• AN NINH THÔNG TIN
• SỞ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
• QUẢN LÝ TRUYỀN THÔNG
• Giải mã và chuyển tiếp
• Truyền thông gói tin ngắn
• Kênh truyền fading Rayleigh
• Mạng chuyển tiếp đa chặng