Những hệ thống đã xây, và những gì chúng dạy lại
Mỗi bài dưới đây kể về một hệ thống học máy đã từng được xây dựng: bài toán đặt ra thế nào, hệ thống được ghép lại ra sao, kiến thức nền cần có để hiểu lĩnh vực đó, ngành công nghiệp giải cùng bài toán ấy theo chuẩn nào, và điều còn đọng lại sau khi mọi thứ đã chạy xong. Trọng tâm là nguyên lý và kiến trúc, không phải hướng dẫn từng bước.
Hệ gợi ý và tìm kiếm ngữ nghĩa cho ứng dụng nội dung
Bốn tầng của một hệ gợi ý đa phương thức: từ phân tích nội dung thô, sinh biểu diễn vector, tới tìm kiếm lai và xếp hạng nhiều nguồn.
Chống giả mạo khuôn mặt: nhận ra người thật trước ống kính
Bốn hướng kiến trúc cho bài toán phát hiện tấn công giả mạo khuôn mặt, cơ chế tách phong cách khỏi nội dung, và cách ngành chuẩn hoá việc đo lường.
Mô hình ngôn ngữ tiếng Việt: dự đoán từ tiếp theo
Ba đường tách từ cho tiếng Việt, năm kiến trúc dựng từ đầu, và điều kiện để hai con số độ bối rối so sánh được với nhau.
Phát hiện phương tiện giao thông và đường đi xuống thiết bị biên
Phát hiện phương tiện trong điều kiện thời tiết xấu trên phần cứng hạn chế: augmentation hai tầng, chưng cất tri thức, và đường xuống thiết bị.
Quan trắc môi trường: hạ tầng dữ liệu và dự báo chuỗi thời gian
Lưu trữ dữ liệu vừa có chiều thời gian vừa có chiều không gian, dự báo từng thông số, và cách ngành đo sai số dự báo cho đúng.
Năm nguyên tắc dùng chung cho mọi hệ học máy
Những thói quen kỹ thuật giữ nguyên giá trị qua mọi lĩnh vực: dựng bất biến kiểm tra được, phòng rò rỉ dữ liệu, đặt hệ quy chiếu, chọn thước đo, và giữ cấu hình đi cùng hiện vật.