Browse

Author Profile

Browsing by Author TS. Phan Thị Hà

Jump to: 0-9 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
or enter first few letters:  
Showing results 1 to 5 of 5
  • TTLV_công hòa_chuẩn.pdf.jpg
  • Thesis

  • Nghiên cứu học sâu trong nhận dạng khuôn mặt ứng dụng cho bài toán điểm danh tự động học sinh

    • Authors: Nguyễn, Công Hòa;  Advisor: TS. Phan Thị Hà (2020)

  • Chương 1: Tổng quan về bài toán điểm danh tự động Nội dung chính của chương 1 là tìm hiểu khái quát về xử lý ảnh và bài toán nhận dạng khuôn mặt. Chương 2: Tìm hiểu về học sâu và mô hình mạng nơron tích chập Nội dung chính của chương 2 là tìm hiểu tổng quan về học máy, Học sâu, mô hình mạng nơron tích chập (CNN) cũng như cách hoạt động, cấu trúc và việc huấn luyện của mô hình mạng nơron tích chập. Chương 3: Nhận dạng khuôn mặt ứng dụng cho bài toán điểm danh tự động Nội dung chính của chương 3 là trình bày chi tiết các bước xây dựng hệ thống điểm danh tự động dựa trên nhận dạng khuôn mặt
  • 6.NguyenDacTien_TomTat_LuanVan.pdf.jpg
  • Thesis

  • Phân lớp nguyên nhân sự cố thuê bao

    • Authors: Nguyễn, Đắc Tiến;  Advisor: TS. Phan Thị Hà (2017)

  • Nội dung luận văn được chia làm 3 chương, cụ thể : Chương 1 : Tổng quan về bài toán phân lớp nguyên nhân sự cố thuê bao, chương giới thiệu chi tiết về bài toán trong thực tế, phương pháp lưu trữ số liệu... Chương này cũng giới thiệu các đặc điểm cơ bản của dữ liệu cần phân lớp và cụ thể về vấn đề đang gặp phải trong việc giải quyết bài toán hiện nay. Chương 2 : Nghiên cứu các phương pháp học máy có giám sát để ứng dụng vào bài toán phân lớp nguyên nhân sự cố thuê bao. Đặc biệt sẽ đi sâu vào 2 thuật toán chính là SVM (Support Vector Machine) và Naive Bayes. Chương 3 :Trình bày phần tiền xử lý dữ liệu, cụ thể là xử lý các phản hồi từ công nhân xử lý đường dây thuê bao trên CSDL...