Hội thảo Ứng dụng của thuật toán k-NN trong nhận dạng hình ảnh và dự đoán thị trường

Sáng ngày 17/09/2024, Khoa Công nghệ thông tin Trường ĐH Công nghiệp Hà Nội đã diễn ra Hội thảo “Mô hình GAN và ứng dụng” và Hội thảo “Ứng Dụng Của Thuật Toán k-NN Trong Nhận Dạng Hình Ảnh và Dự Đoán Thị Trường” qua nền tảng Google meet. Tham dự chương trình có Ban chủ nhiệm Khoa cùng các nhà khoa học, nghiên cứu sinh đến từ các Viện, các trường Đại học cùng các Nghiên cứu sinh, cán bộ giảng viên, học viên, sinh viên nhà trường.

GAN thuộc nhóm generative model. Generative là tính từ nghĩa là khả năng sinh ra, model nghĩa là mô hình. Vậy hiểu đơn giản generative model nghĩa là mô hình có khả năng sinh ra dữ liệu. Hay nói cách khác, GAN là mô hình có khả năng sinh ra dữ liệu mới. Ví dụ như những ảnh mặt người ở dưới bạn thấy là do GAN sinh ra, không phải mặt người thật. Dữ liệu sinh ra nhìn như thật nhưng không phải thật.

Thuật toán KNN (K-Nearest Neighbors) là một phương pháp machine learning giúp giải quyết các vấn đề phân loại và dự đoán. Khi áp dụng KNN cho nhận dạng hình ảnh, mục tiêu là xác định hình ảnh của một điểm dữ liệu dựa trên hình ảnh của các điểm dữ liệu lân cận.

New aspects of fuzzy fractional optimal control problems governed

by non-singular kernel fractional derivative and applications in minimizing computer virus’s transmission

Từ những ý kiến đóng góp cởi mở, xây dựng của các nhà khoa học, nhóm tác giả đề tài cùng thảo luận và tiếp thu những ý kiến để tiếp tục nghiên cứu và có hướng đi đúng cho các ứng dụng thực tế đáp ứng nhu cầu của xã hội trong thời kỳ 4.0. Hội thảo đã diễn ra thành công và mang lại nghĩa thiết thực đối với những người nghiên cứu khoa học công nghệ, tăng hiệu quả và lĩnh vực nghiên cứu trong thực tế hiện nay.