TÓM TẮT
Trong bối cảnh công nghệ số, dữ liệu lớn, đòi hỏi con người phải xử lý rất nhiều thông tin cùng một lúc. Bài toán đặt ra là các công ty cần phân loại, đánh giá các phản hồi khách hàng qua các đoạn tin nhắn thoại, nhận diện cảm xúc qua giọng nói cho các chatbot để có hướng xử lý tiếp theo, nhận diện cảm xúc qua giọng nói cho các robot con người, nhằm xử lý các hướng phản hồi tiếp. Bài báo đưa ra phương án tạo ra model để xác định, phân loại dữ liệu này. Nội dung của bài báo tập trung vào việc ứng dụng machine learning trong việc phân loại dữ liệu và sử dụng bài toán logistic regressiong để thiết lập Model, thiết lập Loss Function, tối ưu loss Function và dự đoán mô hình.
Từ khóa: Logistic regression, hàm chi phí, học máy.
ABSTRACT In the context of digital technology, big data, it requires people to process a lot of information at the same time. The problem is that companies need to classify and evaluate customer feedback through voice messages, voice recognition for chatbots to have the next processing direction, and identify emotions through voice. speaking for the human robots, in order to handle the feedback directions. The article proposes a plan to create a model to identify and classify this data. The content of the paper focuses on the application of machine learning in data classification and using the logistic regressiong problem to set up the Model, set the Loss Function, optimize the loss function and predict the model. Keywords: Logistic regression, loss function, mechine learning. |
Hà Huy Giáp1,*, Nguyễn Quang Đại2
1Khoa Điện, Trường Đại học Kinh tế Kỹthuật Công nghiệp
2Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
[Nguồn: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội,
Tập 57 - Số 3 ( tháng 6/2021)]
