Tạo một bộ phân loại có thể phân loại giữa hai lớp
Tập hợp dữ liệu hình ảnh được chụp ở hai cảnh khác nhau
Để tạo một bộ phân loại có thể phân loại giữa hai lớp tập hợp dữ liệu hình ảnh được chụp ở hai cảnh khác nhau, ta có thể sử dụng phương pháp học sâu (deep learning) và mô hình mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural network - CNN).

Bước 1: Chuẩn bị tập dữ liệu
- Tập dữ liệu được chụp ở hai cảnh khác nhau phải được chia thành hai lớp tương ứng với hai cảnh đó.
- Mỗi ảnh trong tập dữ liệu nên được gán nhãn cho lớp tương ứng.

Bước 2: Xây dựng mô hình CNN
- Mô hình CNN bao gồm một số lớp convolutional layer, max pooling layer và fully connected layer.
- Mỗi lớp convolutional layer sẽ lọc những đặc trưng quan trọng từ ảnh.
- Max pooling layer giúp giảm kích thước ảnh và tăng tốc độ huấn luyện.
- Fully connected layer giúp phân loại ảnh vào lớp tương ứng.

Bước 3: Huấn luyện và đánh giá mô hình
- Đưa tập dữ liệu vào mô hình để huấn luyện.
- Sử dụng tập dữ liệu kiểm tra để đánh giá độ chính xác của mô hình.
- Nếu mô hình có độ chính xác cao, ta có thể sử dụng nó để phân loại các ảnh mới.<|end_of_text|>