One-hot vector: Cách biểu diễn dữ liệu phân loại trong NLP và Machine Learning ``` One-hot vector là một phương pháp biểu diễn dữ liệu phân loại bằng vector chỉ gồm hai giá trị 0 và 1. Phương pháp này đặc biệt hữu ích khi cần chuyển các nhãn như loại sản phẩm, trạng thái cảm xúc hoặc từ trong từ vựng thành dữ liệu số mà mô hình học máy có thể xử lý mà không tạo ra thứ tự giả giữa các lớp. ``` Tóm tắt: One-hot vector không cố mô tả mức độ giống nhau giữa các đối tượng. Mục tiêu của nó là biến mỗi lớp phân loại thành một vị trí riêng trong vector, giúp mô hình nhận diện các lớp mà không hiểu nhầm rằng lớp này lớn hơn hay gần lớp khác hơn. ``` Từ nhãn phân loại đến One-hot vector Mèo Chó Chim [1, 0, 0] [0, 1, 0] [0, 0, 1] Mỗi vị trí đại diện cho một lớp dữ liệu ``` One-hot vector thực chất là gì? Phần lớn mô hình...