Tài liệu KPDL

Local Features and Image Matching CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN HỌC MÁY Giảng viên Đặng Văn Nam Email dangvannamhumg edu vn Bài giảng môn học Kỹ nghệ tri thức và học máy (4080540) Nội dung chương 1 1 AI (Artificial Intelligence) Khái niệm, lịch sử và ƯD 2 Machine Learning Khái niệm, lịch sử và ứng dụng 3 Phân loại các thuật toán học máy 4 Kiến thức và kỹ năng cần trang bị để làm về ML 5 Ôn tập một số kiến thức toán liên quan 2 1 Giới thiệu về AI 3 AI là gì? 4 AI là gì?  John McCarthy đưa ra thuật ngữ “Ar.

Bài giảng môn học: Kỹ nghệ tri thức học máy (4080540) CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỌC MÁY Giảng viên: Đặng Văn Nam Email: dangvannam@humg.edu.vn Nội dung chương 1 AI (Artificial Intelligence): Khái niệm, lịch sử ƯD Machine Learning: Khái niệm, lịch sử ứng dụng Phân loại thuật toán học máy Kiến thức kỹ cần trang bị để làm ML Ơn tập số kiến thức tốn liên quan Giới thiệu AI AI gì? AI gì?  John McCarthy đưa thuật ngữ “Artificial Intelligence” vào khoảng năm 1955  Định nghĩa AI không rõ ràng dễ gây hiểu nhầm  quan niệm AI : Strong (general) AI Weak (specific) AI Strong AI gì? Strong AI: Robot, chương trình AI trở thành 01 giống lồi (humanbeing, self-aware)  Máy tính nghĩ, có lý trí, có nhận thức!  Được kỳ vọng số nhà khoa học AI, nhà tương lại học, … Hollywood! Weak AI gì? Weak AI: AI mơ số hành vi (trí tuệ) người  Được phần lớn nhà nghiên cứu AI chấp nhận  Hay bị hiểu nhầm thành Strong AI.i AI gì? Artificial Intelligence is composed of two words Artificial and Intelligence, where Artificial defines "man-made," and intelligence defines "thinking power", hence AI means "a man-made thinking power." we can define AI as: "It is a branch of computer science by which we can create intelligent machines which can behave like a human, think like humans, and able to make decisions." Ứng dụng AI Read more: https://www.javatpoint.com/application-of-ai Ứng dụng AI 10 Phân loại thuật toán học máy? 31 Học có giám sát (Supervised Learning) • Một thuật tốn học máy gọi học có giám sát (supervised learning) việc xây dựng mơ hình dự đốn mối quan hệ đầu vào đầu thực dựa cặp (đầu vào, đầu ra) biết tập huấn luyện Đây nhóm thuật toán phổ biến thuật toán machine learning • Các thuật toán phân loại hồi quy hai ví dụ điển hình nhóm 32 Học khơng giám sát (Unsupervised Learning) • Nếu liệu huấn luyện bao gồm liệu đầu vào x mà khơng có đầu tương ứng Các thuật tốn machine learning khơng dự đốn đầu trích xuất thơng tin quan trọng dựa mối liên quan điểm liệu Các thuật tốn trongnhóm gọi học khơng giám sát (unsupervised learning) • Các thuật tốn phân cụm giảm chiều liệu hai ví dụ điển hình nhóm 33 Học bán giám sát (Semi-supervised Learning) • Ranh giới học có giám sát học khơng giám sát đơi khơng rõ ràng Có thuật toán mà tập huấn luyện bao gồm cặp (đầu vào, đầu ra) liệu khác có đầu vào Những thuật tốn gọi học bán giám sát (semisupervised learning) 34 Học củng cố (Reinforcement Learning) • Có nhóm thuật tốn machine learning khác khơng u cầu liệu huấn luyện mà mơ hình học cách định cách giao tiếp với môi trường xung quanh Các thuật tốn thuộc nhóm liên tục định nhận phản hồi từ môi trường để tự củng cố hành vi Nhóm thuật tốn có tên học củng cố (reinforcement learning) 35 Kỹ thức cho ML 36 Kỹ cần thiết để bắt đầu với ML (Video) 37 Kiến thức Toán 38 Kỹ lập trình https://www.spec-india.com/blog/programming-languages-for-machine-learning 39 Kỹ làm việc với liệu 40 Các thuật toán Học máy 41 Thư viện Python cho ML 42 Thư viện Python cho ML https://scikit-learn.org/stable/ 43 Ôn tập số kiến thức toán liên quan Sinh viên ơn tập theo giảng: Cơ sở Tốn học cho Machine Learning Tác giả: Nguyễn Văn Sơn (VinAI Research) Thân Văn Khoát (ĐH Bách Khoa Hà Nội) 44 Thank you! 45 ... máy học từ liệu khứ, sau xây dựng mơ hình dự đốn, dự báo dựa liệu • Khi có liệu mới, hệ thống dự đốn kết đầu cho dựa vào mơ hình học • Độ xác kết dự đoán phụ thuộc vào lượng liệu, lượng liệu lớn... Learning) • Nếu liệu huấn luyện bao gồm liệu đầu vào x mà khơng có đầu tương ứng Các thuật tốn machine learning khơng dự đốn đầu trích xuất thơng tin quan trọng dựa mối liên quan điểm liệu Các thuật... dựa liệu đưa vào mà khơng cần phải lập trình cụ thể 16 Phân biệt AI ML? AI khái niệm lớn để việc tạo hệ thống thơng minh mơ khả tư hành vi người Trong đó, ML tập AI, cho phép máy móc học từ liệu