BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ NHẬP MÔN HỌC MÁY ĐỀ TÀI: SỬ DỤNG PHÂN LỚP NHỊ PHÂN ĐỂ CHUẨN ĐOÁN BỆNH NHÂN BỊ BỆNH TIỂU ĐƯỜNG

lOMoARcPSD|17838488 TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ NHẬP MÔN HỌC MÁY ĐỀ TÀI: SỬ DỤNG PHÂN LỚP NHỊ PHÂN ĐỂ CHUẨN ĐOÁN BỆNH NHÂN BỊ BỆNH TIỂU ĐƯỜNG Sinh viên thực : PHAN ĐỨC THẮNG Giảng viên hướng dẫn : VŨ VĂN ĐỊNH Ngành : CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Lớp : D14CNPM7 Khóa : D14 Hà Nội, tháng năm 2021 lOMoARcPSD|17838488 PHIẾU CHẤM ĐIỂM Sinh viên thực hiện: Họ tên Chữ ký Ghi Phan Đức Thắng 19810310672 Giảng viên chấm: Họ tên Giảng viên chấm : Giảng viên chấm : Chữ ký Ghi lOMoARcPSD|17838488 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG : TỔNG QUAN VỀ HỌC MÁY Hình 1.1 Tổng quan học máy 1.1 Khái niệm học máy .2 Hình 1.2 : Machine learning sử dụng lần ta chụp ảnh 1.2 Các phương pháp học máy .4 1.2.1 Học có giám sát Hình 1.3: Học máy có giám sát 1.2.2 Học không giám sát Hình 1.4: Học khơng giám sát 1.2.3 Học bán giám sát Hình 1.5: Học bán giám sát 1.3 Ứng dụng học máy 11 Hình 1.7: Cảnh báo giao thơng (trên ứng dụng Google Maps) 11 Hình 1.8: Đề xuất gắn thẻ , nhận dạng ML 13 CHƯƠNG :Cài đặt code thi .14 2.1 Code thi 14 2.1.1 Thư Viện .14 2.1.2 Câu 14 2.1.3 Câu 14 lOMoARcPSD|17838488 2.1.4 Câu 14 2.1.5 Câu 15 2.1.6 Câu 15 2.1.7 Câu 15 lOMoARcPSD|17838488 LỜI MỞ ĐẦU Công nghệ ngày phổ biến không phủ nhận tầm quan trọng hiệu mà đem lại cho sống Bất kỳ lĩnh vực nào, góp mặt trí tuệ nhân tạo giúp người làm việc hồn thành tốt cơng việc Và gần đây, thuật ngữ “machine learning” nhiều người quan tâm.Thay phải code phần mềm với cách thức thủ công theo hướng dẫn cụ thể nhằm hồn thành nhiệm vụ đề máy tự “học hỏi” cách sử dụng lượng lớn liệu thuật tốn cho phép thực tác vụ Đây lĩnh vực khoa học không mới, cho thấy lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ngày phát triển tiến xa tương lai Đồng thời, thời điểm xem lĩnh vực “nóng” dành nhiều mối quan tâm để phát triển cách mạnh mẽ, bùng nổ Hiện nay, việc quan tâm machine learning ngày tăng lên nhờ có machine learning giúp gia tăng dung lượng lưu trữ loại liệu sẵn, việc xử lý tính tốn có chi phí thấp hiệu nhiều Những điều hiểu thực tự động, nhanh chóng để tạo mơ hình cho phép phân tích liệu có quy mơ lớn phức tạp đồng thời đưa kết cách nhanh xác Chính hiệu cơng việc lợi ích vượt bậc mà đem lại cho khiến machine learning ngày trọng quan tâm nhiều hơn.Vì chúng em chọn đề tài:” sử dụng phân lớp nhị phân để chẩn đoán bệnh nhân bị bệnh viêm gan bệnh tiểu đường” lOMoARcPSD|17838488 CHƯƠNG : TỔNG QUAN VỀ HỌC MÁY Hình 1.1 Tổng quan học máy 1.1 Khái niệm học máy Học máy hay máy học tiếng Anh Machine learning, viết tắt: ML Học máy (ML) công nghệ phát triển từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo Các thuật tốn ML chương trình máy tính có khả học hỏi cách hoàn thành nhiệm vụ cách cải thiện hiệu suất theo thời gian lOMoARcPSD|17838488 ML đòi hỏi đánh giá người việc tìm hiểu liệu sở lựa chọn kĩ thuật phù hợp để phân tích liệu Đồng thời, trước sử dụng, liệu phải sạch, khơng có sai lệch khơng có liệu giả Hầu hết tương tác với Machine Learning ngày Mỗi ta Google đó, nghe hát chí chụp ảnh ta sử dụng machine learning Nó giúp cho hệ thống học hỏi cải thiện từ tương tác người dùng Nó có mặt ứng dụng “xịn xò” hệ thống phát ung thư, điều chế thuốc xe tự lái lOMoARcPSD|17838488 Hình 1.2 : Machine learning sử dụng lần ta chụp ảnh Các mơ hình ML u cầu lượng liệu đủ lớn để "huấn luyện" đánh giá mơ hình Trước đây, thuật tốn ML thiếu quyền truy cập vào lượng lớn liệu cần thiết để mơ hình hóa mối quan hệ liệu Sự tăng trưởng liệu lớn (big data) cung cấp thuật toán ML với đủ liệu để cải thiện độ xác mơ hình dự đốn 1.2 Các phương pháp học máy 1.2.1 Học có giám sát lOMoARcPSD|17838488 Hình 1.3: Học máy có giám sát lOMoARcPSD|17838488 Học có giám sát hướng tiếp cận Máy học để làm cho máy tính có khả "học" Trong hướng tiếp cận này, người ta "huấn luyện" máy tính dựa quan sát có dán nhãn Học có giám sát mô việc người học cách đưa dự đốn cho câu hỏi, sau đối chiếu với đáp án Sau người rút phương pháp để trả lời không câu hỏi đó, mà cho câu hỏi có dạng tương tự Trong học có giám sát, quan sát bắt buộc phải dán nhãn trước Đây nhược điểm phương pháp này, khơng phải lúc việc dán nhãn xác cho quan sát dễ dàng Tuy nhiên, việc quan sát dán nhãn lại ưu điểm học có giám sát thu thập liệu lớn dán nhãn chuẩn xác, việc huấn luyện trở nên dễ dàng nhiều so với liệu không dán nhãn Ví dụ với cách học người nhỏ Ta đưa bảng chữ cho đứa trẻ cho chúng chữ A, chữ B Sau vài lần dạy trẻ nhận biết đâu chữ A, đâu chữ B sách mà chúng chưa nhìn thấy 1.2.2 Học khơng giám sát Trong thuật tốn khơng biết liệu đầu hay nhãn mà có liệu đầu vào Thuật tốn Học khơng giám sát dựa vào cấu trúc liệu để thực cơng việc đó, ví dụ phân nhóm giảm số chiều liệu để thuận tiện việc lưu trữ tính tốn Một cách tốn học, Học khơng giám sát có liệu vào X mà nhãn Y tương ứng lOMoARcPSD|17838488 Những thuật toán loại gọi Học khơng giám sát khơng giống Học có giám sát, khơng biết câu trả lời xác cho liệu đầu vào Giống ta học, khơng có thầy giáo cho ta biết chữ A hay chữ B Cụm không giám sát đặt tên theo nghĩa lOMoARcPSD|17838488 Hình 1.4: Học khơng giám sát Ứng dụng phổ biến Học không giám sát toán phân cụm 1.2.3 Học bán giám sát Nằm học tập giám sát khơng giám sát, chúng sử dụng liệu gắn nhãn không dán nhãn để đào tạo - thường lượng nhỏ liệu có nhãn lượng lớn liệu không dán nhãn Các hệ thống sử dụng phương pháp cải thiện đáng kể độ xác việc học Thông thường, việc học bán giám sát chọn liệu dán nhãn yêu cầu đòi hỏi tài nguyên có kỹ có liên quan để đào tạo/học hỏi từ Nếu khơng, liệu gắn nhãn thường không yêu cầu tài nguyên bổ sung lOMoARcPSD|17838488 Hình 1.5: Học bán giám sát 1.2.4 Học củng cố Reinforcement learning toán giúp cho hệ thống tự động xác định hành vi dựa hồn cảnh để đạt lợi ích cao (maximizing the performance) Hiện tại, Reinforcement learning chủ yếu áp dụng vào Lý Thuyết Trò Chơi (Game Theory), thuật toán cần xác định nước để đạt điểm số cao lOMoARcPSD|17838488 1.3 Ứng dụng học máy Cảnh báo giao thông (trên ứng dụng Google Maps) Hình 1.7: Cảnh báo giao thơng (trên ứng dụng Google Maps) Giờ đây, Google Maps có lẽ ứng dụng sử dụng với tần suất nhiều bạn tham gia giao thông Đặc biệt ứng dụng khác di chuyển Grab, Bee áp dụng rộng rãi, đồng nghĩa Google Maps sử dụng liên tục để đường cho nhà cung cấp dịch vụ hay người sử dụng dịch vụ Những thông tin quãng đường tối ưu, thời gian di chuyển nhanh phân tích lúc Google Maps Thực tế, liệu lịch sử tuyến đường thu thập theo thời gian số liệu có từ nguồn khác Mọi người sử dụng đồ cung cấp vị trí, tốc độ trung bình, tuyến đường Những thơng tin Google thu thập tổng hợp thành Dữ liệu lớn lưu lượng truy cập, thông qua thuật tốn phân tích phức tap Machine Learning, thơng tin trở nên có nghĩa, chúng giúp Google dự đoán lưu lượng tới điều chỉnh tuyến đường bạn theo cách tối ưu Một ứng dụng phổ biến Machine Learning Đề xuất gắn thẻ bạn bè tự động Facebook tảng truyền thông xã hội khác Facebook sử dụng tính nhận diện khn mặt nhận dạng hình ảnh để tự động tìm thấy khn mặt 10 lOMoARcPSD|17838488 người phù hợp với Cơ sở liệu họ đề nghị người dùng gắn thẻ người dựa DeepFace Dự án DeepFace Facebook thực nhiệm vụ nhận diện khuôn mặt xác định đối tượng cụ thể ảnh Nó cung cấp Thẻ Alt (Thẻ thay thế) cho hình ảnh tải lên facebook 11 lOMoARcPSD|17838488 Hình 1.8: Đề xuất gắn thẻ , nhận dạng ML Trợ lý cá nhân ảo hỗ trợ tìm kiếm thơng tin hữu ích, u cầu qua văn giọng nói Một số ứng dụng Machine Learning là: - Nhận dạng giọng nói - Chuyển đổi lời nói thành văn - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Chuyển đổi văn thành giọng nói Tất bạn cần làm hỏi câu hỏi đơn giản Lịch trình tơi vào ngày mai gì? chuyến bay có sẵn tới cho chuyến cơng tác Để trả lời, trợ lý cá nhân bạn tìm kiếm thơng tin nhớ lại truy vấn liên quan bạn để thu thập thông tin 12 Downloaded by hây hay (vuchinhhp3@gmail.com) lOMoARcPSD|17838488 CHƯƠNG :Cài đặt code thi 2.1 Code thi 2.1.1 Thư Viện 2.1.2 Câu 2.1.3 Câu 2.1.4 Câu 13 Downloaded by hây hay (vuchinhhp3@gmail.com) lOMoARcPSD|17838488 2.1.5 Câu 2.1.6 Câu 2.1.7 Câu 14 Downloaded by hây hay (vuchinhhp3@gmail.com) lOMoARcPSD|17838488 15 Downloaded by hây hay (vuchinhhp3@gmail.com)