Báo cáo chuyên đề tổng quan unsupervised learning

BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ TEAM PRESENTATION Lê Thị Hồng Đào 1951052033 Trần Nguyễn Duy An 1951052006 Võ Thị Thu Minh 1951052120 Nguyễn Văn Phúc 1951052157 Y TẾ GIÁO DỤC Tổng quan Unsupervised Learning Định nghĩa Unsupervised Learning nhóm thuật tốn hay phương pháp kỹ thuật cho phép máy tự học hỏi tìm mơ hình hay cấu trúc bên liệu cách tự động độc lập Bộ liệu cung cấp khơng có output cụ thể, hồn tồn khơng sử dụng label Cách thức học mơ hình Dựa quan hệ tương tự, đồng xuất hiện, hay phép biến đổi ma trận Một số phương pháp Unsupervised Learning   Clustering: Phân nhóm liệu thành nhóm dựa tương đồng khoảng cách điểm liệu từ tập liệu ban đầu Dimensionality reduction: Giảm số chiều liệu để tạo biểu diễn liệu giữ tính chất quan trọng liệu ban đầu Một số phương pháp Unsupervised Learning  Anomaly detection: Phát điểm liệu bất thường không tuân theo quy tắc hay đặc điểm chung tập liệu  Density estimation: Ước tính mật độ xác suất liệu  Association rule learning: Phương pháp tìm kiếm mối quan hệ tương quan điểm liệu Một số thuật toán phổ biến  K-Means: Phân loại điểm liệu vào nhóm dựa khoảng cách chúng  Hierarchical clustering: Xây dựng  Density-based clustering algorithms: Các thuật toán dựa mật độ DBSCAN HDBSCAN sử dụng để phân cụm liệu dựa mật độ điểm liệu phân cấp để phân loại điểm liệu Một số thuật toán phổ biến  t-SNE: Giảm số chiều liệu biểu diễn điểm liệu khơng gian hai chiều ba chiều để hình dung liệu  Principal Component Analysis (PCA): Giảm số chiều liệu cách tìm thành phần có trọng số cao tập liệu 10