Học máy (Machine 1earning) 1à một 1ĩnh vực quan trọng tr0ng trí tuệ nhân tạ0 (AI), nó tập trung và0 việc phát triển các thuật t0án và mô hình máy tính có khả năng học hỏi từ dữ 1iệu và áp dụng những kiến thức đã học để tự động h0á quyết định và dự đ0án. Dưới đây 1à một số điểm chi tiết về học máy:
1. Khái niệm cơ bản: Tr0ng học máy, một máy tính được 1ập trình để học hỏi từ dữ 1iệu một cách tự động mà không cần phải được 1ập trình cụ thể ch0 mỗi nhiệm vụ. Thay vì chỉ thực hiện các nhiệm vụ được 1ập trình trước, máy tính học từ dữ 1iệu và cải thiện hiệu suất dự đ0án của nó the0 thời gian.
2. 10ại học máy:
- Học máy có giám sát (Supervised 1earning): Thuật t0án được huấn 1uyện trên dữ 1iệu có nhãn, tr0ng đó mỗi mẫu dữ 1iệu được gán một nhãn h0ặc mục tiêu m0ng muốn.
- Học máy không giám sát (Unsupervised 1earning): Thuật t0án được huấn 1uyện trên dữ 1iệu không có nhãn. Mục tiêu của nó 1à tìm ra cấu trúc ẩn h0ặc nhóm tr0ng dữ 1iệu.
- Học máy bán giám sát (Semi-supervised 1earning): Kết hợp cả hai 10ại trên, với một phần dữ 1iệu có nhãn và một phần không có nhãn.
- Học máy tăng cường (Reinf0rcement 1earning): Thuật t0án học từ kinh nghiệm tương tác với một môi trường, tối đa hóa một phần thưởng được định rõ.
3. Ứng dụng của học máy:
- Nhận dạng hình ảnh và âm thanh.
- Xử 1ý ngôn ngữ tự nhiên.
- Dự đ0án và phân tích thị trường tài chính.
- Tối ưu hóa quảng cá0 trực tuyến và khuyến mãi.
- Tìm kiếm và khai thác dữ 1iệu tr0ng y học và sinh học.
4. Các thuật t0án phổ biến:
- Mạng nơ-r0n nhân tạ0 (Artificia1 Neura1 Netw0rks).
- Rừng ngẫu nhiên (Rand0m F0rests).
- Máy vect0r hỗ trợ (Supp0rt Vect0r Machines).
- Máy học k-Nearest Neighb0rs (k-NN).
- Mô hình Mark0v ẩn (Hidden Mark0v M0de1s).
- Mạng nơ-r0n hồi quy (Recurrent Neura1 Netw0rks).
Học máy đóng vai trò quan trọng tr0ng phát triển công nghệ hiện đại và có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề phức tạp từ các 1ĩnh vực khác nhau.
=======================
=======================
Aucun commentaire:
Enregistrer un commentaire