MACHINE LEARNING & DATA MINING

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Phân loại nhiều lớp (Multi-class classification) là gì?

Mỗi quan sát x nhận được nhiều nhãn trong tập nhãn

Mỗi quan sát x không nhận được nhãn nào

Mỗi quan sát x chỉ nhận 1 nhãn trong tập nhãn (correct)

Mỗi quan sát x có thể có nhiều nhãn hoặc 1 nhãn

Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy là gì?

Lựa chọn tham số tốt cho phương pháp học máy

So sánh hiệu quả của hai phương pháp học máy

Làm thế nào để thu được một đánh giá đáng tin cậy về hiệu năng của hệ thống (correct)

Phân loại nhiều lớp và phân loại đa nhãn

Bài toán đánh giá (model assessment) là gì?

Cần đánh giá hiệu năng của phương pháp học máy A dựa trên bộ dữ liệu đã quan sát D và tham số của hệ thống

Cần đánh giá hiệu năng của phương pháp học máy A dựa trên bộ dữ liệu đã quan sát D và kinh nghiệm của người dùng

Cần đánh giá hiệu năng của phương pháp học máy A dựa trên bộ dữ liệu đã quan sát D và các phương pháp học máy khác

Cần đánh giá hiệu năng của phương pháp học máy A chỉ dựa trên bộ dữ liệu đã quan sát D (correct)

Chiến lược đánh giá (evaluation strategies) là gì?

Làm sao có được một đánh giá đáng tin cậy về hiệu năng của hệ thống Signup and view all the answers

Đánh giá lý thuyết (theoretical evaluation) là gì?

Nghiên cứu các khía cạnh lý thuyết của một hệ thống mà có thể chứng minh được Signup and view all the answers

Phân loại đa nhãn (Multi-label classification) là gì?

Mỗi quan sát x nhận được nhiều nhãn trong tập nhãn Signup and view all the answers

Làm thế nào để so sánh hiệu quả của hai phương pháp học máy?

Lựa chọn tham số tốt cho hai phương pháp học máy và so sánh hiệu quả của chúng Signup and view all the answers

Làm thế nào để đo hiệu năng của hệ thống?

Làm thế nào để lựa chọn tham số tốt cho phương pháp học máy và đo hiệu năng của hệ thống Signup and view all the answers

Chiến lược đánh giá thực nghiệm (experimental evaluation) là gì?

Quan sát hệ thống làm việc trong thực tế, sử dụng một hoặc nhiều tập dữ liệu và các tiêu chí đánh giá Signup and view all the answers

Tốc độ học là một tiêu chí đánh giá hiệu năng của hệ thống?

Đúng Signup and view all the answers

Study Notes

Machine Learning và Khai phá dữ liệu

Machine Learning (Học máy) là xây dựng các hệ thống máy tính có thể tự cải thiện bản thân bằng cách học từ dữ liệu.
Khai phá dữ liệu (Data Mining) là tìm ra những tri thức mới và hữu dụng từ các tập dữ liệu lớn.

Quy trình thực hiện

Quy trình thực hiện học máy gồm các bước:
- Dữ liệu: collection, processing, visualization
- Phân tích và Visualization: analysis, hypothesis testing, modeling
- Sự hiểu biết: grasping, insight, policy
- Quyết định: decision making

Quy trình thực hiện: hướng sản phẩm

Quy trình thực hiện hướng sản phẩm gồm các bước:
- Hiểu biết kinh doanh: business understanding
- Yêu cầu dữ liệu: data requirements
- Thu thập dữ liệu: data collection
- Xử lý dữ liệu: data preparation
- Đánh giá: evaluation
- Quyết định: decision making

Phát triển sản phẩm: kinh nghiệm từ IBM

IBM Research đã phát triển sản phẩm DeepQA, đạt tỉ lệ chính xác 100% trong cuộc thi Jeopardy.

Machine Learning?

LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) là một phương pháp học máy thực hiện đồng thời việc hạn chế và lựa chọn đặc trưng.

OLS, Ridge, LASSO

Ordinary Least Squares (OLS) là một phương pháp hồi quy tuyến tính đơn giản.
Ridge là một phương pháp học máy được sử dụng để hạn chế tình trạng quá khớp (overfitting).
LASSO là một phương pháp học máy được sử dụng để hạn chế và lựa chọn đặc trưng.

Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu

Học máy và Khai phá dữ liệu là hai lĩnh vực liên quan đến nhau, nhưng khác biệt về mục đích và phương pháp.

Hai bài toán học

Học có giám sát (Supervised learning) là học máy trên các dữ liệu đã được gắn nhãn.
Học không giám sát (Unsupervised learning) là học máy trên các dữ liệu không có nhãn.

Phân cụm

Phân cụm (Clustering) là một phương pháp học máy không giám sát được sử dụng để phát hiện các cụm trong dữ liệu.
Giải thuật phân cụm gồm các bước:
- Đầu vào: một tập dữ liệu không có nhãn
- Đầu ra: các cụm của các quan sát
- Đánh giá chất lượng phân cụm

Phương pháp K-means

K-means là một phương pháp phân cụm phổ biến được giới thiệu bởi Lloyd năm 1957.
K-means phân chia tập dữ liệu thành k cụm dựa trên khoảng cách giữa các quan sát.

Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy

Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy là cần thiết để xác định hiệu quả của hệ thống.
Chiến lược đánh giá gồm hai bước:
- Lựa chọn tham số tốt
- Đánh giá thực nghiệm

Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy

Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy gồm có hai loại:
- Đánh giá lý thuyết
- Đánh giá thực nghiệm

Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy…

Bài toán đánh giá là cần đánh giá hiệu năng của phương pháp học máy A, chỉ dựa trên bộ dữ liệu đã quan sát D.
Chiến lược đánh giá gồm các bước:
- Đánh giá thực nghiệm
- Đánh giá lý thuyết
- Tiêu chí đánh giá

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Description

Học máy và khai phá dữ liệu là gì? Học máy giúp máy tính tự cải thiện mình bằng cách học tập trong khi khai phá dữ liệu tìm kiếm kiến thức mới và hữu ích.