Kiến thức về Machine Learning cơ bản nhất

Học máy cơ bản là những kiến ​​thức đang dần lan rộng trong cuộc sống của chúng ta. Công nghệ này được con người ứng dụng để nghiên cứu nhiều lĩnh vực từ công nghiệp đến tài chính, ngân hàng, khoa học vũ trụ, v.v. Vậy Machine Learning là gì? Và các thuật toán Machine Learning được phân loại như thế nào? Hãy theo dõi bài viết để tìm hiểu thông tin chi tiết nhất cùng Thác Trầm Hương Mobile nhé!

Học máy cơ bản là gì?

Machine Learning là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo được gọi là AI và khoa học máy tính. Về cơ bản, Machine Learning bao gồm việc nghiên cứu cũng như xây dựng các kỹ thuật để hệ thống học tự động từ dữ liệu có thể giải quyết được các vấn đề cụ thể. Nói một cách đơn giản hơn, Machine Learning sẽ tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để giải mã các vấn đề tương tự như con người.

Công nghệ Học máy cơ bản hoạt động trên nhiều thuật toán nhưng chủ yếu được chia thành hai loại: phân loại và dự đoán. Đối với các thuật toán phân loại, nó sẽ giúp con người nhận biết chữ viết, đồ vật hay màu sắc, v.v. Còn đối với các thuật toán dự đoán, có thể là giá đất, giá ô tô, giá vàng, v.v. Dù chỉ là một nhánh của AI. Nhưng Machine Learning đang dần trở thành một phần không thể thiếu.

Có bao nhiêu loại Machine Learning?

Vì vậy, mọi người đều hiểu khái niệm Học máy cơ bản tốt nhất. Tiếp theo, chúng ta cùng tìm hiểu về các loại Machine Learning. Hiện nay Machine Learning được chia thành 3 loại chính, cụ thể như sau:

Học máy có giám sát (Học máy dưới sự giám sát)

Phân loại Machine Learning là một hình thức học máy dưới sự giám sát. Mô hình hoạt động trên tập dữ liệu đầu vào/đầu ra được gắn nhãn. Mục tiêu của Học máy được giám sát là dự đoán đầu ra cho đầu vào như dự đoán giá nhà dựa trên số phòng, diện tích hay dự đoán nhiệt độ dựa trên đặc điểm khí hậu, v.v. Ngoài ra, Học máy được giám sát còn có thể dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai dựa trên dữ liệu trước đó. các giá trị.

Một nhánh đặc biệt của phân loại được giám sát Học máy cơ bản đó là việc phát hiện và phân loại một mẫu. Ví dụ: phát hiện gian lận thẻ tín dụng, phát hiện và phân loại đối tượng trong hình ảnh hoặc video. Hơn nữa, Học máy được giám sát còn có thể phân loại sản phẩm thành nhiều danh mục và phân loại tin tức thành nhiều chủ đề. Nhìn chung, Học máy được giám sát giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề nhanh chóng và có những dự đoán chính xác trong tương lai.

Học máy không giám sát (Học máy không cần giám sát)

Học máy không giám sát là một phương pháp học không giám sát, có nghĩa là mô hình xử lý các vấn đề trên các tệp dữ liệu không được gắn nhãn. Mục tiêu của việc phân loại Học máy cơ bản là tìm cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Học máy không giám sát có thể tách dữ liệu thành các nhóm dựa trên độ giống nhau của các mẫu. Ngoài ra, Học máy không giám sát còn xây dựng các cây phân cụm để thể hiện mối quan hệ giữa các mẫu.

Để phân loại phát hiện ngoại lệ, mục tiêu là xác định các điểm dữ liệu khác với phần còn lại của tập dữ liệu. Ứng dụng Học máy không giám sát để phát hiện lỗi trong quá trình sản xuất hoặc phát triển gian lận thẻ tín dụng. Nói tóm lại, Học không giám sát thường được sử dụng để tìm ra các cấu trúc ẩn trong dữ liệu, giúp hiểu sâu hơn về dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người vào việc dán nhãn.

Học bán giám sát (Học máy bán giám sát)

Phân loại Học bán giám sát là mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu kết hợp hai phương pháp trên bao gồm dữ liệu có nhãn và không nhãn. Ban đầu, mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu được gắn nhãn và sau đó dự đoán các mẫu không được gắn nhãn. Những dự đoán này được thêm vào tập dữ liệu được gắn nhãn, một quá trình được lặp lại. Mục đích của Học bán giám sát là tạo ra các mô hình có hiệu suất tốt hơn trong nhiều tình huống thực tế.

Thuật toán học máy cơ bản

Machine Learning có nhiều thuật toán để đưa ra kết quả dự đoán chính xác nhất. Với mỗi tình huống Machine Learning sẽ áp dụng một thuật toán phù hợp.

Thuật toán hồi quy tuyến tính

Hồi quy tuyến tính là một trong những thuật toán quan trọng nhất trong Machine Learning, đặc biệt là trong danh mục Học có giám sát. Thuật toán này sẽ dự đoán các giá trị liên tục dựa trên dữ liệu đầu vào. Hồi quy tuyến tính tìm thấy mối quan hệ tuyến tính giữa biến đầu vào (X) và biến đầu ra (Y) bằng cách tìm một đường thẳng có dạng Y=mx+b trong đó:

• m là độ dốc của đường hay còn gọi là trọng lượng.
• b là hệ số chặn trục y.

Mục tiêu của thuật toán là điều chỉnh các trọng số m và b sao cho khoảng cách giữa các điểm dữ liệu và đường thẳng được giảm thiểu, thường được đo bằng cách tính tổng các sai số bình phương. Thuật toán hồi quy tuyến tính được sử dụng để dự đoán doanh thu dựa trên chi phí quảng cáo, dự đoán giá nhà dựa trên vị trí/diện tích,…

Thuật toán hồi quy logistic

Thuật toán tiếp theo của mô hình Học máy cơ bản đó là hồi quy logistic. Thuật toán này chủ yếu được sử dụng để phân loại các mẫu rời rạc. Hồi quy logistic bắt đầu bằng cách khởi tạo ngẫu nhiên các giá trị cho b và w sau đó sử dụng hàm logistic để dự đoán xác suất cho từng mẫu. Tiếp theo, thuật toán sẽ sử dụng hàm Cross-Entropy Loss để đánh giá sự khác biệt giữa xác suất dự đoán và nhãn thực tế. Để điều chỉnh trọng số b và w, thuật toán sẽ sử dụng phương pháp giảm độ dốc hoặc các phương pháp tối ưu hóa khác.

Hồi quy logistic thường được đánh giá bằng các phương pháp như: Độ chính xác (tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số mẫu), Độ chính xác và Thu hồi (giúp giải quyết vấn đề có các lớp không cân bằng), điểm F1, Đường cong ROC và AUC . Thuật toán hồi quy logistic có được áp dụng để dự đoán khả năng khách hàng mua sản phẩm không? Dự đoán email có phải là thư rác hay không? Dự đoán bệnh nhân mắc bệnh gì dựa vào các dấu hiệu ban đầu.

Thuật toán cây quyết định

Thuật toán cây quyết định của Học máy cơ bản được sử dụng phổ biến nhất. Cây quyết định bắt đầu bằng việc chọn thuộc tính tốt nhất để chia dữ liệu thành các nhóm con. Cách chọn nhóm con sẽ dựa trên các tiêu chí, quá trình phân chia dữ liệu được lặp lại trên mỗi nhóm con để tạo ra một nhánh mới trên cây. Quá trình phân chia dữ liệu sẽ dừng khi đáp ứng một trong các điều kiện sau: Tất cả các mẫu thuộc cùng một lớp, không còn thuộc tính nào để phân chia dữ liệu hoặc đạt đến điều kiện dừng xác định trước đó.

Mỗi nút lá được gắn nhãn là lớp phổ biến nhất trong tập dữ liệu con tương ứng. Sau khi được xây dựng, cây quyết định có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu mới bằng cách tuân theo các quy tắc từ gốc đến lá. Ứng dụng thuật toán Cây quyết định để phân loại và dự đoán trong các bài toán học máy và khai thác dữ liệu.

Thuật toán Naive Bayes

Naive Bayes là một thuật toán đơn giản với mô hình Học máy cơ bản Dự đoán chính xác bằng cách giả sử sự hiện diện của một đối tượng cụ thể trong lớp không liên quan đến các đối tượng khác. Thuật toán này tính toán xác suất trước và xác suất có điều kiện từ dữ liệu quan trọng. Mô hình thuật toán Naive Bayes được sử dụng rộng rãi để phân loại văn bản, phát hiện thư rác,…

Thuật toán rừng ngẫu nhiên

Thuật toán Random Forest kết hợp xây dựng cây quyết định để tạo ra mô hình Học máy cơ bản ổn định hơn, mạnh mẽ hơn. Mỗi cây quyết định trong Rừng ngẫu nhiên được huấn luyện trên một tập hợp con dữ liệu được chọn ngẫu nhiên. Sau đó xây dựng cây quyết định cho từng mẫu và nhận kết quả dự đoán. Khi có điểm dữ liệu mới cần dự đoán, Random Forest sẽ đưa ra dự đoán bằng cách kết hợp dự đoán của tất cả các cây con. Cuối cùng, thuật toán sẽ chọn kết quả có nhiều phiếu bầu nhất để kết luận bài toán, tình huống.

Thuật toán giảm kích thước

Ngày nay, các công ty, tổ chức và chính phủ đang phải đối mặt với một lượng lớn dữ liệu cần được nghiên cứu và phân tích. Dữ liệu thô chứa rất nhiều thông tin quan trọng, nhưng thách thức lớn là bộ xử lý cần xác định các mẫu và biến quan trọng. Thuật toán Giảm kích thước sẽ hỗ trợ chuyển đổi dữ liệu từ không gian có chiều cao sang không gian có chiều thấp, giữ lại các thuộc tính có ý nghĩa trong dữ liệu gốc. Sử dụng thuật toán này sẽ giúp bạn dễ dàng tìm thấy các chi tiết liên quan.

Machine Learning được ứng dụng vào thực tế như thế nào?

Hiện nay, Học máy cơ bản Nó được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội như: Trong ngành công nghệ máy tính, chẩn đoán y tế, dự báo trong lĩnh vực tài chính – kinh doanh,… Ứng dụng của Machine Learning trong đời sống như Dự báo thời tiết: Các mô hình đã được đào tạo về dữ liệu thời tiết trong quá khứ để dự đoán thời tiết trong tương lai bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, áp suất không khí, gió, mây, v.v.

Các mô hình giám sát được sử dụng để dự đoán các yếu tố cụ thể của thời tiết như nhiệt độ, độ ẩm hoặc lượng mưa. Trong khi đó, các kỹ thuật không giám sát có thể được sử dụng để phát hiện các mô hình và cấu trúc tự nhiên trong dữ liệu thời tiết mà không cần nhãn.

Dữ liệu thời tiết thường không nhất quán và có thể bị sai sót. Machine Learning có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu này, bao gồm điền dữ liệu còn thiếu, loại bỏ nhiễu và điều chỉnh dữ liệu không đồng nhất để tạo dự báo chính xác hơn. Những yếu tố này giúp cải thiện khả năng dự báo thời tiết, giúp người dùng và tổ chức chuẩn bị tốt hơn cho điều kiện thời tiết sắp tới.

Kết luận tạm thời

Vì vậy, chúng tôi đã chia sẻ những mô hình này Học máy cơ bản để bạn tham khảo. Machine Learning có ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực của đời sống xã hội như nghiên cứu thị trường, chăm sóc sức khỏe, tài chính doanh nghiệp,… Biết cách sử dụng Machine Learning, bạn sẽ đạt được những mục tiêu quan trọng trong lĩnh vực mình đang theo đuổi. đuổi. Hãy nhấn theo dõi fanpage Thác Trầm Hương Mobile và Youtube Kênh sông Thác Trầm Hương để biết thêm thông tin thú vị từ chúng tôi!

XEM THÊM:

• TOP 9 phần mềm, website giải toán trực tuyến tốt và nhanh nhất hiện nay
• Chuyển động cơ học là gì? Kể tên các loại chuyển động cơ học