Máy Học
THS. BÙI THỊ DANH
BM.KHMT, KHOA CNTT, ĐH.KHTN TP.HCM
CÁC HỆ THỐNG THÔNG MINH NHÂN TẠO & ỨNG DỤNG
Nội dung chính
Máy học là gì?
Phương pháp Naïve Bayes
Phương pháp ID3
Phương pháp ILA
2
Máy học là gì?
Arthur Samuel (1959): Máy học là một lĩnh vực nghiên cứu mang lại cho máy tính khả năng
học mà không phải lập trình một cách tường minh.
3
Máy học là gì?
Tom Mitchell (1998): Một chương trình máy tính được nói
là “học” từ 𝑘𝑖𝑛ℎ 𝑛𝑔ℎ𝑖ệ𝑚 𝐸 tương ứng với 𝑐ô𝑛𝑔𝑣𝑖ệ𝑐 𝑇 và
độ đo ℎ𝑖ệ𝑢 𝑠𝑢ấ𝑡 𝑃 nếu hiệu suất trên 𝑇, được đo bởi 𝑃, cải
thiện nhờ kinh nghiệm 𝐸
Ví dụ: một chương trình máy tính xem xét các emails mà
chúng ta đã đánh dấu và không đánh dấu là “spam”, từ đó
học được cách để lọc các email spam.
◦𝐶ô𝑛𝑔𝑣𝑖ệ𝑐 𝑇: phân loại email là spam hay không phải spam
◦𝐾𝑖𝑛ℎ 𝑛𝑔ℎ𝑖ệ𝑚 𝐸: xem xét việc đánh dấu và không đánh dấu spam
của chúng ta
◦𝐻𝑖ệ𝑢 𝑠𝑢ấ𝑡 𝑃: số lượng email phân loại đúng là spam/không phải
spam
4
Máy học là gì?
Máy học có thể được dùng để:
◦Khai thác dữ liệu: nhiều tập dữ liệu lớn đến từ sự phát triển của tự động hóa/web
◦Dữ liệu click web, hồ sơbệnh án, mạng xã hội …
◦Xây dựng các ứng dụng không thể lập trình thủ công
◦Xe hơi tự lái, nhận dạng chữ viết tay, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính…
◦Các chương trình tự điều chỉnh
◦Hệ thống đề cử sản phẩm của Amazon, Netflix…
◦Hiểu về việc học của con người (bộ não)
5