Học Máy
(IT 4862)
(IT
4862)
ễhậ
Nguy
ễ
n N
hậ
t Quang
quangnn-fit@mail.hut.edu.vn
Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Viện Công nghệ thông tin và truyền thông
Năm học 2011-2012
Nộid ô h
Nội
d
ung m
ô
n
h
ọc:
Giới thiệu chung
•Học máy
•Công cụ WEKA
ố
Đ
ánh giá hiệu năng hệ th
ố
ng học máy
Các phương pháp học dựa trên xác suất
Các phương pháp học có giám sát
Các
p
hươn
g
p
há
p
h
ọ
c khôn
g
g
iám sát
pgp p ọgg
Lọc cộng tác
Họctăng cường
Học
tăng
cường
2
Học Máy – IT 4862
Giới thiệu
v
ềHọc má
y
Học máy (Machine Learning – ML) là một lĩnh vực nghiên cứu của Trí
tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI)
Các định nghĩa về học máy
→Một quá trình nhờ đó một hệ thống cải thiện hiệu suất (hiệu quả hoạt
động) của nó [Simon, 1983]
→Một quá trình mà một chương trình máy tính cải thiện hiệu suất của nó
trong một công việc thông qua kinh nghiệm [Mitchell, 1997]
→Vi
c l
trình các má
tính để tối ưu hóa m
t tiêu chí hi
u suất d
a trên
các dữ liệu ví dụ hoặc kinh nghiệm trong quá khứ [Alpaydin, 2004]
Biểu diễn một bài toán học máy [Mitchell, 1997]
HáCảithiệhiệ ả ộtô iệthô ki h hiệ
H
ọc m
á
y =
Cải
thiệ
n
hiệ
u qu
ả
m
ột
c
ô
ng v
iệ
c
thô
ng qua
ki
n
h
ng
hiệ
m
•Một công việc (nhiệm vụ) T
•Đối với các tiêu chí đánh giá hiệu năng P
•Thông qua (sử dụng) kinh nghiệm E
3
Học Máy – IT 4862
Ví dụbài toán học máy (1)
Lọcthưrác – Email spam
filtering
filtering
•T: Dự đoán (để lọc) những thưđiện
tửnào là thưrác
(
s
p
am email
)
(p )
•P: % of các thưđiệntửgửiđếnđược
phân loại chính xác
Thưrác?
•E: Một tậpcácthưđiệntử(emails)
mẫu, mỗithưđiệntửđượcbiểudiễn
bằng mộttậpthuộc tính (vd: tậptừ
khó
)
à
hã
lớ
(
th
th ờ
/
th
Thư
rác?
Thư
thường Thư
rác
khó
a
)
v
à
n
hã
n
lớ
p
(
th
ư
th
ư
ờ
ng
/
th
ư
rác) tương ứng
4
Học Máy – IT 4862
Ví dụbài toán học máy (2)
Phân loại các trang Web
ề
T
: Phân loại các trang Web theo các chủđ
ề
đãđịnh trước
P: Tỷlệ(%) các trang Web được phân loại chính xác
E
Một
tậ
á
t
Wb
t
đó
ỗi
t
Wb
ắ
ới
ột
E
:
Một
tậ
pc
á
c
t
rang
W
e
b
,
t
rong
đó
m
ỗi
t
rang
W
e
b
g
ắ
nv
ới
m
ột
chủđề
Chủ
đề?
5
Học Máy – IT 4862