Bài giảng Học máy nâng cao - TS. Tạ Quang Chiểu

Trong bối cảnh kỷ nguyên số bùng nổ, học máy đã trở thành một trụ cột không thể thiếu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Khả năng trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn để đưa ra dự đoán và quyết định tự động là yếu tố then chốt thúc đẩy sự phát triển của nhiều ngành công nghiệp. Trong số các thuật toán nền tảng, Cây phân loại và hồi quy (CART) đóng vai trò quan trọng, cung cấp một phương pháp trực quan và mạnh mẽ cho các bài toán phân loại và hồi quy. Việc nắm vững nguyên lý hoạt động, đặc biệt là sự khác biệt giữa Classification Tree và Regression Tree, cùng với các tiêu chí phân nhánh như Gini Index, là cực kỳ cần thiết để xây dựng các mô hình dự đoán hiệu quả.

Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, và Trí tuệ nhân tạo; các nhà nghiên cứu và kỹ sư quan tâm đến việc nắm vững các thuật toán học máy cơ bản và nâng cao, đặc biệt là các mô hình cây quyết định để giải quyết các bài toán phân loại và hồi quy.

Bài trình bày cung cấp một cái nhìn sâu sắc về Cây phân loại và hồi quy (CART), một thuật toán cơ bản nhưng mạnh mẽ trong lĩnh vực học máy. Trọng tâm chính là làm rõ sự khác biệt cấu trúc và ứng dụng giữa Classification Tree và Regression Tree. Theo đó, Classification Tree được thiết kế để xử lý các biến mục tiêu dạng phân loại, với các nút lá đưa ra dự đoán dựa trên giá trị có tần suất cao nhất (Mode) trong nhóm dữ liệu. Ngược lại, Regression Tree được sử dụng cho các biến mục tiêu liên tục, nơi giá trị dự đoán tại nút lá là giá trị trung bình của các điểm dữ liệu thuộc nút đó. Phần thảo luận cũng đi sâu vào cơ chế quyết định phân nhánh trong Decision Tree, yếu tố then chốt ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình. Các thuật toán phân nhánh chính như Gini Index (áp dụng cho CART trong bài toán phân loại) và Reduction in Variance (dành cho hồi quy) được giới thiệu, giải thích cách chúng đánh giá độ thuần khiết của nút và lựa chọn điểm tách tối ưu. Sự hiểu biết về các chỉ số này là nền tảng để tinh chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất của mô hình cây. Nhìn chung, tài liệu không chỉ cung cấp kiến thức lý thuyết vững chắc mà còn hàm ý giá trị ứng dụng cao trong việc xây dựng các hệ thống dự đoán đáng tin cậy trong khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, từ đó nâng cao năng lực giải quyết các bài toán phức tạp trong thế giới thực.