Học Máy
(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
Nội
d
ô
h
Nội
d
ung m
ô
n
h
ọc:
Giới thiệu chun
g
g
Đánh giá hiệunăng hệthống họcmáy
Các phương pháp họcdựatrênxácsuất
Các
phương
pháp
học
dựa
trên
xác
suất
Các phương pháp họccógiámsát
Học
mạng
nơron
nhân
tạo
(Artificial neural network)
Học
mạng
nơron
nhân
tạo
(Artificial
neural
network)
Các phương pháp học không giám sát
L
ộ
tá
L
ọcc
ộ
ng
tá
c
Họctăng cường
2
Học Máy – IT 4862
Mạng nơ-ron nhân tạo – Giới thiệu (1)
Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial neural network – ANN)
Mô phỏng các hệthống nơ
-
ron sinh học(cácbộnão con người)
Mô
phỏng
các
hệ
thống
nơ
-
ron
sinh
học
(các
bộ
não
con
người)
ANN là một cấu trúc (structure/network) được tạo nên bởi một số
lượng các nơ-ron (artificial neurons) liên kết với nhau
Mỗi nơ-ron
Có một đặc tính vào/ra
Th hiệ ộttíhtá bộ(ộthà bộ)
Th
ực
hiệ
n m
ột
tí
n
h
t
o
á
n cục
bộ
(
m
ột
hà
m cục
bộ)
Giá trị đầu ra của một nơ-ron được xác định bởi
Đặc tính vào/ra củanó
Đặc
tính
vào/ra
của
nó
Các liên kết của nó với các nơ-ron khác
(Có thể) các đầu vào bổ sung
3
Học Máy – IT 4862
Mạng nơ-ron nhân tạo – Giới thiệu (2)
ANN có thể được xem như một cấu trúc xử lý thông tin một
cách
p
hân tán và son
g
son
g
ở mức cao
pgg
ANN có khả năng học (learn), nhớ lại (recall), và khái quát hóa
(generalize) từ các dữ liệu học –bằng cách gán và điều chỉnh
ố
(thích nghi) các giá trị trọng s
ố
(mức độ quan trọng) của các
liên kết giữa các nơ-ron
Chứ ă (hà tiê ) ủ ộtANNđáđị hbởi
Chứ
c n
ă
ng
(hà
m mục
tiê
u
)
c
ủ
a m
ột
ANN
đ
ược x
á
c
đị
n
h
bởi
Kiến trúc (topology) của mạng nơ-ron
Đặc tính vào/ra củamỗinơ
ron
Đặc
tính
vào/ra
của
mỗi
nơ
-
ron
Chiến lược học (huấn luyện)
Dữ li
ệ
u h
ọ
c
4
Học Máy – IT 4862
ệ ọ
ANN – Các ứng dụng điển hình (1)
Xử lý ảnh và Computer vision
Ví dụ:Sokhớptiềnxửlý phân đoạn và phân tích ảnh computer vision
Ví
dụ:
So
khớp
,
tiền
xử
lý
,
phân
đoạn
và
phân
tích
ảnh
,
computer
vision
,
nén ảnh, xử lý và hiểu các ảnh thay đổi theo thời gian
Xử lý tín hiệu
Ví d Phâ tí h tí hiệà hì h thái đị hấđộ đất
Ví
d
ụ:
Phâ
n
tí
c
h
tí
n
hiệ
u v
à
hì
n
h
thái
đị
a c
hấ
n,
độ
ng
đất
Nhận dạng mẫu
Ví dụ: Trích chọnthuộc tính
, phân loại và phân tích tín hiệura
-
đa, nhận
Ví
dụ:
Trích
chọn
thuộc
tính
,
phân
loại
và
phân
tích
tín
hiệu
ra
đa,
nhận
dạng và hiểu giọng nói, nhận dạng dấu vân tay, nhận dạng ký tự (chữ
hoặc số), nhận dạng mặt người, và phân tích chữ viết tay
Ytế
Y
tế
Ví dụ: Phân tích và hiểu tín hiệu điện tim, chẩn đoán các loại bệnh, và xử
lý các ảnh trong lĩnh vực y tế
5
Học Máy – IT 4862