Giới thiệu tài liệu
Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về Học máy, từ các khái niệm cơ bản và bối cảnh lịch sử trong các cuộc cách mạng công nghiệp, đến các thành phần cốt lõi của nó (Nhiệm vụ, Hiệu suất, Kinh nghiệm), và cuối cùng là phân loại các phương pháp chính cùng các ứng dụng đa dạng của Học máy.
Đối tượng sử dụng
Sinh viên và chuyên gia quan tâm đến việc nắm vững kiến thức cơ bản về Học máy, các khái niệm cốt lõi, phân loại và ứng dụng thực tiễn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tài liệu này đóng vai trò như một hướng dẫn nhập môn cho mục đích học thuật.
Nội dung tóm tắt
Chương tài liệu "Tổng quan về Học máy" cung cấp một giới thiệu có hệ thống về lĩnh vực này. Bắt đầu với bối cảnh lịch sử trong bốn cuộc cách mạng công nghiệp, tài liệu nhấn mạnh vai trò của Trí tuệ nhân tạo (AI), Internet of Things (IoT), Người máy và Dữ liệu lớn trong Công nghiệp 4.0. Tài liệu định nghĩa rõ ràng Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Học sâu, giải thích mối quan hệ phân cấp giữa chúng. Các khái niệm cốt lõi của Học máy được khám phá sâu sắc thông qua khuôn khổ T-P-E (Nhiệm vụ, Hiệu suất, Kinh nghiệm) theo định nghĩa của Tom M Mitchell, kèm theo các ví dụ thực tế như lọc thư rác để minh họa các thành phần này. Tài liệu sau đó làm rõ các yếu tố cơ bản như hàm mất mát, tham số mô hình và các tập dữ liệu khác nhau (huấn luyện, đánh giá, kiểm thử). Một phần đáng kể được dành để phân loại các phương pháp Học máy: Học có giám sát (ví dụ: phân loại, hồi quy với dữ liệu có nhãn), Học không giám sát (ví dụ: phân cụm, liên kết với dữ liệu không nhãn), Học bán giám sát (kết hợp dữ liệu có nhãn và không nhãn), và Học tăng cường (học thông qua tương tác và phần thưởng, được minh họa bằng xe tự lái và AI trò chơi như AlphaGo). Chương kết thúc bằng việc trình bày một loạt các ứng dụng đa dạng của Học máy trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm sinh học tin học, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tài chính, người máy và truy xuất thông tin, làm nổi bật tác động thực tiễn và tính linh hoạt của Học máy trong công nghệ hiện đại.
