intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 5 - TS. Nguyễn Văn Hiệu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PPTX | Số trang:29

Thêm vào BST
Báo xấu
2
lượt xem 1
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 5 - Hồi quy tuyến tính, cung cấp kiến thức cơ bản và chuyên sâu về mô hình hồi quy tuyến tính – một thuật toán học máy nền tảng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI). Nội dung bao gồm cách xây dựng mô hình hồi quy, hàm mất mát, phương pháp tối ưu hóa gradient descent, cũng như đánh giá và kiểm định mô hình bằng các chỉ số thống kê. Bài giảng phù hợp cho sinh viên ngành CNTT, Khoa học dữ liệu, và những ai quan tâm đến ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu thực tế.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 5 - TS. Nguyễn Văn Hiệu

  1. TRÍ TUỆ NHÂN TẠO LOGO Khoa Công Nghệ Thông Tin KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu
  2. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Chương 5: Hồi quy tuyến tính
  3. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Nội dung • Giới thiệu • Hồi quy tuyến tính 3
  4. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Giới thiệu ● Học vẹt: Nhớ và Làm lại ● Học hiểu: Quan sát và Khái quát ● Học làm gì: ○ Để nhận biết ○ Để xây dựng ○ Để thông minh hơn
  5. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Giới thiệu ● Các bước xử lý của khoa học dữ liệu
  6. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Giới thiệu ● Học có giám sát ( supervised learning) ○ Học dựa trên ví dụ: vào đầu vào và đầu ra của quan sát ○ Xi, Yi đều có sẵn trong tập huấn luyện ○ Mục tiêu: Khái quát hoá dữ liệu huấn luyện ● Học không giám sát ○ Học chỉ dự vào đầu vào của quan sát, không có có biến đầu ra ○ Chỉ có Xi, mà không có Yi trong tập huấn luyện ○ Mục đích: Phát hiện mối quan hệ giữa các quan sát ● Ngoài ra còn có học bán giám sát, học tăng cường, học theo gợi ý
  7. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Giới thiệu Học có giám sát • Hồi quy (Regresion) • Biến đầu ra là giá trị liên tục trên R • Dự đoán giá bán căn chung cư với diện tích 50m^2 • Phân lớp(Classification) • Biến đầu ra là giá trị rời rạc • Dự đoán một email, là spam hay không
  8. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Giới thiệu Học không giám sát • Phân cụm (clustering) • Chia dữ liệu vào thành các nhóm, mỗi nhóm có đặc tính chung • Phân nhóm người dùng trên mạng xã hội • Giảm chiều dữ liệu • Tạo các biến mới từ các dữ liệu ban đầu sao cho bảo tồn các thành phần quan trọng
  9. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Giới thiệu
  10. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Mô hình tuyến tính • Hồi quy tuyến tính: • Phương pháp học máy có giám sát, dự đoán kết quả đầu ra dạng số • Phương pháp này được tổng quát hoá cho nhiều mô hình học máy • Phân loại tuyến tính
  11. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Học có giám sát
  12. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Hồi quy tuyến tính
  13. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Hồi quy tuyến tính Y = f(X) = Bo + B1* X Hồi quy đơn biến Hồi quy đa biến
  14. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Hồi quy tuyến tính
  15. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Hồi quy tuyến tính đơn biến
  16. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Hồi quy tuyến tính đơn biến
  17. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Hồi quy tuyến tính đa biến
  18. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Hồi quy tuyến tính đa biến
  19. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Hồi quy tuyến tính đa biến
  20. Khoa Công Nghệ Thông Tin LOGO KHOA TS. Nguyễn Văn Hiệu Ma trận biểu diễn
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright ©2025 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
5=>2