Bài Giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 4 - Giới thiệu về học máy

Tài liệu này giới thiệu tổng quan về Học máy (Machine Learning), một lĩnh vực quan trọng của trí tuệ nhân tạo, bao gồm các khái niệm cơ bản và nguyên lý xây dựng mô hình.

Tài liệu này hướng đến sinh viên, nhà nghiên cứu và những người quan tâm đến lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học máy và khoa học dữ liệu, cung cấp kiến thức nền tảng về khái niệm và quy trình xây dựng mô hình học máy.

Tài liệu này trình bày chi tiết về Học máy (Machine Learning), định nghĩa đây là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật cho phép hệ thống tự động "học" từ dữ liệu để giải quyết các vấn đề cụ thể. Học máy được xem là phương pháp tạo chương trình máy tính thông qua phân tích tập dữ liệu và có mối liên hệ chặt chẽ với thống kê và phân tích dữ liệu, đặc biệt chú trọng vào sự phức tạp của các giải thuật tính toán. Nội dung chính của tài liệu tập trung vào bốn bước cốt lõi trong quá trình xây dựng mô hình Học máy: thứ nhất là chuẩn bị dữ liệu huấn luyện, bao gồm việc phân loại dữ liệu có gán nhãn và chưa gán nhãn, đồng thời nhấn mạnh yêu cầu về tính ngẫu nhiên và không lặp lại của dữ liệu để tránh sai lệch kết quả; thứ hai là lựa chọn thuật toán phù hợp để phân tích dữ liệu đã chuẩn bị, với các ví dụ như thuật toán cụm hay hồi quy; thứ ba là tiến hành huấn luyện thuật toán bằng cách liên tục đưa dữ liệu vào mô hình đã chọn; và cuối cùng là sử dụng mô hình đã hoàn thiện để dự đoán trên dữ liệu mới và liên tục cải thiện độ chính xác của mô hình. Tài liệu cũng cung cấp một ví dụ minh họa cụ thể về việc phân loại "Rượu hay Bia" để làm rõ quy trình chuẩn bị và phân tích dữ liệu trong Học máy.