Những thuật toán machine learning mà lập trình viên cần biết
T ng h p thu t toán machine learning mà l p trình viên c n bi tổ ợ ậ ậ ầ ế
Không còn nghi ng gì n a, lĩnh v c h c máy / trí tu nhân t o (AI) đã ờ ữ ự ọ ệ ạ
ngày càng tr nên ph bi n h n trong vài năm qua. M t nhánh nh c aở ổ ế ơ ộ ỏ ủ
nó là Big Data đang là xu h ng hot nh t trong ngành công ngh cao ướ ấ ệ
hi n nay, h c máy tr nên r t m nh m đ đ a ra các d đoán ho c ệ ọ ở ấ ạ ẽ ể ư ự ặ
g i ý đ c tính d a trên s l ng l n d li u. M t s ví d ph bi n ợ ượ ự ố ượ ớ ữ ệ ộ ố ụ ổ ế
nh t v h c máy là các thu t toán c a Netflix đ đ a ra các g i ý v ấ ề ọ ậ ủ ể ư ợ ề
phim d a trên nh ng b phim mà b n đã xem trong quá kh ho c các ự ữ ộ ạ ứ ặ
thu t toán c a Amazon đ xu t các sách d a trên sách mà b n đã mua ậ ủ ề ấ ự ạ
tr c đây. Nh ng h th ng g i ý đó (Recommended System) s giúp ích ướ ữ ệ ố ợ ẽ
khá nhi u cho nh ng ng i dùng trong vi c đ a ra nh ng l a ch n ề ữ ườ ệ ư ữ ự ọ
c a mình.ủ
Ngoài ra, AI còn có nh ng kh năng nh nh n d ng bi n s xe t đ ng, ữ ả ư ậ ạ ể ố ự ộ
giúp s a l i chính t , t o các con robot có kh năng giao ti p v i con ử ỗ ả ạ ả ế ớ
ng i,…Còn nhi u nhi u nh ng kh năng mà AI có th làm đ c. AI đangườ ề ề ữ ả ể ượ
phát tri n và s còn phát tri n m nh trong t ng lai.ể ẽ ể ạ ươ
Machine Learning đ c chia thành 3 nhánh chính: supervised learning (h c ượ ọ
có giám sát), unsupervised learning (h c không có giám sát), và ọ
reinforcement learning (h c tăng c ng). ọ ườ
H c có giám sát đ c dùng trong tr ng h p m t thu c tính (nhãn) ọ ượ ườ ợ ộ ộ
có s n cho m t t p d li u nh t đ nh (t p hu n luy n), nh ng thi u ẵ ộ ậ ữ ệ ấ ị ậ ấ ệ ư ế
và c n đ c d đoán cho các tr ng h p khác.ầ ượ ự ườ ợ
H c không có giám sát thì ng c l i, nó đ c s d ng trong tr ng ọ ượ ạ ượ ử ụ ườ
h p khám phá các m i quan h ti m n trong m t t p d li u không ợ ố ệ ề ẩ ộ ậ ữ ệ
đ c gán nhãn (các m c không đ c ch đ nh tr c).ượ ụ ượ ỉ ị ướ
H c tăng c ng thì n m gi a 2 lo i trên – có m t s hình th c ph n ọ ườ ằ ữ ạ ộ ố ứ ả
h i có s n cho m i b c tiên đoán ho c hành đ ng, nh ng không có ồ ẵ ỗ ướ ặ ộ ư
nhãn chính xác ho c thông báo l iặ ỗ
D i đây là 10 thu t toán r i vào 2 lo i đ u tiên, hi v ng v n đ đ b n ướ ậ ơ ạ ầ ọ ẫ ủ ể ạ
quan tâm:
H c có giám sátọ
1. Cây quy t đ nh (Decision Trees)ế ị
Cây quy t đ nh là công c h tr quy t đ nh s d ng bi u đ d ng cây ế ị ụ ỗ ợ ế ị ử ụ ể ồ ạ
ho c mô hình c a các quy t đ nh và k t qu có th x y ra c a chúng, bao ặ ủ ế ị ế ả ể ả ủ
g m k t qu s ki n ng u nhiên, chi phí tài nguyên và l i ích. D i đây là ồ ế ả ự ệ ẫ ợ ướ
m t ví d đi n hình c a cây quy t đ nh:ộ ụ ể ủ ế ị
Cây quy t đ nh này cho ta g i ý v vi c có đi đá bóng hay không. Ví d , ế ị ợ ề ệ ụ
quang c nh cóả n ngắ, đ mộ ẩ trung bình thì tôi s đi đá bóng. Ng c l i, ẽ ượ ạ
n u tr iế ờ m aư, gió m nhạ thì tôi s không đi đá bóng n a.ẽ ữ
Cây quy t đ nh tuy là mô hình khá cũ, khá đ n gi n nh ng v n còn đ c ế ị ơ ả ữ ẫ ượ
ng d ng khá nhi u và hi u qu . Đ ng d i góc nhìn th c t , cây quy t ứ ụ ề ệ ả ứ ướ ự ế ế
đ nh là m t danh sách t i thi u các câu h i d ng yes/no mà ng i ta ph i ị ộ ố ể ỏ ạ ườ ả
h i, đ đánh giá xác su t đ a ra quy t đ nh đúng đ n.ỏ ể ấ ư ế ị ắ
2. Phân lo i Bayes (Naïve Bayes Classification)ạ
Phân lo i Bayes là m t nhóm các phân lo i xác su t đ n gi n d a trên vi cạ ộ ạ ấ ơ ả ự ệ
áp d ng đ nh lý Bayes v i các gi đ nh đ c l p (naïve) gi a các đ c tính.ụ ị ớ ả ị ộ ậ ữ ặ
Trong đó: P(A|B) là xác su t có đi u ki n A khi bi t B,ấ ề ệ ế P(A) là xác su t giấ ả
thuy t A (tri th c có đ c v gi i thuy t A tr c khi có d li u B),ế ứ ượ ề ả ế ướ ữ ệ P(B|
A) là xác su t có đi u ki n B khi bi t gi thuy t A,P(B)ấ ề ệ ế ả ế là xác su t c a d ấ ủ ữ
li u quan sát B không quan tâm đ n b t kỳ gi thuy t A nào.ệ ế ấ ả ế
Thu t toán này đ c áp d ng trong m t s bài toán nh :ậ ượ ụ ộ ố ư
Đánh d u m t email là spam hay không.ấ ộ
Phân lo i bài vi t tin t c thu c lĩnh v c công ngh , chính tr hay th ạ ế ứ ộ ự ệ ị ể
thao.
Ki m tra m t đo n văn b n mang c m xúc tích c c hay tiêu c c.ể ộ ạ ả ả ự ự
S d ng cho các ph n m m nh n di n khuôn m t. …ử ụ ầ ề ậ ệ ặ
3. H i quy tuy n tính (Ordinary Least Squares Regression)ồ ế
N u b n bi t th ng kê, b n có th đã nghe nói v h i quy tuy n tính tr cế ạ ế ố ạ ể ề ồ ế ướ
đây. Bình ph ng nh nh tươ ỏ ấ là m t ph ng pháp đ th c hi n h i quy ộ ươ ể ự ệ ồ
tuy n tính. B n có th suy nghĩ v h i quy tuy n tính nh là nhi m v k ế ạ ể ề ồ ế ư ệ ụ ẻ
m t đ ng th ng đi qua m t t p các đi m. Có r t nhi u chi n l c có thộ ườ ẳ ộ ậ ể ấ ề ế ượ ể
th c hi n đ c, và chi n l c “bình ph ng nh nh t” s nh th này – ự ệ ượ ế ượ ươ ỏ ấ ẽ ư ế
B n có th v m t đ ng th ng, và sau đó v i m i đi m d li u, đo ạ ể ẽ ộ ườ ẳ ớ ỗ ể ữ ệ
kho ng cách th ng đ ng gi a đi m và đ ng th ng. Đ ng phù h p nh t ả ẳ ứ ữ ể ườ ẳ ườ ợ ấ
s là đ ng mà các kho ng cách này càng nh càngẽ ườ ả ỏ
t t.ố
M t s ví d là ng i ta có th s d ng mô hình này đ d đoán giá c ộ ố ụ ườ ể ử ụ ể ự ả
(nhà đ t, ch ng khoán), đi m s ,…ấ ứ ể ố
4. H i quy logistic (Logistic Regression)ồ
H i quy logistic là m t cách th ng kê m nh m đ mô hình hóa m t k t ồ ộ ố ạ ẽ ể ộ ế
qu nh th c v i m t ho c nhi u bi n gi i thích. Nó đo l ng m i quan ả ị ứ ớ ộ ặ ề ế ả ườ ố
h gi a bi n ph thu c phân lo i và m t ho c nhi u bi n đ c l p b ng ệ ữ ế ụ ộ ạ ộ ặ ề ế ộ ậ ằ
cách c tính xác su t s d ng m t hàm logistic, là s phân b tích lũy ướ ấ ử ụ ộ ự ố
logistic.
Thu t toán này đ c s d ng trong m t s tr ng h p:ậ ượ ử ụ ộ ố ườ ợ
Đi m tín d ng ( quy t đ nh có cho khách hàng vay v n hay không)ể ụ ế ị ố
Đo m c đ thành công c a chi n d ch marketingứ ộ ủ ế ị
D đoán doanh thu c a m t s n ph m nh t đ nhự ủ ộ ả ẩ ấ ị
D đoán đ ng đ t ….ự ộ ấ
5. Support Vector Machines (SVM)
SVM là ph ng pháp phân lo i nh phân. Cho m t t p các đi m thu c 2 ươ ạ ị ộ ậ ể ộ
lo i trong môi tr ng N chi u, SVM c g ng tìm ra N-1 m t ph ng đ ạ ườ ề ố ắ ặ ẳ ể
phân tách các đi m đó thành 2 nhóm. Ví d , cho m t t p các đi m thu c 2 ể ụ ộ ậ ể ộ
lo i nh hình bên d i, SVM s tìm ra m t đ ng th ng nh m phân cách ạ ư ướ ẽ ộ ườ ẳ ằ
các đi m đó thành 2 nhóm sao cho kho ng cách gi a đ ng th ng và các ể ả ữ ườ ẳ
đi m xa nh t có th .ể ấ ể
Xét v quy mô, m t s v n đ l n nh t đã đ c gi i quy t b ng cách s ề ộ ố ấ ề ớ ấ ượ ả ế ằ ử
d ng SVM (v i vi c th c hi n s a đ i phù h p) ví d nh hi n th qu ng ụ ớ ệ ự ệ ử ổ ợ ụ ư ể ị ả
cáo, phát hi n gi i tính d a trên hình nh, phân lo i hình nh có quy mô ệ ớ ự ả ạ ả
l n …ớ
6. K t h p các ph ng pháp (Ensemble Methods)ế ợ ươ
Ph ng pháp này d a trên s k t h p c a m t vài ph ng pháp k trên đươ ự ự ế ợ ủ ộ ươ ể ể
d đoán k t qu , sau đó s đ a ra k t qu cu i cùng d a vào tr ng s c a ự ế ả ẽ ư ế ả ố ự ọ ố ủ
có thể bạn quan tâm
Tìm hiểu sự khác biệt giữa AI, machine learning và deep learning
3
935
237
Tài liệu CNTT khác
3
(New)
Là lập trình viên bạn cần biết những thuật toán hàng đầu này
5
678
331
Lập trình
5
(New)
Android Architechture Components và những điều mà các lập trình viên c...
8
947
369
Lập trình
8
(New)
Tổng hợp những add-on (tiện ích mở rộng) của Chrome dành cho chuyên vi...
28
757
336
Tài liệu CNTT khác
28
(New)
Nghiên cứu về chữ kí số và ứng dụng trong hóa đơn điện tử tại VNPT Hà...
23
753
493
Thạc sĩ cao học
23
(New)
Phát hiện những khó khăn tâm lý trong giao tiếp với giảng viên của học...
70
956
470
Báo cáo, luận văn khác
70
(New)
Những thủ thuật Photoshop có thể bạn chưa biết
8
927
269
Đồ họa, thiết kế
8
(New)
Những thủ thuật tiện ích của Google mà bạn nên biết
6
594
284
Tài liệu CNTT khác
6
(New)
thông tin tài liệu
Machine Learning được chia thành 3 nhánh chính: supervised learning (học có giám sát), unsupervised learning (học không có giám sát), và reinforcement learning (học tăng cường). Dưới đây là 10 thuật toán rơi vào 2 loại đầu tiên, hi vọng vẫn đủ để bạn quan tâm
Mở rộng để xem thêm
từ khóa liên quan
tài liệu mới trong mục này
tài liệu hot trong mục này
tài liệu giúp tôi
Nếu bạn không tìm thấy tài liệu mình cần có thể gửi yêu cầu ở đây để chúng tôi tìm giúp bạn!
xem nhiều trong tuần
Giáo trình Quản trị học của Đại học kinh tế quốc dân
4 đề thi học sinh giỏi Toán lớp 2, có đáp án kèm theo
Mẫu slide thuyết trình về Golf
Luận văn về các tác nhân ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên chính quy trường Đại Học Kinh Tế- TP HCM
Bài tập ôn tập cuối tuần lớp 2: Tuần 21
Bài tập ôn tập cuối tuần lớp 3: Tuần 21
yêu cầu tài liệu
Giúp bạn tìm tài liệu chưa có
×
