sách học máy
===================
Sách học máy trực tuyến
==============
Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính học hỏi và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. Nó liên quan đến việc phát triển các hệ thống tính toán có thể tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không được lập trình rõ ràng cho từng tác vụ.
Các thuật toán máy học được thiết kế để phân tích và giải thích lượng lớn dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc thực hiện hành động dựa trên các mẫu đó. Các thuật toán này có thể học từ cả dữ liệu được gắn nhãn (dữ liệu có kết quả đã biết) và dữ liệu chưa được gắn nhãn (dữ liệu không có kết quả đã biết), sử dụng các kỹ thuật khác nhau như mô hình thống kê, nhận dạng mẫu và tối ưu hóa.
Quá trình học máy thường bao gồm các bước sau:
Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu liên quan cho vấn đề hiện tại, bao gồm cả các tính năng đầu vào và đầu ra mong muốn.
Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch, biến đổi và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo chất lượng và tính phù hợp cho các thuật toán học tập.
Lựa chọn mô hình: Chọn một mô hình hoặc thuật toán học máy phù hợp dựa trên loại vấn đề, dữ liệu có sẵn và kết quả mong muốn.
Đào tạo: Cung cấp dữ liệu được gắn nhãn cho mô hình đã chọn và điều chỉnh các tham số bên trong của nó để tối ưu hóa hiệu suất của nó trên dữ liệu đào tạo.
Đánh giá: Đánh giá hiệu suất của mô hình được đào tạo trên một bộ dữ liệu riêng biệt (bộ kiểm tra) để đo lường độ chính xác và khả năng khái quát hóa của nó.
Tinh chỉnh: Tinh chỉnh lặp đi lặp lại mô hình bằng cách điều chỉnh siêu tham số, kết hợp dữ liệu bổ sung hoặc thử các thuật toán khác nhau để cải thiện hiệu suất của mô hình.
Triển khai: Áp dụng mô hình được đào tạo vào dữ liệu trong thế giới thực để đưa ra dự đoán hoặc thực hiện hành động dựa trên đầu vào mới, chưa từng thấy.
Học máy đã tìm thấy các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống đề xuất, phát hiện gian lận, xe tự lái, chăm sóc sức khỏe, tài chính, v.v. Nó tiếp tục phát triển nhanh chóng, được thúc đẩy bởi sự sẵn có của các bộ dữ liệu lớn, tăng sức mạnh tính toán và những tiến bộ trong thuật toán và kỹ thuật như học sâu.
===================
Sách học máy trực tuyến
==============
Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính học hỏi và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. Nó liên quan đến việc phát triển các hệ thống tính toán có thể tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không được lập trình rõ ràng cho từng tác vụ.
Các thuật toán máy học được thiết kế để phân tích và giải thích lượng lớn dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc thực hiện hành động dựa trên các mẫu đó. Các thuật toán này có thể học từ cả dữ liệu được gắn nhãn (dữ liệu có kết quả đã biết) và dữ liệu chưa được gắn nhãn (dữ liệu không có kết quả đã biết), sử dụng các kỹ thuật khác nhau như mô hình thống kê, nhận dạng mẫu và tối ưu hóa.
Quá trình học máy thường bao gồm các bước sau:
Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu liên quan cho vấn đề hiện tại, bao gồm cả các tính năng đầu vào và đầu ra mong muốn.
Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch, biến đổi và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo chất lượng và tính phù hợp cho các thuật toán học tập.
Lựa chọn mô hình: Chọn một mô hình hoặc thuật toán học máy phù hợp dựa trên loại vấn đề, dữ liệu có sẵn và kết quả mong muốn.
Đào tạo: Cung cấp dữ liệu được gắn nhãn cho mô hình đã chọn và điều chỉnh các tham số bên trong của nó để tối ưu hóa hiệu suất của nó trên dữ liệu đào tạo.
Đánh giá: Đánh giá hiệu suất của mô hình được đào tạo trên một bộ dữ liệu riêng biệt (bộ kiểm tra) để đo lường độ chính xác và khả năng khái quát hóa của nó.
Tinh chỉnh: Tinh chỉnh lặp đi lặp lại mô hình bằng cách điều chỉnh siêu tham số, kết hợp dữ liệu bổ sung hoặc thử các thuật toán khác nhau để cải thiện hiệu suất của mô hình.
Triển khai: Áp dụng mô hình được đào tạo vào dữ liệu trong thế giới thực để đưa ra dự đoán hoặc thực hiện hành động dựa trên đầu vào mới, chưa từng thấy.
Học máy đã tìm thấy các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống đề xuất, phát hiện gian lận, xe tự lái, chăm sóc sức khỏe, tài chính, v.v. Nó tiếp tục phát triển nhanh chóng, được thúc đẩy bởi sự sẵn có của các bộ dữ liệu lớn, tăng sức mạnh tính toán và những tiến bộ trong thuật toán và kỹ thuật như học sâu.
Xem thêm
