Khái niệm machine learning

Tìm hiểu Machine Learning

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Ba loại machine learning

$$

1) Học tăng cường

2) Học có giám sát

3) Học không giám sát

Dữ liệu huấn luyện

• Dữ liệu huấn luyện: dữ liệu hiện có để học
• Huấn luyện mô hình: xây dựng mô hình từ dữ liệu huấn luyện
  • Mất từ nano giây đến vài tuần

Dữ liệu huấn luyện học có giám sát

Dữ liệu huấn luyện học có giám sát

Dữ liệu huấn luyện học có giám sát

Dữ liệu huấn luyện học có giám sát

Dữ liệu huấn luyện học có giám sát

Sau khi huấn luyện (học có giám sát)

Sau khi huấn luyện (học có giám sát)

Sau khi huấn luyện (học có giám sát)

Học có giám sát vs. không giám sát

• Học có giám sát
  • Dữ liệu huấn luyện có "nhãn"
• Học không giám sát
  • Dữ liệu chỉ có đặc trưng
  • Hữu ích cho:
    • Phát hiện bất thường
    • Phân cụm, ví dụ: chia dữ liệu thành nhóm

Dữ liệu huấn luyện học không giám sát

Dữ liệu huấn luyện học không giám sát

Sau khi huấn luyện (học không giám sát)

Học không giám sát

• Thực tế, dữ liệu không phải lúc nào cũng có nhãn
  • Gắn nhãn cần thủ công
  • Nhãn có thể không biết
• Không có nhãn: mô hình không giám sát, tự tìm mẫu

Ayo berlatih!

Tìm hiểu Machine Learning