Chào mừng trở lại.
Cho đến tận bây giờ, tôi vẫn đang nói về việc học máy là gì, và tôi hy vọng bạn có một chút ý tưởng về
lý do tại sao chúng tôi có nó và tại sao nó lại hữu ích.
Nhưng cuối cùng, lý do duy nhất mà chúng ta quan tâm đến học máy là chúng ta có thể sử
dụng máy móc để dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu đến.
Đó là nó.
Bây giờ, ý tưởng về máy học này và đừng lo lắng, tôi biết chúng ta tiếp tục nói về lý thuyết, nhưng tôi hứa chúng ta sẽ
làm một số bài tập mã hóa trước.
Nhưng tôi muốn nói nhanh về một số danh mục máy học mà bạn thường thấy.
Và hãy nhớ những gì tôi đã nói, đó là học máy chỉ đơn giản là dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu
đến và tất cả các danh mục con này chỉ đơn giản làm điều đó.
Ví dụ, chúng tôi có ý tưởng về việc học có giám sát.
Đó là một tập hợp con của học máy.
Trong học tập có giám sát này.
Dữ liệu mà chúng tôi nhận được đã có các danh mục.
Hãy coi nó như một tệp CSV có nhãn hàng và cột.
Chúng tôi có dữ liệu được gắn nhãn và dữ liệu thử nghiệm được gắn nhãn.
Vì vậy, chúng tôi biết nếu chức năng của chúng tôi là đúng hay sai.
Vì vậy, trong một kịch bản học tập có giám sát, chúng ta có thể làm những việc như phân loại để quyết định, đây là một quả táo
hay đây là một cặp?
Mô hình học máy chỉ cần vẽ một đường thẳng để quyết định, Này, đây là một quả táo và đây là một cặp.
Hoặc chúng ta có thể làm một cái gì đó gọi là hồi quy thay vì phân loại dựa trên đầu vào.
Ví dụ, dự đoán giá cổ phiếu.
Một cách khác mà chúng ta có thể sử dụng phương pháp học có giám sát, chẳng hạn như thuê
các kỹ sư dựa trên đầu vào, dựa trên năm kinh nghiệm, dựa trên tuổi tác, có thể là nơi họ sống, loại máy tính họ
có.
Tất cả các loại đầu vào được gắn nhãn này có thể được sử dụng trong hệ thống học tập có giám sát để quyết định, tôi có
nên thuê kỹ sư này hay không?
Bây giờ, đôi khi chúng ta có dữ liệu không có nhãn và điều này được gọi là học không giám sát.
Một lần nữa, hãy nghĩ về nó như một tệp CSV có lẽ không có nhãn tên cột.
Đôi khi với những thứ như phân cụm, chúng ta cần tạo các nhóm này, hoặc ít nhất là máy để tạo
các nhóm này.
Ví dụ, chúng tôi cung cấp cho nó một loạt các điểm dữ liệu và sau đó máy quyết định, Ồ, đây là một
nhóm, đây là một nhóm và đây là một nhóm.
Hoặc chúng ta có thể có một cái gì đó như học quy tắc kết hợp, nơi chúng ta kết hợp những thứ khác nhau
để dự đoán những gì một khách hàng có thể mua trong tương lai khi các nhóm không tồn tại.
Chúng tôi gọi đó là học không giám sát.
Chúng ta có thể nói với máy rằng chúng đúng hay sai, giống như chúng ta có thể làm khi chúng ta làm táo
với lê, vì không có phân loại đúng.
Nhưng chúng tôi để máy móc tạo ra các danh mục này cho chúng tôi.
Cuối cùng, chúng tôi có ý tưởng về học tăng cường và học tăng cường thực sự thú vị bởi vì tất cả
đều xoay quanh việc dạy máy móc thông qua thử và sai, thông qua phần thưởng và hình phạt.
Vì vậy, chương trình chỉ đơn giản là học một trò chơi bằng cách chơi nó hàng triệu lần cho đến khi nó đạt điểm cao
nhất.
Nó không biết nó đang làm gì lúc đầu, nhưng sau đó nó cố gắng tối đa hóa điểm số và cuối
cùng nhận ra rằng, Này, có lẽ tôi nên thử và di chuyển nơi quả bóng sắp tới.
Vì vậy, điều này được nhìn thấy để thu thập kỹ năng hoặc học thời gian thực và bạn thấy nó rất nhiều trong các chương trình
máy học chơi, chẳng hạn như trò chơi điện tử.
Bây giờ tôi sẽ liên kết đến một tài nguyên để bạn có thể đi sâu hơn vào các chủ đề này và chúng
ta sẽ thực sự nói về vấn đề này nhiều hơn một chút và hiểu chúng tốt hơn nhiều khi chúng ta xem qua một số bài tập.
Nhưng ý tưởng ở đây là học máy có các danh mục khác nhau và các cách khác nhau để hoàn thành mục tiêu
của nó.
Và các chủ đề như mạng nơ-ron, cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ, k láng giềng gần nhất chỉ
đơn giản là các thuật toán được sử dụng với các trường con này để đi đến các dự đoán này.
Nhưng hãy nhớ rằng, điều quan trọng, tất cả những điều này, những gì họ đang làm là cố gắng học hỏi từ dữ liệu
đi trước và dự đoán điều gì đó.
Hẹn gặp lại các bạn trong phần tiếp theo.
- Tạm biệt.