Học BigData (BD) – Ngày 2

Các loại bài toán trong Machine Learning (Đưa yêu cầu của khách hàng về các bài toán, từ đó sẽ chọn ra thuật toán phù hợp cho yêu cầu của khách hàng):

Loại 1:  có hoặc không – phân loại 2 lớp

Loại 2: một hoặc nhiều câu trả lời – phần loại đa lớp

Loại 3: phát hiện sự bất thường

Loại 4: trả về số – hồi quy

Loại 5: trả về số dựa trên nhiều dữ liệu – kết hợp giữ đa lớp và hồi quy

Loại 6: trả về tỉ lệ / xác suất bao nhiêu – kết hợp giữ 2 lớp và hồi quy

Cả 6 loại trên đều thuộc loại có giám sát (supervised learning) và đều cần có dữ liêu (tranining set).

Ngược lại với loại có giám sát là loại không giám sát (unsupervised learning). Loại này sẽ quản lý theo nhóm (clustering) ví dụ : cùng gu, cùng sở thích, cùng tính cách, cùng kiểu, cùng mẫu, cùng cách làm..vv. Cũng có một cách khác không dùng nhóm mà là tóm tắt, đơn giản số liệu (dimensionality reduction) vi dụ: khi nhà tuyển dụng xem bảng điểm của sv để đánh giá năng lực của sv đó, nhà tuyển dụng sẽ dựa vào điểm trung bình của từng môn học của sv đó, chứ không dùng bảng điểm chi tiết của mỗi môn học được.

Loại cuối cùng trong ML đó chính là tự động đưa ra những hành động mà không cần vào sự hướng dẫn của con người (reinforcement learning) ví dụ: đối với thuật toán hồi quy về việc đưa ra con số về nhiệt độ phòng, loại RL sẽ tự động điều chỉnh nhiệt độ phòng sao cho phù hợp với môi trường sống của con người. RL không cần tranning set, nó thường mang tính chất gợi ý với loại câu hỏi “nên làm gì, thế nào, đặt ở đâu, mua, tiếp tục, điều chỉnh…”.

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất /  Thay đổi )

Google photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google Đăng xuất /  Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất /  Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất /  Thay đổi )

Connecting to %s