Note 1: Machine Learning là gì?

Machine Learning là gì?

Ta cố gắng xây dựng AI (Trí tuệ nhân tạo) thông qua các giác quan là các sensor để thu nhận thông tin về thế giới (thị giác: camera, thính giác: sound recording, ngôn ngữ tự nhiên, etc). Với mỗi giác quan như vậy ta sẽ ứng dụng các mô hình máy học tương ứng để đạt được mục đích ban đầu là giúp máy tính có thể hiểu được thế giới xung quanh như người. 

Data science là một nhánh sinh bởi  ngành thống kê mà ta đã nghiên cứu và ứng dụng từ lâu. Nhờ có các công cụ từ thống kê mà ta có thể thách thức được Big Data, thường là mớ hỗn độn dữ liệu vô nghĩa nếu không được khai thác.

Để có thể cài đặt được mô hình Machine learning, ta tiến hành các bước sau:

1.      Chuẩn bị dữ liệu. (Data preparation)

·         Data exploration

·         Visualization

·         Preprocessing data

·         Feature engineering

·         etc.

2.     Xây dựng, lựa chọn và đánh giá mô hình. (Algorithm)

·         Supervised learning

·         Unsupervised learning

·         Reinforment learning

·         Train, validation, test splitting

·         Evaluation metrics (Accuracy, precision, recall, RMSE)

 3.   Mô hình thu được. (Model)

Nguồn : https://ongxuanhong.wordpress.com