
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (Nguyễn Thanh Cẩm) - Chương 4: MÁY HỌC
lượt xem 201
download

Thuật ngữ "học" là tiếp thu tri thức. Quá trình học diễn ra dưới nhiều hình thức như: học thuộc lòng (học vẹt), học theo kinh nghiệm (học dựa theo trường hợp), học theo kiểu nghe nhìn,... Khảo sát phương pháp học dựa theo trường hợp. hệ thống được cung cấp một số các trường hợp "mẫu", dựa trên tập mẫu hệ thống sẽ tiến hành phân tích và rút ra các quy luật. Sau đó, hệ thống dựa trên các luật này để "đánh giá" các trường hợp khác....
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (Nguyễn Thanh Cẩm) - Chương 4: MÁY HỌC
- TRƯỜNG CAO ĐẲNG CNTT HỮU NGHỊ ViỆT - HÀN KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH -----------***----------- TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (Artificial Intelligence AI) Nguyễn Thanh Cẩm
- Contents 1 Tổng quan về khoa học trí tuệ nhân tạo 2 Các phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản 3 Tri thức và các phương pháp biểu diễn tri thức 4 Máy học 5 Mạng Nơron 12/04/10 2
- Mục đích của chương 4 12/04/10 3
- Chương 4 MÁY HỌC 4.1 THẾ NÀO LÀ MÁY HỌC 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 12/04/10 4
- 4.1 THẾ NÀO LÀ MÁY HỌC Thuật ngữ "học" là tiếp thu tri thức. Quá trình học diễn ra dưới nhiều hình thức như: học thuộc lòng (học vẹt), học theo kinh nghiệm (học dựa theo trường hợp), học theo kiểu nghe nhìn,... 12/04/10 5
- 4.1 THẾ NÀO LÀ MÁY HỌC Khảo sát phương pháp học dựa theo trường hợp. hệ thống được cung cấp một số các trường hợp "mẫu", dựa trên tập mẫu hệ thống sẽ tiến hành phân tích và rút ra các quy luật. Sau đó, hệ thống dựa trên các luật này để "đánh giá" các trường hợp khác. 12/04/10 6
- 4.1 THẾ NÀO LÀ MÁY HỌC Có thể khái quát quá trình học theo trường hợp dưới dạng hình thức như sau: f : P → R p |→ r 12/04/10 7
- 4.1 THẾ NÀO LÀ MÁY HỌC Tuy nhiên, tập P nhỏ (hữu hạn) so với tập tất cả các trường hợp cần quan tâm P’ (P ⊂ P’). Mục tiêu là xây dựng ánh xạ f’ sao cho có thể ứng mọi trường hợp p’ trong tập P’ với một "lớp" r trong tập R. Hơn nữa, f’ phải bảo toàn f, nghĩa là : Với mọi p ∈ P thì f(p) ≡ f ’(p) 12/04/10 8
- 4.1 THẾ NÀO LÀ MÁY HỌC Học theo trường hợp là tìm cách xây dựng ánh xạ f’ dựa theo ánh xạ f. f được gọi là tập mẫu. 12/04/10 9
- 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 4.2.1 Đâm chồi 4.2.2 Phương án chọn thuộc tính phân hoạch 4.2.3 Phát sinh tập luật 4.2.4 Tối ưu tập luật 12/04/10 10
- 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH Xét một ví dụ: Cần xây dựng các quy luật để kết luận một người như thế nào khi đi tắm biển thì bị cháy nắng. Ta gọi tính chất cháy nắng hay không cháy nắng là thuộc tính quan tâm (thuộc tính mục tiêu). Trong trường hợp này, tập R gồm có hai phần tử {"cháy nắng", "bình thường"}. tập P là tất cả những người được liệt kê trong bảng (8 người) Hiện tượng cháy nắng dựa trên 4 thuộc tính sau: chiều cao (cao, trung bình, thấp), màu tóc (vàng, nâu, đỏ) cân nặng (nhẹ, TB, nặng), dùng kem (có, không). Ta gọi các thuộc tính này là thuộc tính dẫn xuất. 12/04/10 11
- 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH Tên Tóc Ch.Cao Cân Nặng Dùng kem Kết quả Sarah Vàng T.Bình Nhẹ Không Cháy Dana Vàng Cao T.Bình Có Không Alex Nâu Thấp T.Bình Có Không Annie Vàng Thấp T.Bình Không Cháy Emilie Đỏ T.Bình Nặng Không Cháy Peter Nâu Cao Nặng Không Không John Nâu T.Bình Nặng Không Không Kartie Vàng Thấp Nhẹ Có Không 12/04/10 12
- 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH Ý tưởng Phân hoạch tập P thành các tập Pi sao cho tất cả các phần tử trong các tập Pi đều có chung thuộc tính mục tiêu. P = P1 ∪ P2 ∪ ... ∪ Pn và ∀(i,j) i≠ j: thì (Pi ∩ Pj = ∅ ) và ∀ i, ∀k,l: pk∈ Pi và pl∈ Pj thì f(pk) = f(pl) 12/04/10 13
- 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH Các phân hoạch Pi được đặc trưng bởi thuộc tính đích ri (ri ∈ R), Ứng với mỗi phân hoạch Pi ta xây dựng luật Li: GTi → ri trong đó các GTi là mệnh đề được hình thành bằng cách kết hợp các thuộc tính dẫn xuất. 12/04/10 14
- 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH Có hai cách phân hoạch hiển nhiên: Cách đầu tiên là cho mỗi người vào một phân hoạch riêng (P1 = {Sarah}, P2 = {Dana}, … tổng cộng sẽ có 8 phân hoạch cho 8 người). Cách thứ hai là phân hoạch thành hai tập, một tập gồm tất cả những người cháy nắng và tập còn lại gồm tất cả những người không cháy nắng. 12/04/10 15
- 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 4.2.1. Đâm chồi Phương pháp khác. quan sát thuộc tính– màu tóc. có 3 phân hoạch: Pvàng = { Sarah, Dana, Annie, Kartie } Pnâu = { Alex, Peter, John } Pđỏ = { Emmile } 12/04/10 16
- 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 4.2.1. Đâm chồi Dùng sơ đồ cây để mô tả phân hoạch: 12/04/10 17
- 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 4.2.1. Đâm chồi Nhận xét: Tập Pnâu chứa toàn người không cháy nắng, Tập Pđỏ chứa toàn người cháy nắng, Tập Pvàng chứa lẫn lộn người cháy năng và không cháy nắng. Tiếp tục phân hoạch tập Pvàng thành 3 tập con: PVàng, Thấp = {Annie, Kartie}, PVàng, T.Bình= {Sarah} và PVàng,Cao= { Dana } 12/04/10 18
- 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 4.2.1. Đâm chồi 12/04/10 19
- 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 4.2.1. Đâm chồi Quá trình này cứ thế tiếp tục cho đến khi tất cả các nút lá của cây không còn lẫn lộn giữa cháy nắng và không cháy nắng. quá trình này được gọi là quá trình "đâm chồi". Cây mà chúng ta đang xây dựng được gọi là cây định danh. Nếu ban đầu ta không chọn thuộc tính màu tóc để phân hoạch mà chọn thuộc tính khác như chiều cao chẳng hạn để phân hoạch thì sao? Cuối cùng thì cách phân hoạch nào sẽ tốt hơn? 12/04/10 20

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (Nguyễn Thanh Cẩm) - Chương 1: Tổng quan về khoa học trí tuệ nhân tạo
43 p |
821 |
301
-
Đề cương ôn tập ngôn ngữ lập trình c
7 p |
373 |
33
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Nguyễn Ngọc Hiếu
236 p |
163 |
25
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo - Nguyễn Nhật Quang
21 p |
141 |
9
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 1 - Nguyễn Văn Hòa
38 p |
77 |
6
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence): Chương 1 – GV. Nguyễn Văn Hòa
37 p |
11 |
2
-
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài mở đầu - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
45 p |
2 |
2
-
Tài liệu giảng dạy Lịch sử khoa học máy tính
43 p |
1 |
1
-
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 1 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
59 p |
1 |
0


Chịu trách nhiệm nội dung:
Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA
LIÊN HỆ
Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM
Hotline: 093 303 0098
Email: support@tailieu.vn
