Tài liệu KPDL

Bài giảng môn học:
Kỹ nghệ tri thức và học máy (4080540)

CHƯƠNG 1:

TỔNG QUAN HỌC MÁY
Giảng viên: Đặng Văn Nam
Email:


Nội dung chương 1
1. AI (Artificial Intelligence): Khái niệm, lịch sử và ƯD
2. Machine Learning: Khái niệm, lịch sử và ứng dụng
3. Phân loại các thuật toán học máy
4. Kiến thức và kỹ năng cần trang bị để làm về ML
5. Ơn tập một số kiến thức tốn liên quan

2


1. Giới thiệu về AI

3


AI là gì?

4


AI là gì?

 John McCarthy đưa ra thuật ngữ “Artificial Intelligence” vào khoảng năm 1955.
 Định nghĩa AI không rõ ràng và dễ gây hiểu nhầm.
 2 quan niệm về AI : Strong (general) AI và Weak (specific) AI

5


Strong AI là gì?
Strong AI: Robot, chương trình AI có thể trở thành 01 giống loài mới (humanbeing, self-aware).
 Máy tính có thể nghĩ, có lý trí, có nhận thức!
 Được kỳ vọng bởi một số nhà khoa học về AI,
nhà tương lại học, và ….. Hollywood!

6


Weak AI là gì?
Weak AI: AI chỉ có thể mơ phỏng một số hành vi của (trí tuệ) con người.
 Được phần lớn các nhà nghiên cứu AI chấp nhận.
 Hay bị hiểu nhầm thành Strong AI.i

7


AI là gì?
Artificial
Intelligence
is
composed
of

two
words Artificial and Intelligence, where Artificial
defines "man-made," and intelligence defines "thinking
power", hence AI means "a man-made thinking power."

we can define AI as:
"It is a branch of computer science by which we
can create intelligent machines which can
behave like a human, think like humans, and
able to make decisions."

8


Ứng dụng của AI

Read more: />
9


Ứng dụng của AI

10


Ứng dụng của AI

11

AI ngày nay…
 Weak AI được ứng dụng để thay thế và hỗ trợ con người trong:
 Thu nhận thông tin từ dữ liệu (lớn):
 Xử lý, phân tích, tổng hợp, hiểu thông tin từ ảnh, video (Computer vision).
 Xử lý, phân tích, tổng hợp, hiểu âm thanh (Speech Recognition).
 Xử lý, phân tích, tổng hợp, hiểu ngơn ngữ (Natural Language Processing).

 Hỗ trợ ra quyết định:
 Dự đoán, dự báo.
 Tối ưu.
 Gợi ý.

12


AI ngày nay…
 Nhiều hệ thống AI dựa trên Deep Learning đã bằng hoặc vượt khả
con người trong một số lĩnh vực hẹp :

năng

của

 Computer Vision, Pattern Recognition, Speech Recognition, MachineTranslation, Game Playing,
….

 AI đã được ứng dụng trong mọi ngóc ngách của cuộc sống
 AI grant projects (Google Brain, OpenAI, …)

 AI đã thay đổi nhiều ngành nghề truyền thống và chuyển đổi nhiều công ty lớn

(Google Facebook, Amazon, …) và trở thành 01 ngành công nghiệp mới!

13


2. Học máy

14


ML là gì?

15


ML là gì?
Machine Learning là một tập con của AI. Theo định nghĩa của Wikipedia:
 Machine learning is the subfield of computer science that “gives computers
the ability to learn without being explicitly programmed”.
 Nói đơn giản, Machine Learning là một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, nó
có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà khơng cần phải được lập
trình cụ thể.

16


Phân biệt AI và ML?
AI là một khái niệm lớn để chỉ việc tạo ra những hệ
thống thơng minh có thể mô phỏng khả năng tư duy
và hành vi của con người.

Trong khi đó, ML là một tập con của AI, cho phép máy
móc có thể học từ dữ liệu mà khơng cần phải lập
trình lại.
“Artificial intelligence is a technology using which we can create
intelligent systems that can simulate human intelligence”

“Machine learning is a subfield of artificial intelligence, which
enables machines to learn from past data or experiences
without being explicitly programmed”

17


ML là gì?
Một thuật tốn machine learning là một thuật tốn có khả năng học tập từ dữ liệu. Vậy
thực sự “học tập” có nghĩa như thế nào?
Một chương trình máy tính được gọi là “học tập” từ kinh nghiệm E để hoàn thành nhiệm vụ T
với hiệu quả được đo bằng phép đánh giá P, nếu hiệu quả của nó khi thực hiện nhiệm vụ T, khi
được đánh giá bởi P, cải thiện theo kinh nghiệm E.

18


ML làm việc như thế nào?
• Một hệ thống học máy học từ các dữ liệu trong quá khứ, sau đó xây dựng mơ hình dự
đốn, dự báo dựa trên dữ liệu này.
• Khi có dữ liệu mới, hệ thống sẽ dự đốn kết quả đầu ra cho nó dựa vào mơ hình đã được
học.
• Độ chính xác của kết quả dự đoán phụ thuộc vào lượng dữ liệu, lượng dữ liệu lớn giúp
xây dựng một mơ hình tốt hơn, và kết quả dự đốn đầu ra sẽ chính xác hơn.

19


ML & Human?

20


Ứng dụng của ML

21


Ứng dụng của ML – Image Recognition

22


Ứng dụng của ML – Language Translation

23


Ứng dụng của ML – Virtual Personal Assistant

24


Ứng dụng của ML – Recommendations

25