Học máy

Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo đề cập đến trí thông minh được hiển thị bởi các máy mô phỏng trí thông minh của con người và động vật

Mối quan hệ giữa AI và ML

AI — Kỹ thuật chế tạo máy móc và chương trình thông minh

ML — Khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng. Nói cách khác, khả năng học hỏi của các hệ thống Trí tuệ nhân tạo bằng cách trích xuất các mẫu từ dữ liệu được gọi là Học máy.

Các tính năng của ML;
• Nó sử dụng dữ liệu để phát hiện các mẫu trong tập dữ liệu và điều chỉnh các hành động của chương trình cho phù hợp
• Tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể tự học cách phát triển và thay đổi khi tiếp xúc với dữ liệu mới
• Cho phép máy tính tìm thấy những thông tin chuyên sâu ẩn giấu bằng cách sử dụng thuật toán lặp mà không cần thông báo rõ ràng được lập trình
• Nó tự động hóa việc xây dựng mô hình phân tích

Truyền thống so với ML

Học máy và Khoa học dữ liệu

DS và ML song hành với nhau. DS giúp đánh giá dữ liệu cho các thuật toán ML.

DS: Đó là việc sử dụng các phương pháp thống kê để tìm các mẫu trong dữ liệu

ML: Học máy thống kê sử dụng toán học và kỹ thuật giống như DS

DS: Những kỹ thuật này được tích hợp vào các thuật toán tự học và cải thiện

ML : Học máy tạo điều kiện thuận lợi cho AI vì nó cho phép máy học từ các mẫu trong dữ liệu

Kỹ thuật học máy

ML sử dụng một số lý thuyết và kỹ thuật từ DS

• Phân loại : Kỹ thuật trong đó chương trình máy tính học từ dữ liệu đầu vào được cung cấp cho nó và sau đó sử dụng việc học này để phân loại một quan sát mới
• Phân loại: Kỹ thuật sắp xếp dữ liệu thành các loại để sử dụng hiệu quả và hiệu quả nhất
• Phân cụm: Nhóm một tập hợp các đối tượng theo cách sao cho các đối tượng trong cùng một nhóm giống nhau hơn so với các đối tượng trong các nhóm khác
• Phân tích xu hướng: Điều này nhằm mục đích dự đoán cả chuyển động hiện tại và tương lai của các sự kiện thông qua việc sử dụng phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
• Phát hiện bất thường: Để xác định các trường hợp bất thường với dữ liệu dường như đồng nhất
• Trực quan hóa: Để trình bày dữ liệu ở định dạng hình ảnh hoặc đồ họa. Nó cho phép những người ra quyết định xem các phân tích được trình bày trực quan
• Ra quyết định : Một kỹ thuật hoặc kỹ năng cung cấp cho mọi người khả năng tác động đến các quyết định quản lý bằng dữ liệu làm bằng chứng cho những khả năng đó

Xử lý hình ảnh: gắn thẻ và nhận dạng hình ảnh, xe tự lái, nhận dạng ký tự quang học (OCR), v.v.

Người máy: Mô phỏng con người, Người máy hình người, Người máy công nghiệp.

Khai thác dữ liệu: Phát hiện bất thường, Nhóm và dự đoán, Quy tắc liên kết.

Trò chơi điện tử: một số trò chơi thực hiện học tăng cường

Phân tích văn bản: lọc thư rác, phân tích tình cảm, khai thác thông tin

Chăm sóc sức khỏe : Chẩn đoán y tế, Hơn 100 công ty khởi nghiệp chuyển đổi chăm sóc sức khỏe bằng AI

……

Cảm ơn!