Học máy - AI truyền thống

Cuộc hành trình của AI bắt đầu vào những năm 1950 khi sức mạnh tính toán chỉ bằng một phần nhỏ so với ngày nay. AI bắt đầu với các dự đoán được thực hiện bởi máy theo kiểu một nhà thống kê thực hiện các dự đoán bằng máy tính của mình. Do đó, toàn bộ sự phát triển AI ban đầu chủ yếu dựa trên các kỹ thuật thống kê.

Trong chương này, chúng ta hãy thảo luận chi tiết những kỹ thuật thống kê này là gì.

Kỹ thuật thống kê

Sự phát triển của các ứng dụng AI ngày nay bắt đầu bằng việc sử dụng các kỹ thuật thống kê truyền thống lâu đời. Bạn hẳn đã sử dụng phép nội suy đường thẳng trong trường học để dự đoán một giá trị trong tương lai. Có một số kỹ thuật thống kê khác được áp dụng thành công trong việc phát triển cái gọi là các chương trình AI. Chúng tôi nói "cái gọi là" bởi vì các chương trình AI mà chúng ta có ngày nay phức tạp hơn nhiều và sử dụng các kỹ thuật vượt xa các kỹ thuật thống kê được sử dụng bởi các chương trình AI ban đầu.

Một số ví dụ về các kỹ thuật thống kê được sử dụng để phát triển các ứng dụng AI trong những ngày đó và vẫn còn trong thực tế được liệt kê ở đây -

• Regression
• Classification
• Clustering
• Lý thuyết xác suất
• Cây quyết định

Ở đây, chúng tôi chỉ liệt kê một số kỹ thuật chính đủ để giúp bạn bắt đầu với AI mà không làm bạn sợ hãi về sự rộng lớn mà AI đòi hỏi. Nếu bạn đang phát triển các ứng dụng AI dựa trên dữ liệu hạn chế, bạn sẽ sử dụng các kỹ thuật thống kê này.

Tuy nhiên, ngày nay dữ liệu rất dồi dào. Để phân tích loại dữ liệu khổng lồ mà chúng ta có, các kỹ thuật thống kê không giúp ích được gì nhiều vì chúng có một số hạn chế riêng. Do đó, các phương pháp tiên tiến hơn như học sâu được phát triển để giải quyết nhiều vấn đề phức tạp.

Khi chúng ta tiếp tục hướng dẫn này, chúng ta sẽ hiểu Machine Learning là gì và cách nó được sử dụng để phát triển các ứng dụng AI phức tạp như vậy.