Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO - Chương 4 MÁY HỌC

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 ngườ | TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (Artificial Intelligence - AI) Nguyễn Thanh Cẩm Contents Tổng quan về khoa học trí tuệ nhân tạo 1 Các phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản 2 Tri thức và các phương pháp biểu diễn tri thức 3 Máy học 4 Mạng Nơron 5 Mục đích của chương 4 Chương 4 MÁY HỌC 4.1 4.2 THẾ NÀO LÀ MÁY HỌC HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 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,. 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. 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 4.1 THẾ NÀO LÀ MÁY HỌC Tuy nhiên, tập P nhỏ . | TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (Artificial Intelligence - AI) Nguyễn Thanh Cẩm Contents Tổng quan về khoa học trí tuệ nhân tạo 1 Các phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản 2 Tri thức và các phương pháp biểu diễn tri thức 3 Máy học 4 Mạng Nơron 5 Mục đích của chương 4 Chương 4 MÁY HỌC 4.1 4.2 THẾ NÀO LÀ MÁY HỌC HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 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,. 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. 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 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) 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. 4.2.1 4.2.2 4.2.3 4.2.4 Đâm chồi Phương án chọn thuộc tính phân hoạch Phát sinh tập luật Tối ưu tập luật 4.2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 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 .