tailieunhanh - Bài thu hoạch mạng Nơron

1. Học máy Khái niệm: là một ngành khoa học nghiên cứu các thuật toán cho phép máy tính có thể học được các khái niệm (concept). Phân loại: Có hai loại phương pháp học máy chính: • Phương pháp quy nạp • Phương pháp suy diễn | Nhóm: Nguyễn Phạm Anh Khoa Thái Hồng Bình Nguyễn Thị Thảo Quyên GVHD: KH Nguyễn Thiện Minh Nội dung trình bày 1. Học Máy (Machine Learning) Định nghĩa Phân loại máy học Ứng dụng 2. Mạng Nơ-ron (Neural Network) Giới thiệu Khái niệm về Nơ-ron (Neuron cell) Khái niệm về mạng Nơ-ron nhân tạo (ANN) Các thành phần bên trong mạng Nơ-ron nhân tạo Các đặc trưng của một mạng nơ ron Mô hình Thu thập, Phân tích và Xử lý dữ liệu 3. Tài liệu tham khảo 1. Học máy Khái niệm: là một ngành khoa học nghiên cứu các thuật toán cho phép máy tính có thể học được các khái niệm (concept). Phân loại: Có hai loại phương pháp học máy chính: Phương pháp quy nạp Phương pháp suy diễn Các nghành khoa học liên quan: Lý thuyết thống kê. Các phương pháp tính. Phân loại máy học Huấn luyện có giám sát (supervised training) Học không có giám sát (tự học) (unsupervised training) Ứng dụng Nhận dạng mẫu (Pattern Recognition) Vật lý (Physical) Chẩn đoán trong y tế Phân loại (Classification) Dự báo (Prediction) Tối ưu hóa (Optimization) Chơi trò chơi (Game) Robot Nhận dạng mẫu (Pattern Recognition) Ví dụ: Nhận dạng đèn tín hiệu giao thông Phân loại (Classification) Một công ty bảo hiểm muốn phân loại ra những loại đơn mang tính rủi ro cao Một công ty trực tuyến muốn hệ thống email được phân loại ra mail nào là spam và non-spam. Dự báo (Prediction) Mạng Nơron áp dụng chung vào những vấn đề dự báo tài chính, dự báo về thời tiết Vật lý (Physical) Phân tích ảnh thiên văn, tác động giữa các hạt Game TicTacToe, Chess Robot Robot đánh bóng bàn, cá robot, robot chơi rubik Robot giúp việc gia đình 2. Mạng Nơ-ron Giới thiệu: Mạng nơron nhân tạo xuất phát từ việc mô phỏng hoạt động của bộ não con người. Mạng nơron là các mô hình tính toán chứa các đơn vị xử lý có khả năng truyền thông với nhau bằng cách gửi các tín hiệu đến lẫn nhau thông qua các liên kết có trọng số. Có khả năng thích nghi, nghĩa là “học từ các mẫu” thay vì “lập trình”. Khái . | Nhóm: Nguyễn Phạm Anh Khoa Thái Hồng Bình Nguyễn Thị Thảo Quyên GVHD: KH Nguyễn Thiện Minh Nội dung trình bày 1. Học Máy (Machine Learning) Định nghĩa Phân loại máy học Ứng dụng 2. Mạng Nơ-ron (Neural Network) Giới thiệu Khái niệm về Nơ-ron (Neuron cell) Khái niệm về mạng Nơ-ron nhân tạo (ANN) Các thành phần bên trong mạng Nơ-ron nhân tạo Các đặc trưng của một mạng nơ ron Mô hình Thu thập, Phân tích và Xử lý dữ liệu 3. Tài liệu tham khảo 1. Học máy Khái niệm: là một ngành khoa học nghiên cứu các thuật toán cho phép máy tính có thể học được các khái niệm (concept). Phân loại: Có hai loại phương pháp học máy chính: Phương pháp quy nạp Phương pháp suy diễn Các nghành khoa học liên quan: Lý thuyết thống kê. Các phương pháp tính. Phân loại máy học Huấn luyện có giám sát (supervised training) Học không có giám sát (tự học) (unsupervised training) Ứng dụng Nhận dạng mẫu (Pattern Recognition) Vật lý (Physical) Chẩn đoán trong y tế .