BÀI 1. GIỚI THIỆU VỀ HỌC MÁY

KHỞI ĐỘNG

Cho Hình 1 và ba nhân phân loại là "vuông”, “tròn”, “tam giác”. Cần gán nhãn phân loại cho từng đối tượng trong Hình 1. Em hãy trả lời các câu hỏi sau:

1) Nếu con người thực hiện thì nhiệm vụ trên là dễ hay khó?

2) Theo em, máy tính có thể tự động thực hiện nhiệm vụ trên thay cho con người hay không? Lập trình để máy tính làm công việc này là dễ hay khó?

Giải rút gọn:

Con người:

• Dễ dàng: Hình ảnh rõ ràng, đối tượng phân biệt tốt.
• Nhận biết dễ dàng các hình dạng cơ bản (vuông, tròn, tam giác).
• Chỉ cần gán nhãn chính xác cho từng đối tượng.

Máy tính:

• Có thể: Sử dụng thuật toán học máy (phân loại hình ảnh) để tự động gán nhãn.
• Mô hình học máy: Được huấn luyện trên bộ dữ liệu ảnh lớn, nhận diện chính xác hình dạng cơ bản.
• Lập trình: Khó khăn do yêu cầu:
  • Kiến thức chuyên môn về học máy, xử lý ảnh, lập trình.
  • Thu thập và chuẩn bị tập dữ liệu huấn luyện phù hợp.
  • Lựa chọn và điều chỉnh mô hình học máy phù hợp với nhiệm vụ.
• Tuy nhiên:
  • Việc lập trình dễ dàng hơn với thư viện và công cụ học máy sẵn có.
  • Nhiều mô hình học máy được phát triển sẵn có thể áp dụng cho bài toán phân loại hình ảnh.

1. KHÁI NIỆM HỌC MÁY

2. HỌC CÓ GIÁM SÁT

HOẠT ĐỘNG

Xét các bài toán sau:

1) Hệ thống thư điện tử cần xác định các email nghi là thư rác và đánh dấu nó thuộc loại “Spam” (thư rác) để cảnh báo cho người nhận. Những email còn lại thuộc loại “no spam”.

2) Ngân hàng cần xác định khách hàng thuộc loại “tốt”, “bình thường” hay “xấu” để giải quyết định hạn mức cho vay và lãi suất áp dụng

Theo em, những bài toán trên và nhiệm vụ ở phần khởi động có những điểm chung là gì?

Giải rút gọn:

- Cả ba bài toán đều là bài toán phân loại

- Cả ba bài toán đều sử dụng thuật toán học máy để phân loại dữ liệu.

- Cả ba bài toán đều cần thu thập và chuẩn bị tập dữ liệu huấn luyện phù hợp.

3. HỌC KHÔNG GIÁM SÁT

HOẠT ĐỘNG

Cho một số quả, theo em máy tính có trả lời được mấy loại quả hay không?

Giải rút gọn:

Hiện nay, với sự phát triển của công nghệ học máy, đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo, máy tính có thể đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại quả.

4.  MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA HỌC MÁY

LUYỆN TẬP

Mỗi phát biểu sau về học máy là đúng hay sai?

a) Học không giám sát sử dụng dữ liệu huấn luyện không có nhãn.

b) Học có giám sát sử dụng dữ liệu kiểm tra để đánh giá kết quả huấn luyện.

c) Học có giám sát dành cho huấn luyện máy tính phân cụm.

d) Học có giám sát và không giám sát đều giúp máy tính giải quyết cùng một bài toán như nhau.

Giải rút gọn:

a) Đúng: Học không giám sát sử dụng dữ liệu huấn luyện không có nhãn, tự tìm cấu trúc và mối tương quan trong dữ liệu.

b) Đúng: Học có giám sát sử dụng dữ liệu kiểm tra để đánh giá kết quả huấn luyện một cách khách quan.

c) Sai: Học có giám sát không dành cho phân cụm dữ liệu. Phân cụm là kỹ thuật học không giám sát.

d) Sai: Học có giám sát và không giám sát giải quyết các bài toán khác nhau:

• Học có giám sát: Phân loại, dự đoán (ví dụ: nhận diện ảnh, dự đoán giá cổ phiếu).
• Học không giám sát: Phân cụm, giảm chiều, phát hiện điểm bất thường (ví dụ: phân nhóm khách hàng, tóm tắt văn bản, phát hiện gian lận).

VẬN DỤNG

ChatGPT là một hệ thống AI nổi tiếng có nhiều khả năng khác nhau. Hãy kể ra một vài khả năng mà theo em có sự đóng góp của học máy để phát triển hệ thống này

Giải rút gọn:

Học máy đóng góp to lớn vào sự phát triển của ChatGPT bằng cách:

• Huấn luyện ChatGPT trên một lượng lớn dữ liệu.
• Giúp ChatGPT học cách nhận biết các mẫu trong dữ liệu và sử dụng các mẫu đó để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau.
• Cải thiện hiệu suất của ChatGPT theo thời gian.

TỰ KIỂM TRA

Câu 1: Học máy là gì? Sự khác nhau giữa học có giám sát và học không giám sát là gì?

Giải rút gọn:

- Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và tự cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần được lập trình rõ ràng.

- Phân biệt học có giám sát và học không giám sát

+ Học có giám sát:

+ Học không giám sát:

Câu 2: Hãy kể một vài ứng dụng cụ thể trong đó có thể sử dụng học máy để thực hiện nhiệm vụ phân loại và phân cụm.

Giải rút gọn:

Ví dụ cụ thể:

• Google Photos
• Netflix 
• Amazon