Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Bài 14, 15: Tri thức không chắc chắn: Logic xác suất, logic mờ

Bài giảng này trang bị cho người học những hiểu biết về tri thức không chắc chắn: Logic xác suất, logic mờ. Những nội dung được trình bày trong chương này gồm có: Xác suất, lý thuyết xác suất, xác suất có điều kiện, suy luận Bayesian, các vấn đề trong suy luận Bayes, các yếu tố chắc chắn Stanford,.và các nội dung liên quan khác. | Lec 14-15 Tri thức không chắc chắn Logic xác suất logic mờ Lec 14-15 - TTNT. p.1 Nội Dung Các nguyên nhân của sự không chắc chắn - Dữ liệu thông tin tri thức có thể không đủ không đáng tin cậy không đúng không chính xác - Các phép suy luận có thể không hợp logic suy luận ngược từ kêt luận vê điêu kiện abduction reasoning - Việc mô tả đầy đủ và chính xác đòi hỏi độ phức tạp tính toán lập luận cao. Xử lý trường hợp không chắc chắn - Tiêp cận thống kê quan tâm đên mức độ tin tưởng belief của một khẳng định. Lý thuyêt xác suất Bayesian Bayesian Probability Theory Đại số chắc chắn Stanford The Stanford Certainty Algebra - Suy luận theo Loggic mờ Fuzzy Logic quan tâm đên mức độ thật truth của một khẳng định. Lec 14-15. p.2 Xác suât Hữu dụng đê - Mô tả một thế giới hoàn toàn ngẫu nhiên chơi bài . - Mô tả một thế giới bình thường mối tương quan thống kê . - Mô tả các ngoại lệ tỉ lệ xuất hiện lỗi . - Làm cơ sở cho việc học của máy quy nạp cây quyết định . Thường xác suất được dùng cho - Sự kiện xác suất của việc quan sát một chứng cớ nào đó. - Giả thuyết xác suất đê giả thuyết đúng. Theo xác suất truyền thống tần số xuất hiện tương đối của một sự kiện trong một thời gian dài sẽ tiến đến xác suất của nó. Lec 14-15. .