TAILIEUCHUNG - Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 10: Mạng nơron (Neural networks)

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 10: Mạng nơron (Neural networks). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: mạng nơ-ron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng ANN; hàm đánh giá lỗi (Loss function); giải thuật học lan truyền ngược; . Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng! | 1 Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu IT3190 2 Nội dung môn học Lecture 1 Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu Lecture 2 Thu thập và tiền xử lý dữ liệu Lecture 3 Hồi quy tuyến tính Linear regression Lecture 4 5 Phân cụm Lecture 6 Phân loại và Đánh giá hiệu năng Lecture 7 dựa trên láng giềng gần nhất KNN Lecture 8 Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên Lecture 9 Học dựa trên xác suất Lecture 10 Mạng nơron Neural networks Lecture 11 Máy vector hỗ trợ SVM Lecture 12 Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp Lecture 13 Thảo luận ứng dụng học máy và khai phá dữ liệu trong thực tế 3 Mạng nơ-ron nhân tạo Giới thiệu 1 Mạng nơ-ron nhân tạo Artificial neural network ANN Mô phỏng các hệ thống nơ-ron sinh học các bộ não con người ANN là một cấu trúc structure network được tạo nên bởi một số lượng các nơ-ron artificial neurons liên kết với nhau Mỗi nơ-ron Có một đặc tính vào ra Thực hiện một tính toán cục bộ một hàm cục bộ Giá trị đầu ra của một nơ-ron được xác định bởi Đặc tính vào ra của nó Các liên kết của nó với các nơ-ron khác Có thể các đầu vào bổ sung 4 Mạng nơ-ron nhân tạo Giới thiệu 2 ANN có thể được xem như một cấu trúc xử lý thông tin một cách phân tán và song song ở mức cao ANN có khả năng học learn nhớ lại recall và khái quát hóa generalize từ các dữ liệu học Khả năng của một ANN phụ thuộc vào Kiến trúc topology của mạng nơ-ron Đặc tính đầu vào ra của mỗi nơ-ron Thuật toán học huấn luyện Dữ liệu học 5 ANN a huge breakthrough AlphaGo of Google the world champion at Go cờ vây 3 2016 Go is a 2500 year-old game. Go is one of the most complex games. AlphaGo learns from 30 millions human moves and plays itself to find new moves. It beat Lee Sedol World champion http 2016 03 two-moves-alphago-lee-sedol- redefined-future http news google-ai-algorithm-masters-ancient- 6 Cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron Các tín hiệu đầu vào input signals của nơ-ron xi i x0 1 Mỗi tín hiệu đầu vào xi gắn với một trọng số wi x1 .

• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Mạng nơron
• Neural networks
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Giải thuật học lan truyền ngược
• Học máy và khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu phi cấu trúc
• Machine learning
• Data mining
• Khai phá tập mục thường xuyên
• Mô hình luật kết hợp
• Giải thuật Apriori
• Khai phá luật kết hợp
• Phương pháp học máy
• Thư viện Scikit learn
• Học dựa trên xác suất
• Thu thập dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Lựa chọn dữ liệu
• Chuyển đổi dữ liệu
• Tập dữ liệu
• Dữ liệu chuỗi di truyền
• Biểu đồ histogram
• Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy
• Học có giám sát
• Multi class classification
• Multi label classification
• Quá trình học máy
• Phương pháp học hồi quy
• Phương pháp học quy nạp luật
• Phương pháp học cây quyết định
• Máy vector hỗ trợ (SVM)
• Phân tách tuyến tính
• Tập điều kiện Karush Kuhn Tucker
• Biểu thức đối ngẫu
• Đánh giá hiệu năng hệ thống
• Tiêu chí đánh giá hiệu năng hệ thống
• Nguyên lý Occam’s razor
• Máy vectơ hỗ trợ
• Support vector machine
• Mặt siêu phẳng phân tách
• Lý thuyết tối ưu có ràng buộc
• Bài toán phân lớp
• Học dựa trên các láng giềng gần nhất
• Nearest neighbors learning
• Giải thuật phân lớp k NN
• Bài toán phân cụm
• Phân cụm dựa trên phân tách k Means
• Phân cụm phân cấp HAC
• Cây quyết định
• Rừng ngẫu nhiên
• Học cây quyết định bằng ID3
• Biểu diễn cây quyết định
• Bài toán hồi quy
• Hồi quy tuyến tính
• Hàm đánh giá lỗi
• Giải thuật hồi quy tuyến tính
• Bài toán phát hiện luật kết hợp
• Chiến lược sinh tập mục thường xuyên
• Tập mục thường xuyên
• Mạng nơron nhân tạo
• Artificial neural network
• Mạng nơ ron học sâu
• Quy tắc học trọng số tổng quát
• Học dựa trên láng giềng gần nhất
• K nearest neighbors (k NN)
• Hàm tính khoảng cách
• Hàm khoảng cách Euclid
• Mô hình hóa xác suất
• Lý thuyết xác suất cơ bản
• Biến ngẫu nhiên nhị phân
• Naïve gradient decent
• Huấn luyện K means
• Thuật toán EM
• Phương pháp học dựa trên xác suất
• Probabilistic learning
• Biến ngẫu nhiên đa trị
• Biểu diễn xác suất
• Decision tree
• Học cây quyết định
• Linear regression
• Thuật toán bình phương tối thiểu
• Giải thuật phân cụm
• Đánh giá chất lượng phân cụm
• Phương pháp K means
• Thuật toán Online K means