Thế nào là khám phá tri thức (knowledge discovery) ? Khám phá tri thức là tìm ra những tri thức tiềm ẩn, những tri thức mới (không phải là những tri thức kinh điển, kinh nghiệm, ) Thừa dữ liệu, thông tin nhưng thiếu tri thức. | Chương 6 Máy học và khám phá tri thức Phần III: Khai mỏ dữ liệu và khám phá tri thức Tham khảo thêm: [1] Hoàng Kiếm. Bài giảng cao học môn học cơ sở tri thức và ứng dụng. ĐHKHTN-TPHCM. [2] Krzysztof J. Cios, Witold Pedrycz, Roman W. Swiniarski. Data Mining Methods for Knowledge Discovery. Kluwer Academic Publishers, 1998 Thế nào là máy học (Learning Machine) ? Máy tính hay chương trình máy tính có khả năng tự hoàn thiện từ “kinh nghiệm”. Máy học còn có nghĩa là việc mô hình hóa môi trường xung quanh hay khả năng một chương trình máy tính sinh ra một cấu trúc dữ liệu mới khác với cấu trúc hiện có. Chẳng hạn việc tìm ra những luật If then từ tập dữ liệu đầu vào. (Krzysztof J. Cios, Witold Pedrycz, Roman W. Swiniarski. Data Mining Methods for Knowledge Discovery. Kluwer Academic Publishers, 1998) I. Khái niệm máy học Thế nào là khám phá tri thức (knowledge discovery) ? Khám phá tri thức là tìm ra những tri thức tiềm ẩn, những tri thức mới (không phải là những tri thức kinh điển, | Chương 6 Máy học và khám phá tri thức Phần III: Khai mỏ dữ liệu và khám phá tri thức Tham khảo thêm: [1] Hoàng Kiếm. Bài giảng cao học môn học cơ sở tri thức và ứng dụng. ĐHKHTN-TPHCM. [2] Krzysztof J. Cios, Witold Pedrycz, Roman W. Swiniarski. Data Mining Methods for Knowledge Discovery. Kluwer Academic Publishers, 1998 Thế nào là máy học (Learning Machine) ? Máy tính hay chương trình máy tính có khả năng tự hoàn thiện từ “kinh nghiệm”. Máy học còn có nghĩa là việc mô hình hóa môi trường xung quanh hay khả năng một chương trình máy tính sinh ra một cấu trúc dữ liệu mới khác với cấu trúc hiện có. Chẳng hạn việc tìm ra những luật If then từ tập dữ liệu đầu vào. (Krzysztof J. Cios, Witold Pedrycz, Roman W. Swiniarski. Data Mining Methods for Knowledge Discovery. Kluwer Academic Publishers, 1998) I. Khái niệm máy học Thế nào là khám phá tri thức (knowledge discovery) ? Khám phá tri thức là tìm ra những tri thức tiềm ẩn, những tri thức mới (không phải là những tri thức kinh điển, kinh nghiệm, ) Thừa dữ liệu, thông tin nhưng thiếu tri thức. Dữ liệu Thông tin Tri thức Số lượng Mức độ trừu tượng II. Khám phá tri thức III. Phân loại máy học Phân loại thô: Học giám sát (supervised learning) Học không giám sát (unsupervised learning) Phân loại theo 2 tiêu chuẩn cùng lúc: “cấp độ học” & “cách tiếp cận” Cấp độ học: Học vẹt (Rote learning) Học theo giải thích (by explanation) Học theo ví dụ, trường hợp (by examples, cases) Học khám phá (by discovering) Cách tiếp cận: Tiếp cận thống kê Tiếp cận toán tử logic Tiếp cận hình học (phân hoạch không gian, xây dựng cây định danh, ) Tiếp cận mạng Neural Tiếp cận khai mỏ dữ liệu III. Phân loại máy học (tt) Tiếp cận thống kê Ví dụ: Chương trình đoán ý nghĩ con người. Máy sẽ đoán người chơi nghĩ số 0 hay 1 trong đầu, người chơi sẽ phải trả lời cho máy biết là máy đã đoán đúng hay sai. Để từ đó máy tính sẽ học qui luật suy nghĩa của người chơi. 1 Máy đoán là 0 Máy đoán sai Tiếp cận thống kê (tt) Ý tưởng cài .
