Tổng Hợp Các Phương Pháp Học Máy Và So Sánh Với Cách Học Của Con Người
Tổng Hợp Các Phương Pháp Học Máy Và So Sánh Với Cách Học Của Con Người Học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI), nơi các thuật toán học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. Các phương pháp học máy chính được phân loại dựa trên cách dữ liệu được sử dụng và mục tiêu học tập. Tổng Hợp Các Phương Pháp Học Máy Các phương pháp học máy được chia thành các mô hình (paradigms) chính sau, dựa trên cách học và loại dữ liệu: 1. Học Có Giám Sát (Supervised Learning) : Máy học từ dữ liệu đã được gắn nhãn (labeled data), nơi đầu vào đi kèm với đầu ra mong muốn. Mục tiêu là dự đoán đầu ra cho dữ liệu mới. Ví dụ: Phân loại (classification) như nhận diện ảnh, hoặc hồi quy (regression) như dự báo giá nhà. Các thuật toán phổ biến: Decision Trees, Support Vector Machines (SVM), Neural Networks. 2. Học Không Giám Sát (Unsupervised Learning) : Máy học từ dữ liệu không gắn nhãn, tập trung vào việ...