Học máy nâng cao là gì? Các công bố khoa học về Học máy nâng cao
Học máy nâng cao, thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu hệ thống cải thiện từ dữ liệu, sử dụng kỹ thuật phức tạp cho bài toán khó. Các thuật toán nổi bật gồm học sâu, mạng nơ-ron tích chập, học tăng cường. Ứng dụng rộng rãi trong y tế, tài chính, giao thông, giúp chẩn đoán bệnh, phát hiện gian lận, phát triển xe tự hành. Dù đối mặt thách thức về dữ liệu lớn và đạo đức, sự phát triển không ngừng của công nghệ hứa hẹn mang lại đột phá, cần sự hợp tác giữa các chuyên gia để tối đa hoá tiềm năng.
Giới Thiệu Về Học Máy Nâng Cao
Học máy nâng cao là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng và nghiên cứu các hệ thống có khả năng học tập và cải thiện hiệu suất từ dữ liệu. Khác với học máy cơ bản, học máy nâng cao tích hợp những kỹ thuật và phương pháp phức tạp hơn để xử lý lượng dữ liệu lớn và giải quyết các bài toán khó trong thực tế.
Các Thuật Toán và Phương Pháp Học Máy Nâng Cao
Trong học máy nâng cao, nhiều thuật toán và phương pháp mới được phát triển và sử dụng, bao gồm:
- Học Sâu (Deep Learning): Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp, cho phép máy tính học tập từ dữ liệu đa dạng và phức tạp hơn. Đây là nền tảng của các ứng dụng như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích video.
- Mạng Nơ-ron Tích Chập (Convolutional Neural Networks - CNNs): Thường được sử dụng trong xử lý ảnh và video, CNNs giúp tự động trích xuất các đặc điểm từ hình ảnh và hỗ trợ nhận diện hình học hiệu quả.
- Mạng Nơ-ron Tái Phát (Recurrent Neural Networks - RNNs): Phù hợp với dữ liệu tuần tự, RNNs thường được áp dụng trong xử lý ngôn ngữ và chuỗi dữ liệu thời gian như phân tích âm thanh hoặc chuỗi ký tự.
- Học Tăng Cường (Reinforcement Learning): Tập trung vào việc huấn luyện các tác nhân (agent) thông qua tương tác với môi trường để tối ưu hóa một chiến lược hoặc hành động nhằm đạt được phần thưởng tối đa.
Các Ứng Dụng Thực Tiễn
Ứng dụng của học máy nâng cao lan rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như:
- Y Tế: Phân tích dữ liệu y tế để chẩn đoán bệnh, cá nhân hóa điều trị và dự báo xu hướng sức khỏe cộng đồng.
- Tài Chính: Phát hiện gian lận, phân tích rủi ro đầu tư và giao dịch tự động.
- Giao Thông: Phát triển xe tự hành, quản lý lưu thông thông minh và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Thách Thức và Tương Lai
Học máy nâng cao đối mặt với nhiều thách thức như xử lý dữ liệu lớn, yêu cầu tính toán cao và vấn đề đạo đức trong việc sử dụng dữ liệu. Tuy nhiên, với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, học máy nâng cao hứa hẹn mang đến những đột phá quan trọng trong tương lai, góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững và cải thiện chất lượng cuộc sống.
Việc nghiên cứu và ứng dụng học máy nâng cao cần sự hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và các chuyên gia trong những lĩnh vực liên quan. Sự hợp tác này sẽ giúp tận dụng tối đa tiềm năng của học máy nâng cao, mở ra những khả năng mới cho thế giới tương lai.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "học máy nâng cao":
Tiềm năng thu nhận từ vựng ngẫu nhiên từ việc nghe các bài giảng học thuật về khoa học máy tính: một nghiên cứu điển hình dựa trên tập hợp dữ liệu giáo dục đại học từ Ma Cao. Dịch bởi AI
Frontiers in Psychology - Tập 14 - Trang 1219159 - 2023
Các trường đại học ở các quốc gia không nói tiếng Anh ngày càng áp dụng các bài giảng bằng tiếng Anh như phương tiện giảng dạy (EMI). Dường như có một giả định rằng hiệu suất của sinh viên trong các kỳ thi tiếng Anh tiêu chuẩn có thể được coi là tương đương với kiến thức từ vựng cần thiết để hiểu các bài giảng EMI bất kể lĩnh vực chuyên môn. Đối với những từ không quen thuộc mà sinh viên gặp phải, người ta giả định rằng chúng có thể được thu nhận qua việc nghe các bài giảng này. Tiềm năng cho sinh viên thu nhận những từ không quen thuộc một cách ngẫu nhiên trong khi nghe các bài giảng này vẫn chưa được khám phá đầy đủ.
#EMI #case study #computer science #corpora #incidental vocabulary acquisition #lectures
ÁP DỤNG HỌC MÁY ĐỂ NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CHO DỰ ĐOÁN NGUY CƠ ĐA DI TRUYỀN VỚI DỮ LIỆU RỐI LOẠN PHỔ TỰ KỶ
Điểm nguy cơ đa di truyền (polygenic risk scores, PRS) là một giá trị ước lượng tương đối nguy cơ mắc bệnh dựa vào việc xác định tập hợp các biến dị di truyền ảnh hưởng. Trong những năm gần đây, đã có nhiều cố gắng đưa tính toán PRS ứng dụng vào lâm sàng, tuy nhiên việc lựa chọn các biến dị di truyền ảnh hưởng đến bệnh có độ chính xác chưa cao dẫn đến hiệu quả mô hình chưa đạt kỳ vọng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã thực nghiệm các mô hình khác nhau để chọn ra tập hợp các biến dị cho giá trị dự đoán tốt nhất. Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu trong các nghiên cứu tương quan toàn hệ gen (Genome-Wide Association Studies, GWAS) về rối loạn phổ tự kỷ (Autism Spectrum Disorder, ASD). Tập hợp các biến dị ban đầu được thu gọn bằng phương pháp nhóm và đặt ngưỡng (Clumping and Thresholding, «C + T»), hồi quy logistic phạt (Penalized Logistic Regression, PLR), và loại bỏ đặc trưng đệ quy dựa trên máy vec-tơ tựa (Support Vector Machine Recursive Feature Selection, SVM-RFE). Kết quả cho thấy phương pháp SVM-RFE đưa ra được một tập SNPs mà mô hình dự đoán đạt hiệu năng tốt nhất.
#Bệnh đa di truyền #điểm nguy cơ đa di truyền #GWAS #SNPs #mảng SNP #học máy #bệnh tự kỷ
ÁP DỤNG HỌC MÁY ĐỂ NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CHO DỰ ĐOÁN NGUY CƠ ĐA DI TRUYỀN VỚI DỮ LIỆU RỐI LOẠN PHỔ TỰ KỶ
Điểm nguy cơ đa di truyền (polygenic risk scores, PRS) là một giá trị ước lượng tương đối nguy cơ mắc bệnh dựa vào việc xác định tập hợp các biến dị di truyền ảnh hưởng. Trong những năm gần đây, đã có nhiều cố gắng đưa tính toán PRS ứng dụng vào lâm sàng, tuy nhiên việc lựa chọn các biến dị di truyền ảnh hưởng đến bệnh có độ chính xác chưa cao dẫn đến hiệu quả mô hình chưa đạt kỳ vọng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã thực nghiệm các mô hình khác nhau để chọn ra tập hợp các biến dị cho giá trị dự đoán tốt nhất. Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu trong các nghiên cứu tương quan toàn hệ gen (Genome-Wide Association Studies, GWAS) về rối loạn phổ tự kỷ (Autism Spectrum Disorder, ASD). Tập hợp các biến dị ban đầu được thu gọn bằng phương pháp nhóm và đặt ngưỡng (Clumping and Thresholding, «C + T»), hồi quy logistic phạt (Penalized Logistic Regression, PLR), và loại bỏ đặc trưng đệ quy dựa trên máy vec-tơ tựa (Support Vector Machine Recursive Feature Selection, SVM-RFE). Kết quả cho thấy phương pháp SVM-RFE đưa ra được một tập SNPs mà mô hình dự đoán đạt hiệu năng tốt nhất.
#Bệnh đa di truyền #điểm nguy cơ đa di truyền #GWAS #SNPs #mảng SNP #học máy #bệnh tự kỷ
Phân tích và nâng cao video của bài trình bày trên slide điện tử Dịch bởi AI
Proceedings. IEEE International Conference on Multimedia and Expo - Tập 1 - Trang 77-80 vol.1
Bài báo này trình bày một phương pháp mới để đánh chỉ mục video của các bài thuyết trình sử dụng các slide điện tử. Bằng cách xác định hình ảnh các slide trong các khung hình video, và sau đó ghép nối chuỗi video với các slide điện tử gốc, video có thể được đánh chỉ mục và tìm kiếm, và sự xuất hiện hình ảnh của các đoạn có thể được cải thiện. Trước tiên chúng tôi phát hiện "khu vực nội dung" trong các khung hình video bằng phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số dựa trên sự tương đồng màu sắc. Bằng cách theo dõi "sự khác biệt về nội dung" giữa các khung hình liên tiếp, chúng tôi tạm thời phân đoạn video thành các chuỗi hiển thị cùng một slide. Vì việc khác biệt hóa này loại bỏ các hiệu ứng hình ảnh cấp thấp, chúng tôi có thể liên kết các đoạn video với slide bằng cách khớp sự khác biệt nội dung của các đoạn video liền kề với sự khác biệt nội dung của tất cả các cặp slide có thể có. Bằng cách xác định xác suất chuyển tiếp của các đoạn video, chúng tôi có thể giải quyết vấn đề khớp này một cách hiệu quả trong hai bước, đầu tiên là tìm các khớp có khả năng cao, sau đó sử dụng lập trình động cho phần còn lại chưa khớp. Sau khi khớp, sự tương ứng với các slide gốc có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng video trình bày trong khu vực nội dung, và cũng có thể được sử dụng để đánh chỉ mục và tổng hợp. Các thí nghiệm cho thấy hiệu suất cao của phân vùng và khớp trên một số video trình bày khác nhau rất nhiều về màu sắc và phong cách nền.
#Phân đoạn hình ảnh #Phát hiện cạnh hình ảnh #Đánh chỉ mục #Phương pháp bình phương tối thiểu #Khoa học máy tính #Chuỗi video #Giám sát #Hiển thị #Máy ảnh #Truy xuất dựa trên nội dung
Predicting edible and toxic mushrooms with multi-layer perceptron method in streaming data
Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng ngày nay, một phần đáng kể của sự phát triển công nghệ hiện nay tập trung vào lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI). Machine Learning, một lĩnh vực con của Al, áp dụng các phương pháp thống kê và toán học để nâng cao hiệu suất máy tính. AI đã có những đóng góp đáng kể trong việc giải quyết nhiều vấn đề trong thập kỷ qua. Đặc biệt, trong bối cảnh hiện nay, việc phân biệt giữa các loại nấm khác nhau chưa được hiểu rõ, đặc biệt là để ngăn chặn việc tiêu thụ nấm độc có thể gây hậu quả nghiêm trọng cho sức khỏe. Thuật toàn được chọn cho dự án này là thuật toán phân loại MLP (Multi-layer Perceptron), thuật toán này đã có sự phát triển đáng kể trong những năm gần đây và có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực Al khác nhau. Đây là lý do tại sao nó được chọn làm nền tảng cho hệ thống trong dự án này. Đề tài nghiên cứu nhằm mục đích sử dụng thuật toán này để xây dựng một hệ thống dự đoán nhanh chóng nấm ăn được hay nấm độc, tạo điều kiện thuận lợi cho các ứng dụng thực tế. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào việc phát triển hệ thống liên quan đến sự khác biệt về nhận thức hứa hẹn sẽ giảm việc sử dụng nấm độc trong cuộc sống hàng ngày.
#chẩn đoán nấm #học máy nâng cao #phân loại MLP #trí tuệ nhân tạo
Development experience of glass classification by Bernoulli Naive Bayes improved the continuous learning method
Trí tuệ nhân tạo đang dần nổi lên như một phương pháp tối ưu hóa các nhiệm vụ khác nhau, đưa ra các giải pháp tiết kiệm chi phí và hiệu quả cao. Ngày nay, Al được sử dụng như một thuật ngữ chung cho các nhiệm vụ đa dạng được thực hiện bởi máy tỉnh. Các lĩnh vực như học máy, học sâu và khoa học dữ liệu, cùng những lĩnh vực khác trong phạm vi này, được coi là một phần của Al miễn là chúng thể hiện các đặc điểm của trí tuệ nhân tạo. AI đặc biệt có giá trị trong phân tích dự đoản, cụ thể là dự đoàn các tập dữ liệu và được áp dụng cho các bài toán phân loại. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào giải bài toàn phân loại kính nhằm mục đích phân loại và tái chế các loại kính khác nhau. Phương pháp cửa sổ trượt được sử dụng cho nhiệm vụ phân loại này vì đây là phương pháp phù hợp nhất. Bằng cách phân loại kinh, phương pháp này góp phần tái chế và tái sử dụng kinh công nghiệp, giảm thiểu rác thải thủy tinh vì lợi ích của nhân loại và hạn chế ô nhiễm môi trường.
#các loại kinh #Bernoulli Naive Bayes #học máy nâng cao #học sâu
Tổng số: 6
- 1