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.
Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề học máy nâng cao:
Phân tích hóa học và sinh học về hormone gây rối loạn nội tiết và hoạt tính estrogen trong một nhà máy xử lý nước thải nâng cao Dịch bởi AI Tóm tắt Các hormone steroid estrone (E1 ), 17β‐estradiol (E2 ), estriol (E3 ), 17α‐ethinylestradiol (EE2 ), và các dạng liên hợp của chúng đã được khảo sát trong một nhà máy xử lý nước thải nâng cao (STP). Nồng độ estrogen trong mẫu nước và bùn, được thu thập vào tháng 10 năm 2004 và thá... ... hiện toàn bộ
Environmental Toxicology and Chemistry - Tập 27 Số 8 - Trang 1649-1658 - 2008
Phân loại đất nâng cao bằng học máy thông qua việc tích hợp dữ liệu lỗ khoan và thử nghiệm thâm nhập CPTU với việc lọc tiếng ồn Dịch bởi AI
Bulletin of Engineering Geology and the Environment - Tập 80 - Trang 9157-9171 - 2021
Việc tích hợp dữ liệu lỗ khoan và thử nghiệm thâm nhập piezocone (CPTU) trong việc xác định đặc điểm địa điểm giúp đạt được hiểu biết toàn diện hơn về điều kiện mặt đất. Tuy nhiên, các loại đất tại các địa điểm CPTU và lỗ khoan gần đó có thể không luôn nhất quán. Sự hiện diện của dữ liệu nhiễu hoặc các lớp đất mỏng sẽ làm sai lệch việc diễn giải dữ liệu CPTU trong phân loại loại đất và đánh giá cá...... hiện toàn bộ
#Phân loại đất #Dữ liệu lỗ khoan #Thử nghiệm thâm nhập CPTU #Học máy #Lọc tiếng ồn #Đặc điểm địa điểm
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 nghiê...... hiện toàn bộ
#Bệnh đa di truyền #điểm nguy cơ đa di truyền #GWAS #SNPs #mảng SNP #học máy #bệnh tự kỷ
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,...... hiện toàn bộ
#EMI #case study #computer science #corpora #incidental vocabulary acquisition #lectures
Các phương pháp học máy dựa trên dữ liệu để dự đoán khả năng thấm và nguy cơ ăn mòn trong bê tông lai kết hợp xỉ lò cao và tro bay Dịch bởi AI
Asian Journal of Civil Engineering - - Trang 1-13 - 2024
Nghiên cứu này nhằm xác định mô hình học máy phù hợp nhất để dự đoán khả năng thấm và chỉ số điện thế nửa cell của bê tông lai chứa các tỷ lệ khác nhau của xỉ lò cao và tro bay khi tiếp xúc với môi trường giàu chloride. Thiết kế phối trộn tuân thủ các tiêu chuẩn IS 10262:2019, và các mẫu beam bê tông lai, có thanh gia cố lồi, được chế tạo với kích thước 150 × 150 × 700 mm. Tiếp theo, các mẫu này đ...... hiện toàn bộ
#học máy #khả năng thấm #bê tông lai #xỉ lò cao #tro bay #ăn mòn #giám sát
Máy phát điện nano triboelectric dựa trên ionogel có khả năng co giãn cao, dẫn điện và hoạt động ở nhiệt độ rộng Dịch bởi AI
Nano Research - Tập 16 - Trang 11638-11645 - 2023
Sự phát triển nhanh chóng của các sản phẩm điện tử đeo trên người mang đến những thách thức đối với nguồn cung cấp năng lượng tương ứng. Trong nghiên cứu này, một máy phát điện nano triboelectric dựa trên ionogel (SI-TENG) ổn định về nhiệt và có khả năng co giãn được đề xuất để thu thập năng lượng sinh học. Độ dẫn điện ion của ionogel đã tăng lên tới 0.53 S·m−1 thông qua việc điều chỉnh tối ưu lượ...... hiện toàn bộ
#máy phát điện nano triboelectric #ionogel #năng lượng sinh học #co giãn #độ dẫn điện #cảm biến chuyển động
BÀI HỌC TỪ SỰ CỐ HƯ HỎNG MÁY CẮT 500kV VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO TUỔI THỌ MÁY CẮT ĐIỆN CHO KHÁNG ĐIỆN BÙ NGANG
Việc nghiên cứu ứng dụng thiết bị điều khiển đóng/mở đã được các công ty điện lực rất quan tâm nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của quá trình quá độ khi đóng/mở các tải phản kháng. Máy cắt điện 500kV là một thiết bị quan trọng và đắt tiền trong trạm biến áp. Khi mở máy cắt đối với các kháng điện bù ngang cần được nghiên cứu, tính toán cẩn thận vì điều khiển mở máy cắt không chính xác có thể dẫn đến hiện ...... hiện toàn bộ
#Circuit breaker #Controlled Switching Device #Re-ignition #Shunt reactor #SynchroTeq.
Nâng cao Quyết định của Con người với các Trợ giúp Quyết định Tạo ra Bằng AI Dịch bởi AI
Computational Brain & Behavior - Tập 5 - Trang 467-490 - 2022
Quyết định của con người thường gặp phải nhiều sai lầm hệ thống. Nhiều trong số các sai lầm này có thể tránh được bằng cách cung cấp các trợ giúp quyết định hướng dẫn người ra quyết định chú ý đến thông tin quan trọng và tích hợp nó theo một chiến lược quyết định hợp lý. Thiết kế các trợ giúp quyết định như vậy trước đây là một quá trình thủ công tốn thời gian. Các tiến bộ trong khoa học nhận thức...... hiện toàn bộ
#quyết định con người #các lỗi hệ thống #trợ giúp quyết định #học máy #tự động hóa #hướng dẫn quy trình #lập kế hoạch #thế chấp
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, v...... hiện toàn bộ
#chẩn đoán nấm #học máy nâng cao #phân loại MLP #trí tuệ nhân tạo
Ứng dụng của học máy và IoT để nâng cao an toàn cho trẻ em trong môi trường gia đình Dịch bởi AI
Springer Science and Business Media LLC - Tập 78 Số 8 - Trang 10357-10384 - 2022
An toàn cho trẻ em là điều vô cùng quan trọng trong mọi môi trường gia đình. Khi IoT kết hợp với học máy, nó mang lại những lợi ích to lớn trong việc tạo ra những ngôi nhà thông minh và an toàn cho xã hội. Mục tiêu của nghiên cứu này là áp dụng các mô hình học máy để phát hiện những bất thường trong tập dữ liệu thu thập từ ba thiết bị IoT. Các thông số môi trường mà bất thường được phát hiện bao g...... hiện toàn bộ
#trẻ em #an toàn #IoT #học máy #phát hiện bất thường #môi trường gia đình
Tổng số: 16
- 1
- 2