em vẫn ko thể hiểu, viết code thế éo nào để cho máy móc có thể "tự học" (machine learning)

Viết code ra cả ngàn dòng là để máy đọc, hiểu và thực thi theo một kịch bản duy nhất.
Làm quái sao viết code cho máy tự học đc (AI, machine learning)?
Ko lẽ là viết vài triệu dòng code kiểu if if if với số lượng cực lớn để 'bẫy các kịch bản' ạ?
 
Viết code ra cả ngàn dòng là để máy đọc, hiểu và thực thi theo một kịch bản duy nhất.
Làm quái sao viết code cho máy tự học đc (AI, machine learning)?
Ko lẽ là viết vài triệu dòng code kiểu if if if với số lượng cực lớn để 'bẫy các kịch bản' ạ?
Muốn nghe giải thích thì đầu tiên fen phải nói background của fen là j thì ngta mới giải thích dc
 
Viết code ra cả ngàn dòng là để máy đọc, hiểu và thực thi theo một kịch bản duy nhất.
Làm quái sao viết code cho máy tự học đc (AI, machine learning)?
Ko lẽ là viết vài triệu dòng code kiểu if if if với số lượng cực lớn để 'bẫy các kịch bản' ạ?
Đương nhiên là ko thể viết ra cả triệu if if, vì để viết đc hơi thông minh chắc cũng cần cả tỉ tỉ cái if.

Người ta chỉ viết đủ dòng code để dạy phương pháp học, sau đó đưa tỉ tỉ cái data thu thập từ thực tế rồi máy sẽ tìm thông số tối ưu để thoả mãn tỉ tỉ cái data đó.
 
thật ra rất ít người viết ra được trừ ứng dụng quá đơn giản, họ chỉ hiểu cách làm việc và dùng thư viện hoặc một nền tảng nào đó hỗ trợ.
còn học máy thật ra nó là toán học dùng các mẫu để máy thực hiện thuật toán học đã cài đặt, trong đó có nhiều vấn đề và bước làm.
 
AI, Machine Learning dành cho các thiên tài thần cấp về môn Toán
Chứ không phải dành cho Vozers ngu toán
 
Đương nhiên là ko thể viết ra cả triệu if if, vì để viết đc hơi thông minh chắc cũng cần cả tỉ tỉ cái if.

Người ta chỉ viết đủ dòng code để dạy phương pháp học, sau đó đưa tỉ tỉ cái data thu thập từ thực tế rồi máy sẽ tìm thông số tối ưu để thoả mãn tỉ tỉ cái data đó.
Làm sao mà viết code để "dạy PP học" ạ?
E tự tưởng tượng có phải là if if if các mảng data lớn, để "mớm mồi" cho nó đọc và nạp, rồi "hiểu" ra các kịch bản chi tiết hơn hả?
 
Nếu mà if else thì còn gì gọi là machine learning, nó là 1 program thông thường rồi. Ví dụ đơn giản nhất là bài toán nhận dạng.
Ông muốn làm 1 app nhận diện khuôn mặt thằng A. Ông phải xây dựng 1 tập data các hình ảnh về khuôn mặt của thằng A, bao gồm các góc chụp khác nhau, hoàn cảnh khách nhau. Sau đó bảo cho con máy biết là với cách hình ảnh kiểu này thì nó là thằng A. Vấn đề học ở đây là data về mặt thằng A qua thời gian ngày càng nhiều hơn, càng nhiều tình huống, góc chụp hơn thì khi đó độ chính xác của con máy nó sẽ tăng lên
 
nghĩ đơn giản thôi, làm thế éo nào mà máy tính nó đánh cờ đánh bài với người được ấy
Cái đó khác chớ bác.
Đánh cờ đánh bài ko hề có kiểu cho máy tự học. Vẫn là vài ngàn if if if dựa trên nguyên tắc luật cờ và luật thế nào là win mà thôi.
 
Đến bây giờ vẫn k hiểu nổi bằng cách nào mà chỉ với 2 số 0 1 mà máy tính có thể làm được tất cả mọi việc.
Bộ óc con người thật vĩ đại. :beauty:

via theNEXTvoz for iPhone
thế mới nói, vào ngành như một thế giới mới, đa dạng muôn màu, và vozers mới 350tr đấy
 
ví dụ đơn giản về máy học là thế này

bạn có 1 tấm hình có núi ở trong đó đưa máy tính coi bảo là trong đây có núi, tất nhiên máy tính sẽ k biết thế nào là núi,

nhưng nếu bạn trích xuất thông tin bức ảnh ra theo nhiều thuật toán xử lý hình ảnh khác nhau thì bức ảnh chứa thông tin có núi đó có tới 1 triệu đặc điểm khác nhau, vì có tới 1 tr đặc điểm nên không thể cho biết dc chính xác 1 bức ảnh có là núi hay không dựa trên 1 trong 1 triệu đặc điểm đó

bạn có bức ảnh thứ 2 cũng là núi, bạn tách ra 1 triệu đặc điểm của bức ảnh đó và bạn so sánh với bức ảnh đầu tiên xem có bao nhiêu điều giống nhau với khác nhau, lúc này đặc điểm giống nhau của 2 bức ảnh có thể còn 999999 đặc điểm

bạn tiếp tục như thế đến bức ảnh núi thứ 1 tỷ, và lúc này bạn đã có bộ đặc điểm nhận diện là núi , từ đó máy tính sẽ dựa vào bộ nhận diện này mà cho mình biết dc là bức mình cho nó xem có núi ở trong đó hay k với độ chính xác cực cao
 
nó hơi giống trí tuệ con người 1 chút, chỉ cái là máy thì ko biết tư duy, còn não người thì có
trí tuệ nhân tạo cốt lõi dựa vào data và thuật toán tìm kiếm, nó sẽ tìm kiếm trong đống data mà nó đang có, cái nào phù hợp nhất với cái input đầu vào thì nó sẽ đưa ra cái đó
vì vậy data càng lớn, càng nhiều case thì con AI đó càng thông minh
ví dụ như cái vụ camera AI, người tạo ra nó sẽ có thuật toán để tìm kiếm theo cái logic mà có thể nhận biết đc 1 quả bóng, người ta sẽ đào tạo cho nó bằng cách cho nó xem rất nhiều quả bóng đá khác nhau, muôn hình vạn trạng, và con AI sẽ có nhiệm vụ phân tích hình ảnh và đưa vào cái kho data của nó cái hình ảnh đó
như vậy, sau này khi hoạt động, con AI nhìn thấy rất nhiều hình ảnh, nhưng nó phân tích được hình ảnh quả bóng vì nó chỉ có data là quả bóng mà éo có cái gì khác và dí theo quả bóng.
còn trường hợp nhận nhầm đầu trọng tài là vì nó đ' có tư duy
 
Được train sơ về ML.
Tóm tắt như thế này, ML là từ dự liệu có sẳn, đưa ra được kết quả giống như 1 phương trình toán có 1 ẩn số: ax - b = 0
Đưa phương trình lên đồ thị ta sẽ thấy được 1 đường thẳng trên đồ thị. (Toán cấp 2, 3), nó sẽ chia độ thị làm 2 phần và ở giữa là đường thẳng phương trình.
Ta biết được phần nào âm, phần nào dương rồi dựa vào x để đưa ra kết quả.
Bây giờ ta đặt ra bài toán như sau, ta có n ẩn số tương đương với số dữ liệu mà ta cắt ra được từ dữ liệu. Tương tự bài toán trên, ML sẽ tự n dữ liệu, chia cắt đồ thị n chiều thành nhiều mãng khác nhau. Tất nhiên dữ liệu học thì đac biết trước kết quả để ML có thể đánh dấu. Dựa vào dữ liệu học được, chia ra được các mảng trong đồ thị N chiều, khi đưa 1 dữ liệu mới vào, dựa vào đồ thị, nó sẽ biết được kết quả của phương trình là mảng nào.
Đây chỉ là 1 phần nhỏ trong ML.
 
nó hơi giống trí tuệ con người 1 chút, chỉ cái là máy thì ko biết tư duy, còn não người thì có
trí tuệ nhân tạo cốt lõi dựa vào data và thuật toán tìm kiếm, nó sẽ tìm kiếm trong đống data mà nó đang có, cái nào phù hợp nhất với cái input đầu vào thì nó sẽ đưa ra cái đó
vì vậy data càng lớn, càng nhiều case thì con AI đó càng thông minh
ví dụ như cái vụ camera AI, người tạo ra nó sẽ có thuật toán để tìm kiếm theo cái logic mà có thể nhận biết đc 1 quả bóng, người ta sẽ đào tạo cho nó bằng cách cho nó xem rất nhiều quả bóng đá khác nhau, muôn hình vạn trạng, và con AI sẽ có nhiệm vụ phân tích hình ảnh và đưa vào cái kho data của nó cái hình ảnh đó
như vậy, sau này khi hoạt động, con AI nhìn thấy rất nhiều hình ảnh, nhưng nó phân tích được hình ảnh quả bóng vì nó chỉ có data là quả bóng mà éo có cái gì khác và dí theo quả bóng.
còn trường hợp nhận nhầm đầu trọng tài là vì nó đ' có tư duy
và các captcha ra đời?
 
Làm sao mà viết code để "dạy PP học" ạ?
E tự tưởng tượng có phải là if if if các mảng data lớn, để "mớm mồi" cho nó đọc và nạp, rồi "hiểu" ra các kịch bản chi tiết hơn hả?
ko có, dùng algebra calculus và 1 đống phương pháp toán học để viết ra rồi móm data vào cho nó chạy thôi.

AI nặng về toán học, ko nặng về lập trình.
 
Back
Top