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

máy tính nó chả biết gì đâu, nó đều thống kê xác suất trên 1 tập dữ liệu có gán nhãn sẵn, vd làm sao máy tính phân biệt tấm ảnh nào là rừng, tấm ảnh nào là đại dương, thì nó thấy tấm ảnh đó có nhiều điểm ảnh màu xanh lá cây sẽ có xác suất là rừng cao hơn đại dương. Tại sao nó biết tấm ảnh có nhiều màu xanh là rừng vì trước đó nó đã thống kê 1000 tấm ảnh có nhiều màu xanh thì có hơn 900 tấm có màu xanh là rừng, 100 tấm ảnh là đại dương. Đại khái là thế, chuyên sâu thì có nhiều kĩ thuật hơn :beauty:
 
ngày xưa thời sinh viên mình từng viết 1 ctrinh chat với robot. chủ yếu là lưu câu hỏi vào data sau đó chatbot sẽ so sánh câu hỏi người dùng gần đúng với trong data thì lấy ra trả lời, nếu ko có thì sẽ hỏi lại người dùng và lưu câu trả lời vào data. sau này ko chơi nữa nhưng mình nghĩ AI cũng gần giống vậy, quan trong là data có đủ to hay ko thôi
 
Code chỉ là công cụ. Cốt lõi là thuật toán, toán học. Thấy ML giống như cho một mớ cặp (x,y) để tìm ra hàm toán học y=f(x). Sau đó cho x mới vào để ra y mới. Vậy thôi 8-)

Gửi từ Xiaomi Redmi Note 4 bằng vozFApp
 
Code chỉ là công cụ. Cốt lõi là thuật toán, toán học. Thấy ML giống như cho một mớ cặp (x,y) để tìm ra hàm toán học y=f(x). Sau đó cho x mới vào để ra y mới. Vậy thôi 8-)

Gửi từ Xiaomi Redmi Note 4 bằng vozFApp

Chuẩn thím, nhưng để phân biệt rõ hơn với kinh tế lượng:

Ý tưởng của ML sẽ là cho 1 mớ cặp (x, y), làm thế nào để cho x' mới vào nó tìm ra y' mới gần với thực tế nhất (có tính dự đoán cao nhất). Phương pháp thì nó sẽ từ y = f(x) rồi tính ra 1 hàm lost (thể hiện mức độ sai khác của dự báo so với giá trị thực), tối ưu được hàm lost đó sẽ cho ra được kết quả có tính dự đoán cao nhất.
 
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?
nếu bạn đủ sức cover trước tất cả các tình huống kịch bản, if else là xong rồi.
ngược lại thì lợi dụng khả năng tự động của máy, cho nó tự động làm các task phân loại/ dán nhãn/ quyết định/ thao tác/ đánh giá/ phân loại/ dán nhãn... nếu bạn muốn chính xác hơn thì thêm từ khoá nhuyễn hoặc mờ sau mỗi task... nếu bạn muốn tốt hơn thì thêm khái niệm tần số sau mỗi program... vân vân
ấy là tôi đoán thế, cái bạn hỏi tôi không rành :sexy_girl:
 
Có dạo tôi làm thuê cho bọn nó check ảnh, làm nhiều tôi nhớ những con chuẩn check rồi, những con khác tôi bấm bừa cho nhanh. AI có ngu đi thì kệ mẹ nó hê hê
 
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
Mọi thứ trên thế giới đều có thể qui về 0 và 1 đó fence, mình cũng đếch hiểu tại sao lại phát minh ra được những thứ như thế. Mình chỉ dùng hàng của tụi nó đi code dạo kiếm ăn nuôi bồ thôi, chứ fence có dịp đi Nhật Eu Mỹ thì fence sẽ thấy công nghệ là gì :((
 
Mình hiểu như này đơn giản là cũng giống con người học thì lưu kiến thức.
AI học thì lưu data rồi dựa vào tình huống thì phân tích data lựa chọn phương án. Còn cách lựa chọn data, phân tích data thì dựa vào thuật toán.
Bản chất cũng là if else.
 
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?

Để nói cho dễ hiểu thì Machine Learning là việc ta tạo ra một model nhằm mục đích là với việc ta có đầu vào (input), cho vào model ta sẽ có đầu ra (output). Để có model này thì ta phải có bộ trọng số, ví dụ như bạn dự báo giá nhà bằng phương trình y = ax + b thì a và b là trọng số bạn cần. Việc mà ta gọi là "học máy" là việc ta cập nhật bộ trọng số này để cho ra kết quả tốt hơn

Gửi từ Xiaomi Redmi Note 7 bằng vozFApp
 
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?
về cơ bản thì vẫn là If và Else thôi. nhưng nó không đơn giản như những cái ta học ở trường, mà nó có thể xét hàng trăm, hàng ngàn cái If Để đưa ra 1 else.

và khi 1 else được đưa ra, nó sẽ tiếp tục sử dụng else 1 như là một if mới để đưa ra else 2.

và tiếp diễn
 
Em làm về AI đây thím. Có thuật toán AI bao gồm hàng nghìn dòng if else, có điều người ta viết code để sinh ra các dòng if else tự động chứ không ai viết tay. Đó là thuật toán decision tree cho bài toán classification. Còn hầu hết các thuật toán khác là các mô hình toán học với hàng nghìn đến hàng trăm triệu phép toán.

Gửi từ Iphone 12 bằng vozFApp
 
Code chỉ là công cụ. Cốt lõi là thuật toán, toán học. Thấy ML giống như cho một mớ cặp (x,y) để tìm ra hàm toán học y=f(x). Sau đó cho x mới vào để ra y mới. Vậy thôi 8-)

Gửi từ Xiaomi Redmi Note 4 bằng vozFApp
y=f(x) thì cốt lõi cũng chỉ là một dạng của "if x then y" mà thôi, vậy nên với một cái nhìn ngoại đạo thì chủ thớt nói cũng khá chuẩn đó chứ. Tất nhiên nói vậy cũng khá hiển nhiên huề vốn, giống như bảo cái nhà được xây từ Proton, neutron, và electron.
 
Toàn chém thuật toán các thứ đúng là vẫn chỉ ở mức tìm hiểu lý thuyết thôi.
Cái các ô làm cũng là điều chỉnh dữ liệu đầu vào và tham số của thuật toán
Quy ra cũng chỉ là if else thôi.
AI giờ còn sơ khai lắm.
Những bài toán nhận diện ảnh ko phải là AI. Nó là học máy. Còn xa mới chạm tới AI như mơ.

Sent from Xiaomi Redmi Note 9 Pro using vozFApp
 
về cơ bản thì vẫn là If và Else thôi. nhưng nó không đơn giản như những cái ta học ở trường, mà nó có thể xét hàng trăm, hàng ngàn cái If Để đưa ra 1 else.

và khi 1 else được đưa ra, nó sẽ tiếp tục sử dụng else 1 như là một if mới để đưa ra else 2.

và tiếp diễn

Nói cái gì đấy thím?
 
Toàn chém thuật toán các thứ đúng là vẫn chỉ ở mức tìm hiểu lý thuyết thôi.
Cái các ô làm cũng là điều chỉnh dữ liệu đầu vào và tham số của thuật toán
Quy ra cũng chỉ là if else thôi.
AI giờ còn sơ khai lắm.
Những bài toán nhận diện ảnh ko phải là AI. Nó là học máy. Còn xa mới chạm tới AI như mơ.

Sent from Xiaomi Redmi Note 9 Pro using vozFApp
Mình cũng nghĩ giống bạn.
Nhận diện ảnh nó là học máy thôi.

Còn Ai thì mình nghĩ nó cao hơn nữa, Ai là tự nó học luôn chứ không cần người dạy nó nữa, tự nó hoàn thiện dần cái data của nó. Tự nó sẽ có nhìn nhận của riêng nó.

Mà Ai giờ còn mơ hồ lắm.

Đa số chỉ dừng lại ở mức máy học thôi

Chính google trợ lý, nói là ai chứ, mình thấy giống máy học hơn. Nhiều khi phải nói theo công thức nó mới hiểu, và nhiều vấn đề nó trả lời như trả bài.
Chứ chưa uyển chuyển linh hoạt tự nhiên như con người được
 
nghĩ đơn giản thôi, làm thế éo nào mà máy tính nó đánh cờ đánh bài với người được ấy
Dốt thế, cờ hay bài thì máy nó đánh theo lập trình, có sẵn nước đi và tình huống rồi, sao lại đi so sánh với AI được
 
Mình cũng nghĩ giống bạn.
Nhận diện ảnh nó là học máy thôi.

Còn Ai thì mình nghĩ nó cao hơn nữa, Ai là tự nó học luôn chứ không cần người dạy nó nữa, tự nó hoàn thiện dần cái data của nó. Tự nó sẽ có nhìn nhận của riêng nó.

Mà Ai giờ còn mơ hồ lắm.

Đa số chỉ dừng lại ở mức máy học thôi

Chính google trợ lý, nói là ai chứ, mình thấy giống máy học hơn. Nhiều khi phải nói theo công thức nó mới hiểu, và nhiều vấn đề nó trả lời như trả bài.
Chứ chưa uyển chuyển linh hoạt tự nhiên như con người được

Đến giờ AI với tôi vẫn là 1 cú lừa vĩ đại.
1 thuật ngữ hoàn toàn mới, ko 1 ai biết nó thực sự là gì.
Thế nên tất cả cùng nói về nó 1 cách tràn lan.
Giống như đi họp quốc hội. Phát biểu dữ liệu trên mây thì ta kéo mây xuống.
Thật là lố bịch.

Sent from Xiaomi Redmi Note 9 Pro using vozFApp
 
Máy học đơn giản là tổ hợp các dữ liệu, dùng hàm số để đự đoán thôi, có nhiều kiểu tự đoán. Ví dụ vozer nhiều người có thu nhập 350 củ, 18cm, thì máy học sẽ thấy ai là vozer sẽ lương 350 củ, 18cm vậy. Thường các công thức dự đoán thì tụi chuyên gia nó viết sẵn, mấy ông gọi là lập trình machine learning chỉ là dùng lại chứ được mấy người viết nổi mấy cái công thức đó đâu
 
Back
Top