Câu hỏi/bài tập:
Hãy trình bày các bước cơ bản của quá trình học của mô hình học máy.
Các bước cơ bản của quá trình học của mô hình học máy là:
- Thu thấp và chuẩn bị dữ liệu.
- Trích xuất đặc trưng.
- Huấn luyện mô hình học máy.
- Đánh giá hiệu suất mô hình.
Advertisements (Quảng cáo)
- Triển khai mô hình học máy.
Các bước cơ bản trong quá trình học của mô hình học máy:
- Thu thập và chuẩn bị dữ liệu: Thu thập các mẫu dữ liệu cần thiết cho bài toán. Ví dụ, trong bài toán lọc thư rác, bạn thu thập các email rác và email thường. Dữ liệu thu thập cần đủ lớn và được chia thành hai phần: một phần để huấn luyện mô hình, phần còn lại để kiểm tra hiệu suất của mô hình.
- Trích xuất đặc trưng: Sử dụng các thuật toán để trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu thu thập. Ví dụ, bạn có thể trích xuất các đoạn văn bản, từ khoá, chủ đề chứa các đặc điểm của thư rác hay thư thường trong các email.
- Huấn luyện mô hình học máy: Mô hình học từ dữ liệu huấn luyện để dự đoán, phân loại hoặc gom cụm. Mô hình tích luỹ tri thức để giải quyết bài toán đã cho.
- Đánh giá hiệu suất mô hình: Sử dụng dữ liệu kiểm tra để đánh giá hiệu suất của mô hình. Nếu hiệu suất chưa đạt, bạn cần điều chỉnh mô hình để đạt kết quả tốt hơn.
- Triển khai mô hình học máy: Sau khi mô hình đã được huấn luyện và đánh giá, bạn có thể triển khai nó để sử dụng trong thực tế.