Khoa Học Máy Tính

Get Started. It's Free
or sign up with your email address
Khoa Học Máy Tính by Mind Map: Khoa Học Máy Tính

1. Machine Learning

1.1. Khái Niệm: Một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống "học" tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể.

1.2. Các Thuật toán: -Học có giám sát (Supervised Learning):Là thuật toán dự đoán đầu ra (outcome) của một dữ liệu mới (new input) dựa trên các cặp (input, outcome) đã biết từ trước. -Học không giám sát (Unsupervised Learning):Mô hình hóa một tập dữ liệu, không có sẵn các ví dụ đã được gắn nhãn, chỉ biết trước dữ liệu đầu vào. -Học nửa giám sát (Semi-Supervised):kết hợp các ví dụ có gắn nhãn và không gắn nhãn để sinh một hàm hoặc một bộ phân loại thích hợp. -Học tăng cường (Reinforcecement):

1.2.1. Máy tính đưa ra quyết định hành động (action) và nhận kết quả phản hồi (response/reward) từ môi trường (environment). Sau đó máy tính tìm cách chỉnh sửa cách ra quyết định hành động của mình.

1.3. Các Phương Pháp: -Phương pháp quy nạp:Máy học/phân biệt các khái niệm dựa trên dữ liệu đã thu thập được trước đó. Phương pháp này cho phép tận dụng được nguồn dữ liệu rất nhiều và sẵn có. -Phương pháp suy diễn:Máy học/phân biệt các khái niệm dựa vào các luật. Phương pháp này cho phép tận dụng được các kiến thức chuyên ngành để hỗ trợ máy tính.

2. Khái Niệm:là nghiên cứu về các quy trình thuật toán tự động hóa mà có thể nhân rộng trên quy mô lớn. Một nhà khoa học máy tính là chuyên gia về lý thuyết tính toán và thiết kế các hệ thống tính toán.

3. Các Lĩnh Vực KHMT: -Cơ sở toán học -Lý thuyết tính toán -Cấu trúc dữ liệu và giải thuật -Ngôn ngữ lập trình và trình biên dịch (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) -Hệ thống phân tán, song song, tương tranh -Kỹ thuật phần mềm -Kiến trúc máy tính -Truyền thông – Viễn thông -Tính toán khoa học -Cơ sở dữ liệu -Trí tuệ nhân tạo -Tính toán mềm -Đồ họa máy tính -Tương tác người – máy

4. Mạng Neuron:

4.1. Là một mô hình toán học được xây dựng dựa trên các mạng neural sinh học. Nó gồm có một nhóm các neural nhân tạo (nút) nối với nhau, và xử lý thông tin bằng cách truyền theo các kết nối và tính giá trị mới tại các nút. Trong nhiều trường hợp, mạng neural nhân tạo là một hệ thống thích ứng tự thay đổi cấu trúc của mình dựa trên các thông tin bên ngoài hay bên trong chảy qua mạng trong quá trình học