Bài F14. Học máy trang 145, 146, 147

CH tr 145 KP1

Học máy đóng vai trò như thế nào trong các lĩnh vực y tế, giải trí, sản xuất kinh doanh? Hãy giới thiệu với các bạn một ứng dụng của học máy trong lĩnh vực giải trí mà em biết.

Phương pháp giải:

Học máy trong lĩnh vực giải trí đóng vai trò trong việc cung cấp hệ thống gợi ý nội dung cá nhân hóa và nhận dạng giọng nói.

Lời giải chi tiết:

Học máy trong lĩnh vực giải trí đóng vai trò trong việc cung cấp hệ thống gợi ý nội dung cá nhân hóa và nhận dạng giọng nói. Ví dụ, học máy được sử dụng để đề xuất phim và chương trình truyền hình dựa trên sở thích cá nhân trên các nền tảng streaming video như Netflix. Ngoài ra, học máy cũng được sử dụng trong việc nhận dạng và tương tác qua giọng nói với các trợ lý ảo như Siri và Google Assistant.

CH tr 145 KP2

Hãy trình bày các bước cơ bản của quá trình học của mô hình học máy.

Phương pháp giải:

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.

- Triển khai mô hình học máy.

Lời giải chi tiết:

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.

CH tr 147 KP

Nêu một vài ứng dụng của học máy trong việc lọc thư rác và dịch tự động.

Phương pháp giải:

Một vài ứng dụng là: lọc thư rác, dịch tự động, …

Lời giải chi tiết:

Ứng dụng của học máy trong việc lọc thư rác (spam) và dịch tự động như sau:

- Lọc thư rác: Học máy được sử dụng để phân loại và lọc thư rác trong hộp thư điện tử của chúng ta. Hệ thống học máy có thể học từ các mẫu thư rác đã được đánh dấu và phân loại các email mới dựa trên các đặc điểm như từ khóa, cú pháp, địa chỉ email nguồn và các thuộc tính khác. Điều này giúp người dùng tiết kiệm thời gian và giảm tiềm ẩn rủi ro từ các email không mong muốn.

- Dịch tự động: Học máy cũng được sử dụng trong công nghệ dịch tự động. Với việc học từ nguồn dữ liệu lớn, các mô hình dịch máy có thể tự động dịch văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác. Các thuật toán học máy, như mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và mạng nơ-ron biến đổi (Transformer), đã đạt được kết quả khá ấn tượng trong việc dịch tự động và đã được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như Google Translate và Microsoft Translator.

CH tr 147 LT1

Hãy trình bày sơ lược hai phương pháp học giám sát và học không giám sát.

Phương pháp giải:

- Học có giám sát là phương pháp học máy sử dụng dữ liệu có nhãn để xây dựng mô hình dự đoán hoặc phân loại đối tượng dữ liệu mới.

- Học không giám sát là phương pháp học máy sử dụng dữ liệu không có nhãn để khám phá thông tin ẩn và mối quan hệ trong dữ liệu.

Lời giải chi tiết:

- Học có giám sát là phương pháp học máy sử dụng dữ liệu có nhãn để xây dựng mô hình dự đoán hoặc phân loại đối tượng dữ liệu mới. Áp dụng trong lĩnh vực lọc thư rác, nhận dạng đối tượng trong hình ảnh hoặc video, nhận dạng tiếng nói, chẩn đoán bệnh trong y tế, và nhiều lĩnh vực khác.

- Học không giám sát là phương pháp học máy sử dụng dữ liệu không có nhãn để khám phá thông tin ẩn và mối quan hệ trong dữ liệu. Các kỹ thuật trong học không giám sát bao gồm gom cụm và giảm chiều dữ liệu. Gom cụm được sử dụng để phân nhóm dữ liệu dựa trên sự tương đồng, trong khi giảm chiều dữ liệu giúp giảm số chiều đặc trưng để tìm ra cấu trúc và thông tin quan trọng.

CH tr 147 LT2

Theo em, vì sao nên ứng dụng các mô hình học máy để hỗ trợ công tác chẩn đoán bệnh trong lĩnh vực y tế và chăm sóc sức khoẻ?

Phương pháp giải:

Kết hợp kiến thức được học và tìm hiểu thêm thông tin để trả lời.

Lời giải chi tiết:

Ứng dụng các mô hình học máy trong lĩnh vực y tế và chăm sóc sức khoẻ mang lại nhiều lợi ích, bao gồm:

- Chẩn đoán chính xác: Các mô hình học máy có khả năng phân tích đồng thời hàng ngàn thông tin y tế từ bệnh nhân để đưa ra đánh giá và dự đoán chẩn đoán với độ chính xác cao hơn so với phương pháp truyền thống. Điều này giúp cung cấp chẩn đoán sớm, giảm sai sót và tăng khả năng chữa trị hiệu quả.

- Dự báo và phòng ngừa: Các mô hình học máy có thể phân tích dữ liệu và nhận diện các yếu tố nguy cơ, dự báo triệu chứng và tình trạng bệnh tương lai. Điều này giúp các chuyên gia y tế và chăm sóc sức khoẻ thực hiện các biện pháp phòng ngừa và can thiệp kịp thời để ngăn chặn và điều trị các bệnh một cách hiệu quả.

- Tùy chỉnh và cá nhân hóa: Các mô hình học máy có thể học từ dữ liệu cá nhân của từng bệnh nhân và tạo ra các phác đồ điều trị tùy chỉnh và cá nhân hóa. Điều này giúp cải thiện hiệu quả điều trị và giảm tác động phụ.

- Quản lý dữ liệu và tư duy lâm sàng: Học máy có thể xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu y tế, giúp quản lý thông tin bệnh nhân, phân loại và gom cụm dữ liệu, và hỗ trợ quyết định lâm sàng. Điều này tăng hiệu suất làm việc và giúp chuyên gia y tế đưa ra quyết định chính xác và nhanh chóng.

CH tr 147 VD1

Liệt kê một số ứng dụng trên thiết bị di động có sử dụng nhận dạng giọng nói.

Phương pháp giải:

Dựa vào hiểu biết của bản thân để trả lời.

Lời giải chi tiết:

Một số ứng dụng trên thiết bị di động có sử dụng nhận dạng giọng nói.

- Hệ thống nhận dạng giọng nói trong ứng dụng gọi điện tự động.

- Ứng dụng ghi âm và chuyển đổi giọng nói thành văn bản.

- Công cụ ghi chú bằng giọng nói và chuyển đổi thành văn bản.

- Các ứng dụng trợ lý ảo dựa trên nhận dạng giọng nói.

- Hệ thống xác thực người dùng bằng giọng nói.

CH tr 147 VD2

Theo em, ngoài các ứng dụng được nhắc đến ở trên, học máy còn được ứng dụng để thực hiện công việc gì trong cuộc sống?

Phương pháp giải:

Tìm hiểu thêm các thông tin để trả lời câu hỏi.

Lời giải chi tiết:

Học máy còn được ứng dụng để thực hiện các công việc sau trong cuộc sống:

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dịch thuật tự động.

- Phân tích tâm trạng và phản hồi của người dùng trên mạng xã hội.

- Tự động gợi ý và tìm kiếm nội dung trên các nền tảng trực tuyến.

- Hệ thống tự động lái xe và xe tự hành.

- Tư vấn đầu tư tài chính và dự đoán thị trường tài chính.

- Phân loại ảnh và nhận dạng đối tượng trong hình ảnh hoặc video.

- Tạo nội dung sáng tạo như phim, âm nhạc hoặc hình ảnh.

- Phân tích dữ liệu y tế và hỗ trợ chẩn đoán bệnh.

- Tìm kiếm và tư vấn trong lĩnh vực du lịch và khách sạn.

- Tối ưu hóa quy trình sản xuất và dự báo nhu cầu trong ngành công nghiệp.