Điểm qua các thuật toán Machine Learning hiện đại

machine learning in emoji

machine learning in emoji

Trong bài viết này, ta sẽ điểm qua một số thuật toán Machine learning thường được sử dụng trong các hệ thống hiện đại chuyên để xử lý Big Data. Các thuật toán này nhắm đến độ chính xác dự đoán và tối ưu hoá khả năng tính toán của hệ thống hiện tại.

Deep Learning

Modern machine learning

Modern machine learning

Deep learning là phương pháp nâng cao của mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks) khai thác khả năng tính toán ngày càng rẻ từ các chip xử lý hiện đại.

Phương pháp này nhắm tới việc xây dựng nhiều hơn các mạng nơ-ron phức tạp cũng như giải quyết bài toán semi-supervised do tập dữ liệu khổng lồ thường được gán nhãn không đầy đủ.

Các thuật toán deep learning phổ biến:

  • Deep Boltzmann Machine (DBM)
  • Deep Belief Networks (DBN)
  • Convolutional Neural Network (CNN)
  • Stacked Auto-Encoders

Dimensionality Reduction

PCA reduce 3D to 2D space

PCA reduce 3D to 2D space

Tương tự như phương pháp clustering, cơ chế của phương pháp giảm số chiều thuộc tính (dimensionality reduction) cũng dựa trên tính chất vốn có của dữ liệu để rút gọn, tổng hợp lại thành tập dữ liệu mới có thông tin ít hơn rất nhiều nhưng vẫn đảm bảo mô tả toàn vẹn tập dữ liệu ban đầu.

Phương pháp này thường được sử dụng vào Big Data, do số lượng dữ liệu quá lớn và giới hạn tính toán của hệ thống hiện tại, ta có thể rút gọn tập dữ liệu ban đầu để có thể đáp ứng được khả năng tính toán nhưng vẫn giữ được độ chính xác dự đoán có thể chấp nhận được. Một số thuật toán dimensionality reduction:

  • Principal Component Analysis (PCA)
  • Principal Component Regression (PCR)
  • Partial Least Squares Regression (PLSR)
  • Sammon Mapping
  • Multidimensional Scaling (MDS)
  • Projection Pursuit
  • Linear Discriminant Analysis (LDA)
  • Mixture Discriminant Analysis (MDA)
  • Quadratic Discriminant Analysis (QDA)
  • Flexible Discriminant Analysis (FDA)

Ensemble

ensemble-algorithms

ensemble-algorithms

Phương pháp ensemble là mô hình được tổng hợp từ nhiều mô hình con (weaker model) được huấn luyện độc lập. Kết quả dự đoán cuối cùng dựa trên kết quả “bỏ phiếu” của từng mô hình con đó cho kết quả đầu ra.

Các thuật toán cải tiến cho phương pháp này thường nhắm tới cách làm thế nào để lấy mẫu huấn luyện hiệu quả cho từng mô hình con và làm thế nào để lựa chọn các mô hình con sao cho chúng kết hợp lại có thể tạo ra kết quả dự đoán tốt nhất. Một số kĩ thuật esemble:

  • Boosting
  • Bootstrapped Aggregation (Bagging)
  • AdaBoost
  • Stacked Generalization (blending)
  • Gradient Boosting Machines (GBM)
  • Gradient Boosted Regression Trees (GBRT)
  • Random Forest

The 40 data science techniques

big data algorithms

big data algorithms

  1. Linear Regression
  2. Logistic Regression
  3. Jackknife Regression *
  4. Density Estimation
  5. Confidence Interval
  6. Test of Hypotheses
  7. Pattern Recognition
  8. Clustering – (aka Unsupervised Learning)
  9. Supervised Learning
  10. Time Series
  11. Decision Trees
  12. Random Numbers
  13. Monte-Carlo Simulation
  14. Bayesian Statistics
  15. Naive Bayes
  16. Principal Component Analysis – (PCA)
  17. Ensembles
  18. Neural Networks
  19. Support Vector Machine – (SVM)
  20. Nearest Neighbors – (k-NN)
  21. Feature Selection – (aka Variable Reduction)
  22. Indexation / Cataloguing *
  23. (Geo-) Spatial Modeling
  24. Recommendation Engine *
  25. Search Engine *
  26. Attribution Modeling *
  27. Collaborative Filtering *
  28. Rule System
  29. Linkage Analysis
  30. Association Rules
  31. Scoring Engine
  32. Segmentation
  33. Predictive Modeling
  34. Graphs
  35. Deep Learning
  36. Game Theory
  37. Imputation
  38. Survival Analysis
  39. Arbitrage
  40. Lift Modeling
  41. Yield Optimization
  42. Cross-Validation
  43. Model Fitting
  44. Relevancy Algorithm *
  45. Experimental Design

Nguồn tham khảo:

Advertisements

3 thoughts on “Điểm qua các thuật toán Machine Learning hiện đại

  1. Hi anh Hồng ! Cảm ơn những gì mà anh chia sẽ, thông qua những bài anh viết em hiểu dần hơn về Machine Learning. Nhưng em vẫn chưa hình dung được các bước cụ thể để làm một bài toán về nó, kiểu như nôm na : Xử lý dữ liệu, Training , Xây dựng mô hình, Đánh giá sai số…. Anh có thể cho em một project basic nhất có từng bước về phần này để em có thể hiểu sâu hơn không ạ ?
    Thanks anh 😀

    Số lượt thích

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Đăng xuất / Thay đổi )

Connecting to %s