[NHẠC]
Vậy bây giờ chúng ta đã xây dựng được một loại mới hoàn chỉnh về trải nghiệm nhà hàng hoặc
trải nghiệm đánh giá nhà hàng sử dụng bộ phân loại.
Chũng ta hãy đào sâu và hiểu rõ hơn về phân loại là gì,
và các ứng dụng khác của phân loại.
Một bộ phân loại lấy đầu vào x, ví dụ một câu của một đánh giá hoặc
những đầu vào khác như chúng ta sẽ thấy.
Nó được đẩy qua một mô hình để có đầu ra là một giá trị y,
mà chúng ta đang cố gắng dự đoán.
Và đây là một lớp, ví dụ, tích cực hoặc tiêu cực.
Tích cực trong trường hợp phân tích cảm tính tương ứng với ngón tay cái đưa lên trên
trong khi tiêu cực tương ứng với ngón tay cái hướng xuống dưới.
Nhưng đây chỉ là một ví dụ về phân loại.
Bạn có thể nhìn vào nội dung, ví dụ, một trang web, tôi muốn
biết trang web này có thú vị không và tôi có thể sắp xếp chúng theo danh mục.
Ví dụ, đây là về giáo dục, một trang về giáo dục,
hay là một trang về tài chính, hay là một trang về công nghệ, vân vân?
Không chỉ có hai danh mục
Có thể có ba, bốn hoặc
thậm chí hàng trăm danh muc mà tôi sẽ dự đoán.
Bây giờ ví dụ khác về phân loại,
thực sự tác động tới tất cả cuộc sống của chúng ta, đó là lọc thư rác.
Một số bạn có thể vẫn nhớ, có lẽ đầu những năm 2000, lọc thư rác trông như thế nào.
Chất lượng không tốt.
Thực sự chúng đều là những thứ được điều chỉnh bằng tay,
oh nó có các từ nhất định, nó chắc chắn là thư rác.
Nhưng người gửi thư rác thay đổi từ ngữ một chút,
thêm số thay vì chữ và có thể đánh bại bộ lọc thư rác.
Và cái gì đã thực sự thay đổi thế giới của bộ lọc thư rác.
Nó đã thay đổi rất nhiều đến nỗi mà tôi thậm chí không nhìn vào thư mục rác của tôi, thật tiếc nếu
tin nhắn của bạn đi vào thư mục rác của tôi, tôi không mở nó, đó là học máy.
Đó là phân loại.
Họ lấy đầu vào x của email và
đưa qua bộ phân loại để dự đoán liệu có phải thư rác hay không.
Nó đã làm rất tốt.
Và nó làm không phải bằng việc xem xét nội dung email mà
nó nhìn vào các đặc điểm khác.
Ví dụ, ai đã gửi nó.
Nếu thư của một người bạn thân hoặc ai đó bạn hay thăm hỏi,
thì nó ít khả năng là thư rác.
Địa chỉ IP là một người gửi từ máy tính thông thường, vân vân.
Rất nhiều thông tin.
Đây là một ứng dụng thực tế rất thú vị khác.
Trong phiên bản máy tính chúng ta làm được rất nhiều phân loại.
Chúng ta sẽ lấy một hình ảnh và hình dung hình ảnh đó là gì.
Ví dụ ở đây đầu vào x là các điểm ảnh của hình ảnh.
Chúng ta đưa nó vào bộ phân loại và
chúng ta sẽ dự đoán những việc như là đó là một con cho phải không?
Thực tế nó là một Labrador Retriever, Golden Retriever hoặc giống chó khác.
Đây thực sự là một chú chó Labrador Retriever.
Và như chúng ta sẽ thấy sau này trong module học sâu,
có những cách mới rất hay để làm điều này với tính chính xác cao.
Bây giờ bạn cũng có thể sử dụng phân loại trong các hệ thống chuẩn đoán y tế và
thực tế thì đó là những gì bác sĩ làm.
Họ cặp nhiệt độ cho bạn, có thể họ xem bản x-ray của bạn, họ nhìn vào một vài
bản kiểm tra y tế và họ cố gắng chuẩn đoán về bệnh của bạn.
Có thể họ nói không, không, bạn không sao cả hoặc bạn bị cảm lạnh,
bạn bị cúm, thậm chí có thể là bạn bị viêm phổi.
Đó là một biến y cần được dự đoán,
căn bệnh nào đang diễn biến.
Ngày nay có những điều mới rất thú vị về y học cá nhân,
bởi vì sự dự đoán không phụ thuộc vào các số đo chuẩn mực mà
còn được cá nhân hóa với tôi.
Có thể phụ thuộc vào trình tự DNA của tôi, khá thú vị và
cũng phụ thuộc vào phong cách sống của tôi,
hoặc có thể thực tế hơn, giống như thế này.
Và vì thế với tất cả các phép đo này,
có thể tạo ra dự đoán tốt hơn cho bệnh của tôi.
Ý tưởng về sự phân loại trong học máy,
thực sự đi xa hơn nhiều, thậm chí có thể đọc được ý nghĩ của bạn.
Khi tôi ở Carnegie-Mellon, Tom Mitchell, một trong những người bạn và đồng nghiệp của tôi
ở văn phòng của anh ấy, anh ấy gặp tôi và nói chúng tôi đã làm điều tuyệt vời
lấy hình ảnh trong não bạn sử dụng công nghệ gọi là FMRI,
đó là quét não và dự đoán khi bạn đang đọc từng từ của văn bản,
liệu bạn đang đọc từ búa hay từ nhà.
Vì thế nó thực sự đọc được ý nghĩ của bạn.
Nhưng thực tế anh ấy đã làm nhiều thứ thú vị.
Ví dụ, nếu bạn nhìn một bức tranh về cái búa hoặc một ngôi nhà, nhưng
bạn huấn luyện việc phân loại trên việc bạn đọc từ búa và nhà,
bạn sẽ vẫn có thể đọc được ý nghĩ của bạn và hình dung được cái bức tranh nào bạn đang nhìn.
Vì vậy đây là
là điểm tiếp theo của sự phân loại để hiểu não làm việc như thế nào.
[NHẠC]