Đồ Án Tìm hiểu học máy và cây quyết định

Một giải pháp hiển nhiên là các chương trình phải tự học lấy cách giải quyết vấn đề từ kinh nghiệm, từ sự giống nhau, từ các ví dụ hay từ những “chỉ dẫn”, “lời khuyên”, Vì thế, từ khi phát minh ra máy tính, con người đã luôn mong muốn có thể xây dựng được những chương trình làm cho máy có khả năng tự học như người.
Tuy rằng đến nay mong muốn đó vẫn chưa thực hiện một cách triệt để song ở một góc độ nào đó nó cũng đạt được một số thành công nhất định.
Các thành tựu đáng kể mà học máy đã đạt được như:
Ø Nhận dạng tiếng nói.
Ø Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Ø Dự đoán, chẩn trị trong y học.
Ø Nhận dạng AND (tin sinh học).
Ø Phân loại cấu trúc thiên văn mới.
Ø Chơi cờ và một số trò chơi khác.
Ø Lái xe tự động
Ø Đặc biệt là các ứng dụng để khám phá tri thức (data mining) trong các CSDL lớn để trợ giúp việc ra quyết định.
Học máy kế thừa thành tựu của nhiều lĩnh vực khoa học. Sau đây là một số lĩnh vực và ý tưởng chính ảnh hưởng tới học máy:
Ø Trí tuệ nhân tạo: Học được dùng để miêu tả cho các khái niệm. Học máy như là bài toán tìm kiếm. Học như là phương pháp để cải tiến giải bài toán, nó sử dụng tri thức sẵn có và dữ liệu huấn luyện để hướng dẫn học.
Ø Các phương pháp Bayes: định lý Bayes làm cơ sở để tính xác suất của các giả thuyết và các thuật toán ước lượng các giá trị không quan sát được.
Ø Lý thuyết độ phức tạp tính toán: tính độ phức tạp của các nhiệm vụ học đo qua các ví dụ huấn luyện, số lỗi và các tính toán
Ø Lý thuyết điều khiển: Các thủ tục học để điều khiển quá trình tối ưu hóa mục đích trước hay học cách đoán các trạng thái tiếp theo của quá trình điều khiển.
Ø Lý thuyết thông tin: các độ đo của nội dung thông tin và entropy (là khái niệm để đo tính thuần nhất của một tập hợp).
Ø Triết học: những nguyên lý như Occam's razor (cho rằng giả thuyết đơn giản nhất là tốt nhất), các phân tích luận chứng để tổng quát hóa các dữ liệu quan sát được.
Ø Tâm lý học và thần kinh học: các đáp ứng thực tế của con người, các mô hình nơ-ron.
Ø Thống kê: đặc trưng lỗi, lý thuyết lấy mẫu, khoảng tin cậy
Trong khuôn khổ khóa luận tốt nghiệp, em chọn đề tài “ Tìm hiểu học máy và cây quyết định ”, đi sâu vào một phương pháp học phổ biến là học cây quyết định – 1 phương pháp được sử dụng phổ biến hiện nay thực hiện việc suy luận theo phương pháp quy nạp.
1.1 MỤC ĐÍCH, YÊU CẦU
1.1.1 Mục đích:
Tìm hiểu lý thuyết về lĩnh vực học máy, đi sâu vào phương pháp học cây quyết định.
1.1.2 Yêu cầu:
Ø Có được kiến thức tổng quan về lĩnh vực học máy và hiểu rõ phương pháp học cây quyết định.
Ø Cài đặt thành công một chương trình mô phỏng phương pháp học cây quyết định.