một thuật toán học máy do Leo Breiman và Adele Cutler phát triển từ đầu những năm 2000 và được sử dụng phổ biến hiện nay

ứng dụng cho các bài toán phân loại và bài toán hồi quy

là một phần mở rộng của phương pháp đóng bao (bagging) trong DT vì nó sử dụng cả tính chất đóng bao và tính ngẫu nhiên đặc trưng để tạo ra một rừng các cây quyết định không tương quan.

Đây là điểm khác biệt chính giữa DT và RF cho phép giảm thiểu sự trùng khớp quá mức (Overfitting) do DT gây ra.

mô tả đối tượng cần phân loại (còn được gọi là đóng gói đặc điểm hoặc “phương pháp không gian con ngẫu nhiên”) tạo ra một tập hợp con bao gồm các đặc điểm ngẫu nhiên để đảm bảo mối có tương quan thấp giữa các cây quyết định.

RF hoạt động như thế nào ?

được dựng nên bởi một tập hợp các cây quyết định DT, trong đó mỗi cây sẽ chứa các dữ liệu mẫu tạo từ tập mẫu huấn luyện có thay thế mà ta gọi là mẫu khởi động (bootstrap sample)

tính ngẫu nhiên này sẽ được đưa vào túi các đặc điểm (feature bagging) nhằm bổ sung thêm sự đa dạng của tập dữ liệu để giảm thiểu sự tương quan giữa các cây quyết định DT

Với bài toán hồi quy, các cây quyết định sẽ được trung bình hóa để đánh giá, để phân loại người ta sử dụng cách bỏ phiếu để lấy đa số, nghĩa là, biến định tính có tần suất cao nhất sẽ tạo ra lớp ta dự đoán.

Đây là điểm khác biệt chính giữa DT và RF cho phép giảm thiểu sự trùng khớp quá mức (Overfitting) do DT gây ra.

Nội hàm của phân loại bằng RF

sử dụng các đặc điểm được chọn ngẫu nhiên hoặc kết hợp các đặc điểm tại mỗi nút để phát triển cây.

Cây quyết định sử dụng nhiều thuật toán để quyết định chia một cách đệ quy (recursive partitioning) một nút thành hai hoặc nhiều nút con từ các nút con lại chia tiếp v.v. tạo nên các nút ở nhiều cấp

bước thực hiện phân loại RF gồm

• Bước 1: n bản ghi ngẫu nhiên và m tính năng được lấy từ tập dữ liệu có k bản ghi.

Bước 2: Các cây quyết định riêng lẻ được xây dựng cho mỗi mẫu

Bước 3: Mỗi cây quyết định sẽ tạo ra một đầu ra

Bước 4: Đầu ra cuối cùng được xem xét dựa trên Biểu quyết đa số hoặc Trung bình cho Phân loại và hồi quy tương ứng

Một số ưu thế của RF

Giảm nguy cơ trùng lặp quá mức (Overfitting)

Dễ dàng xác định tầm quan trọng của đặc điểm

ây quyết định có nguy cơ trùng lặp quá mức vì chúng có xu hướng khớp chặt chẽ với tất cả các mẫu trong dữ liệu huấn luyện

Vì rừng ngẫu nhiên có thể xử lý cả nhiệm vụ hồi quy và phân loại với độ chính xác cao nên đây là một phương pháp phổ biến trong số các nhà khoa học dữ liệu.

NN có thể được coi là công cụ biến đổi dữ liệu mục đích là liên kết các phần tử trong một tập dữ liệu với các phần tử trong tập thứ hai.

là một chương trình hoặc mô hình học máy đưa ra quyết định theo cách tương tự như bộ não con người, bằng cách sử dụng các quy trình bắt chước cách các nơ-ron sinh học làm việc cùng nhau để xác định hiện tượng, cân nhắc các lựa chọn và đưa ra kết luận.

NN đôi khi được gọi là mạng thần kinh nhân tạo ANN (Artificial Neural Network) hoặc mạng thần kinh mô phỏng SNN (Simulation Neural Network).

NN có thể được coi là công cụ biến đổi dữ liệu mục đích là liên kết các phần tử trong một tập dữ liệu với các phần tử trong tập thứ hai.

Một số NN phổ dụng trong viễn thám

Perceptron là mạng lưới thần kinh lâu đời nhất được Frank Rosenblatt tạo ra vào năm 1958

Mạng thần kinh Feedforward hay còn gọi là perceptron nhiều lớp (MLP)

Mô hình mạng thần kinh tích chập CNN (Convolutional Neural Network) thường được sử dụng để nhận dạng hình ảnh, nhận dạng mẫu và/hoặc thị giác máy tính.

Mạng nơ-ron hồi quy RNN (Regression Nẻuon Network) là một mô hình sử dụng dữ liệu tuần tự hoặc dữ liệu chuỗi thời gian

Mạng Neuron tích chập CNN

CNN bao gồm nhiều khối (được gọi là các lớp của kiến trúc), trong tiểu mục này, chúng tôi đã mô tả chi tiết một số khối xây dựng này cùng vai trò của chúng trong kiến trúc CNN.

là thành phần quan trọng nhất của bất kỳ kiến trúc CNN nào. Nó chứa một tập hợp các bộ lọc chập (còn gọi là bộ lọc), được tích hợp với hình ảnh đầu vào (số liệu N chiều) để tạo ra bản đồ tính năng đầu ra.

là một mạng ô chứa các giá trị hoặc số rời rạc ở từng ô được dùng làm trọng số của bộ lọc này.

để hiểu hoạt động tích chập, nếu chúng ta chụp một ảnh thang màu xám có kích thước 4 x 4, được hiển thị trong Hình 6.8 và bộ lọc 2 x 2 với các trọng số được khởi tạo ngẫu nhiên như trong Hình 6.9.

là thành phần quan trọng nhất của bất kỳ kiến trúc CNN nào. Nó chứa một tập hợp các bộ lọc chập (còn gọi là bộ lọc), được tích hợp với hình ảnh đầu vào (số liệu N chiều) để tạo ra bản đồ tính năng đầu ra.

CNN bao gồm nhiều khối (được gọi là các lớp của kiến trúc), trong tiểu mục này, chúng tôi đã mô tả chi tiết một số khối xây dựng này cùng vai trò của chúng trong kiến trúc CNN.

là một mạng ô chứa các giá trị hoặc số rời rạc ở từng ô được dùng làm trọng số của bộ lọc này.

để hiểu hoạt động tích chập, nếu chúng ta chụp một ảnh thang màu xám có kích thước 4 x 4, được hiển thị trong Hình 6.8 và bộ lọc 2 x 2 với các trọng số được khởi tạo ngẫu nhiên như trong Hình 6.9.

Bộ lọc (Kernel) của phép tích chập

là một mạng ô chứa các giá trị hoặc số rời rạc ở từng ô được dùng làm trọng số của bộ lọc này.

CNN bao gồm nhiều khối (được gọi là các lớp của kiến trúc), trong tiểu mục này, chúng tôi đã mô tả chi tiết một số khối xây dựng này cùng vai trò của chúng trong kiến trúc CNN.

là thành phần quan trọng nhất của bất kỳ kiến trúc CNN nào. Nó chứa một tập hợp các bộ lọc chập (còn gọi là bộ lọc), được tích hợp với hình ảnh đầu vào (số liệu N chiều) để tạo ra bản đồ tính năng đầu ra.

để hiểu hoạt động tích chập, nếu chúng ta chụp một ảnh thang màu xám có kích thước 4 x 4, được hiển thị trong Hình 6.8 và bộ lọc 2 x 2 với các trọng số được khởi tạo ngẫu nhiên như trong Hình 6.9.

Mô tả Phép tích chập (Convolution)

để hiểu hoạt động tích chập, nếu chúng ta chụp một ảnh thang màu xám có kích thước 4 x 4, được hiển thị trong Hình 6.8 và bộ lọc 2 x 2 với các trọng số được khởi tạo ngẫu nhiên như trong Hình 6.9.

CNN bao gồm nhiều khối (được gọi là các lớp của kiến trúc), trong tiểu mục này, chúng tôi đã mô tả chi tiết một số khối xây dựng này cùng vai trò của chúng trong kiến trúc CNN.

là thành phần quan trọng nhất của bất kỳ kiến trúc CNN nào. Nó chứa một tập hợp các bộ lọc chập (còn gọi là bộ lọc), được tích hợp với hình ảnh đầu vào (số liệu N chiều) để tạo ra bản đồ tính năng đầu ra.

là một mạng ô chứa các giá trị hoặc số rời rạc ở từng ô được dùng làm trọng số của bộ lọc này.

Lớp gộp (Pooling Layer)

là kỹ thuật gộp phổ biến nhất và được sử dụng nhiều nhất.

Hạn chế chính của lớp gộp là đôi khi nó làm giảm hiệu suất tổng thể của CNN.

là một mạng ô chứa các giá trị hoặc số rời rạc ở từng ô được dùng làm trọng số của bộ lọc này.

để hiểu hoạt động tích chập, nếu chúng ta chụp một ảnh thang màu xám có kích thước 4 x 4, được hiển thị trong Hình 6.8 và bộ lọc 2 x 2 với các trọng số được khởi tạo ngẫu nhiên như trong Hình 6.9.

là loại mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng (ANN) và nó tuân theo nguyên tắc của mạng nơ-ron perceptron nhiều lớp truyền thống (MLP).

Lớp kết nối đầy đủ FC (Full Connection)

là loại mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng (ANN) và nó tuân theo nguyên tắc của mạng nơ-ron perceptron nhiều lớp truyền thống (MLP).

là một mạng ô chứa các giá trị hoặc số rời rạc ở từng ô được dùng làm trọng số của bộ lọc này.

để hiểu hoạt động tích chập, nếu chúng ta chụp một ảnh thang màu xám có kích thước 4 x 4, được hiển thị trong Hình 6.8 và bộ lọc 2 x 2 với các trọng số được khởi tạo ngẫu nhiên như trong Hình 6.9.

là kỹ thuật gộp phổ biến nhất và được sử dụng nhiều nhất.

Hạn chế chính của lớp gộp là đôi khi nó làm giảm hiệu suất tổng thể của CNN.

Phát hiện đối tượng nhân tạo bằng mô hình YOLO

là phương pháp phát hiện đối tượng thông qua nhận dạng đối tượng là một lĩnh vực ứng dụng của Thị giác máy tính (Computer Vision) liên quan đến việc xác định và định vị các đối tượng trong hình ảnh hoặc video

Thuật toán YOLO sử dụng một mạng nơ-ron tích chập (CNN) chia hình ảnh thành một lưới. Mỗi ô trong lưới dự đoán một số lượng hộp giới hạn nhất định.

Hạn chế chính của lớp gộp là đôi khi nó làm giảm hiệu suất tổng thể của CNN.

là loại mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng (ANN) và nó tuân theo nguyên tắc của mạng nơ-ron perceptron nhiều lớp truyền thống (MLP).

Nội hàm của YOLO

Thuật toán YOLO sử dụng một mạng nơ-ron tích chập (CNN) chia hình ảnh thành một lưới. Mỗi ô trong lưới dự đoán một số lượng hộp giới hạn nhất định.

là phương pháp phát hiện đối tượng thông qua nhận dạng đối tượng là một lĩnh vực ứng dụng của Thị giác máy tính (Computer Vision) liên quan đến việc xác định và định vị các đối tượng trong hình ảnh hoặc video

Hạn chế chính của lớp gộp là đôi khi nó làm giảm hiệu suất tổng thể của CNN.

là loại mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng (ANN) và nó tuân theo nguyên tắc của mạng nơ-ron perceptron nhiều lớp truyền thống (MLP).

hirrr

Quiz

•

Other

•

1st Grade

•

Practice Problem

•

Medium

hiro tran

Used 3+ times

FREE Resource

28 questions

Show all answers

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Cây quyết định DT (Decision Tree)
Xuất xứ

phân loại đối tượng được công bố lần đầu tiên bởi Hunt và cộng sự vào năm 1996.

phân loại đối tượng được công bố lần đầu tiên bởi Hunt và cộng sự vào năm 1999.

phân loại đối tượng được công bố lần đầu tiên bởi Hunt và cộng sự vào năm 1998.

phân loại đối tượng được công bố lần đầu tiên bởi Hunt và cộng sự vào năm 1997.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

Cấu trúc của DT

là một thuật toán có giám sát phi tham số

dùng để phân loại và tính toán hồi quy.

có cấu trúc cây phân cấp

gồm nút gốc, các nhánh, nút bên trong và nút lá giống như một cái cây.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

Nội hàm của phân loại bằng DT

Cây quyết định sử dụng nhiều thuật toán để quyết định chia một cách đệ quy

một nút thành hai hoặc nhiều nút con từ các nút con lại chia tiếp v.v. tạo nên các nút ở nhiều cấp

thực hiện một loạt các câu lệnh if-else theo thuật ngữ thông thường.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Nội hàm của phân loại bằng DT có mấy biến

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

Nội hàm của phân loại bằng DT gồm biến nào?

Biến phản hồi

Biến giải thích

Biến giải tích

Biến cần tìm

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Entropy thông tin của tập mẫu

về cơ bản đo lường mức độ lẫn (impurity), ngược với mức độ thuần nhất (purity) của tập mẫu của một nút và là một mức độ có tính ngẫu nhiên

là một tính chất thống kê cho phép đo xem một thuộc tính nào đó có thể tách biệt các mẫu phù hợp với mục đích phân loại hay không.

Cây quyết định là một trong những thuật toán học máy dễ bị khớp dữ liệu quá mức. (Overfitting)

Cắt tỉa là một kỹ thuật loại bỏ các phần của Cây quyết định khiến cây quyết định không thể phát triển hết chiều sâu.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

Hệ số bù trừ thông tin IG

về cơ bản đo lường mức độ lẫn (impurity), ngược với mức độ thuần nhất (purity) của tập mẫu của một nút và là một mức độ có tính ngẫu nhiên

là một tính chất thống kê cho phép đo xem một thuộc tính nào đó có thể tách biệt các mẫu phù hợp với mục đích phân loại hay không.

Cây quyết định là một trong những thuật toán học máy dễ bị khớp dữ liệu quá mức. (Overfitting)

Cắt tỉa là một kỹ thuật loại bỏ các phần của Cây quyết định khiến cây quyết định không thể phát triển hết chiều sâu.

Create a free account and access millions of resources

Create resources

Host any resource

Get auto-graded reports

Continue with Google

Continue with Email

Continue with Classlink

Continue with Clever

or continue with

Microsoft

Apple

Others

Already have an account?

Similar Resources on Wayground

30 questions

TU VUNG HSK1 bai 1-3

Quiz

•

1st Grade

25 questions

Tìm kiếm thông tin trên Internet - 4B

Quiz

•

1st - 5th Grade

23 questions

SC1-한글 2

Quiz

•

1st Grade

23 questions

gtkd-SỐ

Quiz

•

1st - 5th Grade

26 questions

Bt kiểm tra

Quiz

•

1st - 3rd Grade

28 questions

L16-marugoto

Quiz

•

1st Grade

30 questions

CUỘC THI TÌM HIỂU VỀ ĐỘI TNTP HỒ CHÍ MINH

Quiz

•

1st - 5th Grade

30 questions

Tuần 6

Quiz

•

1st Grade

Popular Resources on Wayground

10 questions

Forest Self-Management

Lesson

•

1st - 5th Grade

25 questions

Multiplication Facts

Quiz

•

5th Grade

30 questions

Thanksgiving Trivia

Quiz

•

9th - 12th Grade

30 questions

Thanksgiving Trivia

Quiz

•

6th Grade

11 questions

Would You Rather - Thanksgiving

Lesson

•

KG - 12th Grade

48 questions

The Eagle Way

Quiz

•

6th Grade

10 questions

Identifying equations

Quiz

•

KG - University

10 questions

Thanksgiving

Lesson

•

5th - 7th Grade

Discover more resources for Other

10 questions

Forest Self-Management

Lesson

•

1st - 5th Grade

11 questions

Would You Rather - Thanksgiving

Lesson

•

KG - 12th Grade

10 questions

Identifying equations

Quiz

•

KG - University

18 questions

Kids Christmas Trivia

Quiz

•

KG - 5th Grade

20 questions

Thanksgiving

Quiz

•

KG - 12th Grade

15 questions

Living and Nonliving Things

Quiz

•

1st Grade

47 questions

NWEA Reading Prep 160-171

Quiz

•

1st - 4th Grade

10 questions

Exploring the Water Cycle

Interactive video

•

1st - 5th Grade

hirrr

28 questions