Sự kiện sắp diễn ra:

Chào mừng Ngày sách Việt Nam 21/4Tài liệu HDSD Thư việnPhục vụ ngoài giờ từ thứ 2 đến thứ 6 và ngày thứ 7 Dịch vụ gởi sách giáo trình tận nhà cho sinh viên Danh mục tài liệu mớiGia hạn tài liệu online

Máy học

Sách “Trí tuệ nhân tạo máy học: biểu diễn tri thức và cơ chế suy diễn, xây dựng tự động cơ sở tri thức, học số và học ký hiệu”.

Tác giả: Nguyễn Đình Thúc chủ biên, Hoàng Đức Hải.

Năm xuất bản: 2002.

Nhà xuất bản: Lao động - Xã hội.

Những nghiên cứu về máy học được bắt đầu khoảng giữa thập niên 70, chủ yếu để mô hình hoá sự tự tổ chức, tự ổn định và những khả năng nhận dạng mẫu. Đặc trưng thường thấy ở các mô hình này là việc mô tả một hệ thống “tăng thêm”: tri thức gần như số không vào lúc khởi đầu, và tăng dần lên qua những thử nghiệm mà hệ thống kinh qua. Mô hình nổi tiếng nhất là mô hình perceptron do F.Rusenblatt đề xuất, tuy có những giới hạn như Minsky & Pappert đã nêu, nhưng những giới hạn này gần đây đã được khắc phục nhờ phương pháp liên kết mới như Touretzky & Hinton giới thiệu.

Trong những năm 60, xuất hiện một phương pháp khác: học theo ký hiệu, hướng về các thành tựu về khái niệm và tri thức có cấu trúc. Nổi tiếng nhất là phương pháp của Winston (1975) và kết quả ngoạn mục nhất thuộc về chương trình Meta-dendral của Buchanan, chương trình này phát sinh các luật giải thích các dữ liệu quang phổ được vận dụng vào hệ chuyên gia Dendral. Ngoài trí tuệ nhân tạo ra còn có nhiều cách tiếp nhận tri thức tự động khác: hệ thích nghi trong lý thuyết Automat, suy diễn văn phạm xuất phát từ nhận dạng mẫu, suy diễn quy nạp liên hệ mật thiết với lý thuyết thông tin và phương pháp số mà mạng nơ-ron là hiện thân mới nhất.

Sách trình bày các nội dung:

- Máy học, trí tuệ nhân tạo, học bằng thực hành, gỡ rối và hiểu sâu, xây dựng tự động cây phân loại.

- Biểu diễn: tri thức bằng hành động và bổ sung cơ sở tri thức, hình thức của không gian giải thích.

- Học: dựa trên giải thích, bằng cách khám phá tương đồng, nhờ loại suy.