Trai Tân Cần Bị Phá Trinh
Con Chym bản Đôn
Giàu vậy mày. Chỉ tao tự học vớiừ xài xác suất thống kê là nhiều , đang chờ tăng lương từ 4000 lên 6000
học thì mới đầu khó chứ lúc sau đéo có con cặc gì hết phải ko lồn @badboysg2020.png "Sex :vozvn (12):")
Tao vẫn ko thể hiểu, viết code thế éo nào để cho máy móc có thể "tự học" (machine learning)
- Tạo bởi ewqeqweqw
- Start date
Trai Tân Cần Bị Phá Trinh
Con Chym bản Đôn
Hướng dẫn tự học với màytao cũng đang học và tao cũng nghĩ như vậy.
Ngày xưa cấp 3 lẫn đại học. Học toán đéo ra gì.
Giờ xô đẩy, tao đang học ML.
Thật sự khó vl.
Vừa học xong lúc tối. Chắc đây là baì dễ nhất.
Stellarsan
Hạt giống tầm thần
Machine Learning cơ bản
machinelearningcoban.com
Trai Tân Cần Bị Phá Trinh
Con Chym bản Đôn
Cảm ơn mày. Chúc mày sớm phát đạtM vào đây đọc qua điMachine Learning cơ bản
thôi mày, giờ nói thật.Bạn tao làm machine learning 4 năm bên Bosch lương 20 thôi.Machine cái Lồn gìM vào đây đọc qua điMachine Learning cơ bản
.png "Sex :vozvn (21):"){kind=icon}
Stellarsan
Hạt giống tầm thần
Cảm ơn m. T cũng biết cố thôi.
Lộ trình học như sau, m tham khảo:
Python cơ bản
Phython nâng cao,
Data visualization: seaborn, matplitlib, pandas, numpy,..
Học sql,
Học pre-processing
Học machine leaning
Cơ bản t thấy vậy. Không dám múa rìu qua mắt thợ những cao thủ kia
Trai Tân Cần Bị Phá Trinh
Con Chym bản Đôn
Tao làm tài chính, học để biết thêm tự làm mô hình dự đoán thôi chứ không phải IT đâu mày. Cũng là để hỗ trợ mấy tác vụ văn phòng như Word với Excel để khỏi mất công làm đi làm lại mấy việc đơn giảnthôi mày, giờ nói thật.Bạn tao làm machine learning 4 năm bên Bosch lương 20 thôi.Machine cái lồn gì
tvbusy
Thanh niên Ngõ chợ
AI dùng toán, rất nhiều toán. Lấy ví dụ mày thiết kế AI cho xe hơi, với thiết kế:
Thông tin đầu vào: sensor bên trái xe(x), phía trước (y) và bên phải (z), trả về giá trị từ 0 đến 1, với 0 là không có vật cản, 1 là có vật cản ngay sát sensor.
Thông tin đầu ra: chân ga (F1), giá trị từ 0 đến 1, với 0 là thả hoàn toàn, 1 là hết ga hết số. Còi xe (F2), với giá trị từ 0 đến 1, với 0 là không phát ra tiếng, 1 là kêu mạnh hết cỡ.
Mày thiết kế AI đơn giản nhất với chỉ một neuron với ma trận [a, b, c]. AI này chỉ có thể điều khiển chân ga, không biết dùng còi.
Mày cho máy tính chọn ngẫu nhiên 10 giá trị [a, b, c], chọn 5 giá trị hoạt động tốt, kết hợp theo từng cặp lấy giá trị trung bình để được 10 giá trị mới, lại cho giả lập, và cứ lặp đi lặp lại cho đến khi vừa ý.
Ví dụ: AI với neuron [0, 1, 0]: khi không có vật cản gần xe: [0, 0, 0] x [0, 1, 0] = 0, xe đứng yên. Khi có vật cản ở phía trước xe ở xa: [0, 0.1, 0] x [0, 1, 0] = 0.1, xe tăng tốc chậm. Cứ vậy thì neuron này sẽ khiến AI gặp vật cản phía trước thì lập tức hết ga hết số lao vào.
Tương tự, AI với neuron [1, 0, 0] sẽ tăng tốc khi có vật cản bên trái xe, [1, 0, 1] sẽ tăng tốc khi có vật cản 2 bên không quan tâm phía trước. [0.5, 0, 1] sẽ tăng tốc chậm khi có vật cản bên trái, tăng tốc nhanh khi có vật cản bên phải,...
Trên thực tế thì AI sẽ có rất nhiều thông tin đầu vào, đầu ra, cũng như số neuron và số lớp neuron. Bất kỳ thuật toán nào cũng có thể được thể hiện bằng rất nhiều ma trận kết hợp với nhau để tính đầu ra từ đầu vào.
Khi số neuron quá nhiều thì ngay người thiết kế AI cũng không thể hiểu nổi nó hoạt động như thế nào, vì mỗi neuron chỉ đơn giản là một ma trận giá trị. GPT-4 được đồn đoán sẽ có 100 tỷ neuron. Mỗi phiên bản của một AI là một bộ giá trị của tất cả các neuron, cứ thế mà lấy giá trị đầu vào, tính toán ra giá trị đầu ra, tất nhiên tốn nhiều thời gian và điện.
Thông tin đầu vào: sensor bên trái xe(x), phía trước (y) và bên phải (z), trả về giá trị từ 0 đến 1, với 0 là không có vật cản, 1 là có vật cản ngay sát sensor.
Thông tin đầu ra: chân ga (F1), giá trị từ 0 đến 1, với 0 là thả hoàn toàn, 1 là hết ga hết số. Còi xe (F2), với giá trị từ 0 đến 1, với 0 là không phát ra tiếng, 1 là kêu mạnh hết cỡ.
Mày thiết kế AI đơn giản nhất với chỉ một neuron với ma trận [a, b, c]. AI này chỉ có thể điều khiển chân ga, không biết dùng còi.
Mày cho máy tính chọn ngẫu nhiên 10 giá trị [a, b, c], chọn 5 giá trị hoạt động tốt, kết hợp theo từng cặp lấy giá trị trung bình để được 10 giá trị mới, lại cho giả lập, và cứ lặp đi lặp lại cho đến khi vừa ý.
Ví dụ: AI với neuron [0, 1, 0]: khi không có vật cản gần xe: [0, 0, 0] x [0, 1, 0] = 0, xe đứng yên. Khi có vật cản ở phía trước xe ở xa: [0, 0.1, 0] x [0, 1, 0] = 0.1, xe tăng tốc chậm. Cứ vậy thì neuron này sẽ khiến AI gặp vật cản phía trước thì lập tức hết ga hết số lao vào.
Tương tự, AI với neuron [1, 0, 0] sẽ tăng tốc khi có vật cản bên trái xe, [1, 0, 1] sẽ tăng tốc khi có vật cản 2 bên không quan tâm phía trước. [0.5, 0, 1] sẽ tăng tốc chậm khi có vật cản bên trái, tăng tốc nhanh khi có vật cản bên phải,...
Trên thực tế thì AI sẽ có rất nhiều thông tin đầu vào, đầu ra, cũng như số neuron và số lớp neuron. Bất kỳ thuật toán nào cũng có thể được thể hiện bằng rất nhiều ma trận kết hợp với nhau để tính đầu ra từ đầu vào.
Khi số neuron quá nhiều thì ngay người thiết kế AI cũng không thể hiểu nổi nó hoạt động như thế nào, vì mỗi neuron chỉ đơn giản là một ma trận giá trị. GPT-4 được đồn đoán sẽ có 100 tỷ neuron. Mỗi phiên bản của một AI là một bộ giá trị của tất cả các neuron, cứ thế mà lấy giá trị đầu vào, tính toán ra giá trị đầu ra, tất nhiên tốn nhiều thời gian và điện.
mày siêng vc, bỏ đi mày
Stellarsan
Hạt giống tầm thần
Tao cung thích tài chính.
Vừa hôm qua di hội thảo củ Báo đầu tư tổ chức. T tháy tài chính học thêm phân tích dữ liệu. Trưởng phòng, giám đốc trong tầm tay.
Nguyễn Quang 01
Thanh niên Ngõ chợ
Để tao giải thích mày hiểu cho đơn giản:
- Đa số các loại máy tính cũ trở về trước đều hoạt động dựa trên nguyên lý 0 và 1, tức là không hoặc có, định lý vật lý tắt bóng đèn, mở đèn để đưa ra các phép tính, các cấu trúc này gói gọn trong 1 con chip CPU và nguồn điện đi vào, dựa vào đó người ta viết nhiều dòng code 0, 1 nối tiếp nhau tạo ra các phần mềm, hệ thống. Dễ hiểu nhất là mày ở nhà tắt, mở công tắc bóng đèn tròn. Tắt mở bóng đèn theo quy luật sẽ tạo ra các thông tín hiệu như mật mã hoặc 1 bài nhạc để hàng xóm mày hiểu được. Chip CPU tân tiến hiện tại là i15 của Intel.
- Nhưng các thông tin 0 và 1 ở trên chỉ mang tính truyền dữ liệu, không có tính chuẩn hóa dữ liệu. Người ta mới nghĩ ra 1 con chip GPU của hãng NVIA có thể làm nhiều hơn code 0 và 1, hình như 4 nhân gì ấy hoặc code có thể chạy các dữ liệu đồng thời giữa 0 và 1 (nghe giống mấy con số 0.5, 0.3, 0.2,...). Có thể nói chip GPU mạnh hơn CPU, dùng nhiều tác vụ để chạy các máy học AI (lưu trữ dữ liệu lớn và phát triễn dữ liệu lớn, dựa trên nghiên cứu não con người) hoặc xử lý đồ họa, video bằng AI hoặc chơi game nặng. Chip CPU vẫn có thể làm được nhưng chậm chạp, và mắc nhiều lỗi màn hình xanh như i15 của Intel khi chạy AI hiện tại. Để chạy chip GPU cần phải có card đồ họa mạnh, cỡ laptop trên 25tr mới dùng được, hoặc mua card rời ít nhất 8tr.
Cái hay của GPA khi chạy AI là không cần gõ từng code if như mày nói ở trên mà mày chỉ cần up lên các dữ liệu phần mềm khác nhau, AI sẽ tự giải mã code ở trong các phần mềm, học nó và tạo ra 1 phần mềm mới kết hợp 1 trong các tính năng của các phần mềm đó. AI nói chính xác là máy học dữ liệu lớn sau đó đưa câu trả lời dựa trên 1 trong những dữ liệu đó kết hợp, còn việc nó có suy luận riêng giống con người không thì vẫn còn tranh cãi.
Centosa
Chú bộ đội
Đéo hiểu.
Centosa
Chú bộ đội
Hơi hơi hiểu.AI dùng toán, rất nhiều toán. Lấy ví dụ mày thiết kế AI cho xe hơi, với thiết kế:
Thông tin đầu vào: sensor bên trái xe(x), phía trước (y) và bên phải (z), trả về giá trị từ 0 đến 1, với 0 là không có vật cản, 1 là có vật cản ngay sát sensor.
Thông tin đầu ra: chân ga (F1), giá trị từ 0 đến 1, với 0 là thả hoàn toàn, 1 là hết ga hết số. Còi xe (F2), với giá trị từ 0 đến 1, với 0 là không phát ra tiếng, 1 là kêu mạnh hết cỡ.
Mày thiết kế AI đơn giản nhất với chỉ một neuron với ma trận [a, b, c]. AI này chỉ có thể điều khiển chân ga, không biết dùng còi.
Mày cho máy tính chọn ngẫu nhiên 10 giá trị [a, b, c], chọn 5 giá trị hoạt động tốt, kết hợp theo từng cặp lấy giá trị trung bình để được 10 giá trị mới, lại cho giả lập, và cứ lặp đi lặp lại cho đến khi vừa ý.
Ví dụ: AI với neuron [0, 1, 0]: khi không có vật cản gần xe: [0, 0, 0] x [0, 1, 0] = 0, xe đứng yên. Khi có vật cản ở phía trước xe ở xa: [0, 0.1, 0] x [0, 1, 0] = 0.1, xe tăng tốc chậm. Cứ vậy thì neuron này sẽ khiến AI gặp vật cản phía trước thì lập tức hết ga hết số lao vào.
Tương tự, AI với neuron [1, 0, 0] sẽ tăng tốc khi có vật cản bên trái xe, [1, 0, 1] sẽ tăng tốc khi có vật cản 2 bên không quan tâm phía trước. [0.5, 0, 1] sẽ tăng tốc chậm khi có vật cản bên trái, tăng tốc nhanh khi có vật cản bên phải,...
Trên thực tế thì AI sẽ có rất nhiều thông tin đầu vào, đầu ra, cũng như số neuron và số lớp neuron. Bất kỳ thuật toán nào cũng có thể được thể hiện bằng rất nhiều ma trận kết hợp với nhau để tính đầu ra từ đầu vào.
Khi số neuron quá nhiều thì ngay người thiết kế AI cũng không thể hiểu nổi nó hoạt động như thế nào, vì mỗi neuron chỉ đơn giản là một ma trận giá trị. GPT-4 được đồn đoán sẽ có 100 tỷ neuron. Mỗi phiên bản của một AI là một bộ giá trị của tất cả các neuron, cứ thế mà lấy giá trị đầu vào, tính toán ra giá trị đầu ra, tất nhiên tốn nhiều thời gian và điện.
LQDuy
Người phá đò sông Đà
Thấp thế, AI t tưởng 4-5 năm phải 50.thôi mày, giờ nói thật.Bạn tao làm machine learning 4 năm bên Bosch lương 20 thôi.Machine cái lồn gì
oaht2021
Lỗ đýt gợi cảm
Có cơ hội gì hay ko, chia sẻ đi nào!Tao cung thích tài chính.
Vừa hôm qua di hội thảo củ Báo đầu tư tổ chức. T tháy tài chính học thêm phân tích dữ liệu. Trưởng phòng, giám đốc trong tầm tay.
badboysg2020
Chú bộ đội
Bảo bạn m nghỉ đi, về code html css cho lẹthôi mày, giờ nói thật.Bạn tao làm machine learning 4 năm bên Bosch lương 20 thôi.Machine cái lồn gì
Datsl123456
Bò lái xe
có con AI nào dự đoán kết quả bet thành công chưa mấy tml hình như bọn nó làm r nhưng kq vẫn ra 50%
chimcusun
Chúa tể đa cấp
Hiểu một cách đơn giản thì nó là một chuỗi các điều kiện như thế này:
Nếu mày có chym => Mày giới tính đực
Nếu mày có chym + có thể cửng được => Mày giới tính đực có thể giao phối
Nếu mày có chym + có thể cửng được + có thể xuất tinh => Mày giới tính đực có đủ chức năng giao phối
Còn thực tế nó sẽ đưa vào một ma trận và chọn lọc theo ngữ cảnh. Túm lại máy học được là code cho nó hiểu càng nhiều trường hợp càng tốt.
Nếu mày có chym => Mày giới tính đực
Nếu mày có chym + có thể cửng được => Mày giới tính đực có thể giao phối
Nếu mày có chym + có thể cửng được + có thể xuất tinh => Mày giới tính đực có đủ chức năng giao phối
Còn thực tế nó sẽ đưa vào một ma trận và chọn lọc theo ngữ cảnh. Túm lại máy học được là code cho nó hiểu càng nhiều trường hợp càng tốt.
chimcusun
Chúa tể đa cấp
Không thể ra 50% được mà ra 49% nhé. Vì dự đoán là đi trước còn nhà cái luôn ra kết quả sau nên không bao giờ đoán trúng được quá 50%. Nếu là một bộ máy ngẫu nhiên thì mày có thể làm tỷ lệ tới 70% vì thực sự không có bộ máy nào ngẫu nhiên ra 50-50 cả. Nhưng do con người tác động thì không thể nhé.
Bố của Võ Mỵ Nương
Chú bộ đội
Bọn mày nói AI áp dụng toán nhiều mà tao thấy làm toán là điểm yếu nhất của AI .png "Sex :vozvn (3):")
LQDuy
Người phá đò sông Đà
Nhiều black-box.Bọn mày nói AI áp dụng toán nhiều mà tao thấy làm toán là điểm yếu nhất của AI
Điểm yếu luôn là dữ liệu.
nghluanzz1234zz
Chú bộ đội
làm AI cần buồi gì biết toán kĩ...Biết sơ sơ công thức thôi...Đằng nào n.ta cũng vẽ tool hộ m rồi...Toàn ngồi chỉnh tham số chứ học ₫c gì vào đầu...tao cũng đang học và tao cũng nghĩ như vậy.
Ngày xưa cấp 3 lẫn đại học. Học toán đéo ra gì.
Giờ xô đẩy, tao đang học ML.
Thật sự khó vl.
Vừa học xong lúc tối. Chắc đây là baì dễ nhất.
Ko thiết thực...như học code luôn chứ rảnh đâu đi học 1100, bitwise làm gì
Có thể bạn quan tâm
