markdown:
http://laptrinhx.com/topic/33013/diem-qua-cac-thuat-toan-machine-learning-hien-dai
Trong bài viết này, ta sẽ điểm qua một số thuật toán Machine learning thường được sử dụng trong các hệ thống hiện đại chuyên để xử lý Big Data. Các thuật toán này nhắm đến độ chính xác dự đoán và tối ưu hoá khả năng tính toán của hệ thống hiện tại.
**Deep Learning**
Modern machine learningDeep learning là phương pháp nâng cao của mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks) khai thác khả năng tính toán ngày càng rẻ từ các chip xử lý hiện đại.
Phương pháp này nhắm tới việc xây dựng nhiều hơn các mạng nơ-ron phức tạp cũng như giải quyết bài toán semi-supervised do tập dữ liệu khổng lồ thường được gán nhãn không đầy đủ.
Các thuật toán deep learning phổ biến:
- Deep Boltzmann Machine (DBM)
- Deep Belief Networks (DBN)
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Stacked Auto-Encoders
**Dimensionality Reduction**
Tương tự như phương pháp clustering, cơ chế của phương pháp giảm số chiều thuộc tính (dimensionality reduction) cũng dựa trên tính chất vốn có của dữ liệu để rút gọn, tổng hợp lại thành tập dữ liệu mới có thông tin ít hơn rất nhiều nhưng vẫn đảm bảo mô tả toàn vẹn tập dữ liệu ban đầu.
Phương pháp này thường được sử dụng vào Big Data, do số lượng dữ liệu quá lớn và giới hạn tính toán của hệ thống hiện tại, ta có thể rút gọn tập dữ liệu ban đầu để có thể đáp ứng được khả năng tính toán nhưng vẫn giữ được độ chính xác dự đoán có thể chấp nhận được. Một số thuật toán dimensionality reduction:
- Principal Component Analysis (PCA)
- Principal Component Regression (PCR)
- Partial Least Squares Regression (PLSR)
- Sammon Mapping
- Multidimensional Scaling (MDS)
- Projection Pursuit
- Linear Discriminant Analysis (LDA)
- Mixture Discriminant Analysis (MDA)
- Quadratic Discriminant Analysis (QDA)
- Flexible Discriminant Analysis (FDA)
**Ensemble** ![ ensemble-algorithms](https://ongxuanhong.files.wordpress.com/2017/02/ensemble-algorithms.jpg?w=665)
ensemble-algorithmsPhương pháp ensemble là mô hình được tổng hợp từ nhiều mô hình con (weaker model) được huấn luyện độc lập. Kết quả dự đoán cuối cùng dựa trên kết quả “bỏ phiếu” của từng mô hình con đó cho kết quả đầu ra.
Các thuật toán cải tiến cho phương pháp này thường nhắm tới cách làm thế nào để lấy mẫu huấn luyện hiệu quả cho từng mô hình con và làm thế nào để lựa chọn các mô hình con sao cho chúng kết hợp lại có thể tạo ra kết quả dự đoán tốt nhất. Một số kĩ thuật esemble:
- Boosting
- Bootstrapped Aggregation (Bagging)
- AdaBoost
- Stacked Generalization (blending)
- Gradient Boosting Machines (GBM)
- Gradient Boosted Regression Trees (GBRT)
- Random Forest
**The 40 data science techniques** [Linear Regression](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Linear+Regression) [Logistic Regression](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Logistic+regression) [Jackknife Regression](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Jackknife+Regression)* [Density Estimation](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Density+Estimation) [Confidence Interval](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Confidence+Interval) [Test of Hypotheses](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Test+of+Hypotheses) [Pattern Recognition](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Pattern+Recognition) [Clustering](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Clustering)– (aka Unsupervised Learning) [Supervised Learning](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Supervised+Learning) [Time Series](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Time+series) [Decision Trees](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Decision+Trees) [Random Numbers](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Random+Numbers) [Monte-Carlo Simulation](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Monte+Carlo+Simulation) [Bayesian Statistics](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Bayesian+Statistics) [Naive Bayes](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Naive+Bayes) [Principal Component Analysis](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=pcs)– (PCA) [Ensembles](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Ensembles) [Neural Networks](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Neural+Networks) [Support Vector Machine](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=svm)– (SVM) [Nearest Neighbors](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Nearest+Neighbors)– (k-NN) [Feature Selection](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Feature+Selection)– (aka Variable Reduction) [Indexation / Cataloguing](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Indexation)* [(Geo-) Spatial Modeling](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Spatial+Modeling) [Recommendation Engine](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Recommendation+Engine)* [Search Engine](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Search+Engine)* [Attribution Modeling](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Attribution+Modeling)* [Collaborative Filtering](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Collaborative+Filtering)* [Rule System](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Rule+System) [Linkage Analysis](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Linkage+Analysis) [Association Rules](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Association+Rules) [Scoring Engine](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=scoring) [Segmentation](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Segmentation) [Predictive Modeling](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Predictive+Modeling) [Graphs](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=graph) [Deep Learning](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Deep+Learning) [Game Theory](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Game+Theory) [Imputation](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=imputation) [Survival Analysis](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Survival+Analysis) [Arbitrage](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=arbitrage) [Lift Modeling](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=Lift+Modeling) [Yield Optimization](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=yield+optimization) [Cross-Validation](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=cross+validation) [Model Fitting](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=model+fitting) [Relevancy Algorithm](http://www.analyticbridge.com/profiles/blogs/online-advertising-a-solution-to-optimize-ad-relevancy)* [Experimental Design](http://www.datasciencecentral.com/page/search?q=experimental+design) **Nguồn tham khảo:**

Server: nginx/1.10.3 (Ubuntu)