Vu's Blog

3 V’s of big data Volume : Challenge will just keep on getting bigger. Currently Facebook has more users than China has people. 👀 Velocity : How fast data coming in. Facebook was received 735M comments/421M status/195M image uploads per days... ten year ago. 💨💨💨 Variety : Almost of data is unstructured (storing photographs, sensor data, IoT device information, tweets, encrypted packets, voice, video...). 👻

Cloud AI service from AWS, GCP and Microsoft Azure.

6 step to created AI model by  CRISP-DM modeling approach 📚📚 1. Business Understanding : defining business objectives, clarify the queries related to core business objectives.  2. Data understanding : about historical data. 3. Data preparation : raise quality data to level required for machine learning algorithms could be process it.  4. Modeling : selecting a modeling technique or algorithm 5. Evaluation : assessing the accuracy. 6. Deployment : strategy for the training model in the live environment to work on new data. The models are monitored for accuracy. CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining) 

1.  Brute-Force Search Strategies Đây là thuật toán đơn giản nhất, nó không yêu cầu nhiều kiến thức chuyên nghành. Phù hợp cho việc tìm kiếm trong phạm vi số lượng state nhỏ. Nó yêu cầu: State description A set of valid operators Initial state Goal state description Có 05 cách để thực hiện chiến lược search brute force, bảng so sánh các cách tìm kiếm theo chiến lược này: Criterion Breadth First Depth First Bidirectional Uniform Cost Interactive Deepening Time b d b m b d/2 b d b d Space b d b m b d/2 b d b d Optimality Yes No Yes Yes Yes Completeness Yes No Yes Yes Yes 2.  Informed (Heuristic) Search Strategies Ứng dụng trong việc tìm kiếm ở môi trường có số lượng state lớn. Nó yêu cầu kiến thức chuyên ngành để tăng hiệu quả của việc tìm kiếm. Có bốn phương pháp thực hiện chiến lược tìm kiếm này Heuristic Evaluation Functions Pure Heuristic Search A * Search Greedy Best First Search 3.  Local Search Algorithms Bắt đầu từ một giải pháp tiềm năng, sau đó

1. Agent (tác nhân): l à tất cả những gì có thể nhận thức về môi trường của nó thông qua cảm nhận "Sensor" và đưa ra hành động tác động đến môi trường (effective). Có 03 loại agent: human, software, robotic. + Cấu trúc của Agent: Gồm 2 phần:  Architecture + Agent Program + Phân loại Agent: -  Simple Reflex Agents: Agent phản ứng đơn giản. - Model Based Reflex Agents: Agent phản xạ dựa trên model - Goal Based Agents: Agent dựa trên mục tiêu. - Utility Based Agents: Agent dựa trên tính tiện ích. 2. Turing test : Ứng dụng trong việc kiểm tra và đáng giá máy móc có thật sự thông minh?  https://vi.wikipedia.org/wiki/Ph%C3%A9p_th%E1%BB%AD_Turing   3. Các thuộc tính của môi trường Discrete / Continuous  − If there are a limited number of distinct, clearly defined, states of the environment, the environment is discrete (For example, chess); otherwise it is continuous (For example, driving). Observable / Partially Observable  − If it is possible to determine t

1. Các lĩnh vực ứng dụng của AI Sr.No. Research Areas Real Life Application 1 Expert Systems Examples − Flight-tracking systems, Clinical systems. 2 Natural Language Processing Examples: Google Now feature, speech recognition, Automatic voice output. 3 Neural Networks Examples − Pattern recognition systems such as face recognition, character recognition, handwriting recognition. 4 Robotics Examples − Industrial robots for moving, spraying, painting, precision checking, drilling, cleaning, coating, carving, etc. 5 Fuzzy Logic Systems Examples − Consumer electronics, automobiles, etc. 2. Phân loại công việc của AI Các công việc của AI được phân thành 03 loại công việc : - Mundane tasks:  Nhóm những công việc thuộc về bản năng thông thương: nói, nhìn, viết chữ... - Formal tasks: Những công việc có tính quy tắc như Toán học, địa lý, Logic... - Expert tasks: Nhóm công việc có tính chuyên gia: Sản xuất, giám sát... Đối với con người mức

1. Nhận thức - Con người nhận thức thông qua các mẫu - parttern. - Máy nhận thức dựa trên data và rule 2. Truy vấn thông tin - Con người: truy vấn thông qua partter. - Máy: truy vấn thông qua thuật toán. 3. Khả năng hiểu về đối tượng : - Con người: có thể hiểu hoàn toàn về một đối tượng cho dù một vài thông tin của đối tượng bị thiếu hoặc nhiễu.  - Máy: Không thể hiểu một cách chính xác. 

1. Trí thông minh - intelligent là gì? Dùng để chỉ khả năng của một hệ thống để tính toán, lý luận, nhận thức quan hệ và phân tích, học từ trải nghiệm, lưu trữ và retreive thông tin từ bộ nhớ, giải quyết vấn đề, ra quyết định ... 2. Các loại trí thông minh : Có 07 loại trí thông minh  Intelligence Description Example Linguistic intelligence The ability to speak, recognize, and use mechanisms of phonology (speech sounds), syntax (grammar), and semantics (meaning). Narrators, Orators Musical intelligence The ability to create, communicate with, and understand meanings made of sound, understanding of pitch, rhythm. Musicians, Singers, Composers Logical-mathematical intelligence The ability of use and understand relationships in the absence of action or objects. Understanding complex and abstract ideas. Mathematicians, Scientists Spatial intelligence The ability to perceive visual or spatial information, change it, and re-create visual images without reference to the objects, cons