4.0.1 Cùng xây dựng Model Machine Learning với Bêta và Bít: Phiên bản R [Vietnamese]

By Przemyslaw Biecek

Th?i được, tất cả c?c model dự đo?n (predictive models) đều tr?ng c? vẻ ổn, nhưng l?m c?ch n?o ch?ng ta c? thể x?y dựng c?c model một c?ch đ?ng tin cậy hơn? Đ?y ch?nh l? c?u hỏi t?i thường được hỏi bởi c?c nh? khoa học dữ liệu ở những mức độ kinh nghiệm kh?c nhau. C?u hỏi c? vẻ đơn giản, nhưng đồng thời cũng rất th?ch thức bởi v? c? rất nhiều luồng quan điểm v? mối quan t?m kh?c nhau từ những người li?n quan. Những người x?y dựng model thường tập trung v?o việc huấn luyện model (training model) một c?ch tự động, kiểm so?t hiệu năng, debug v? những hoạt động duy tr? cả hệ thống từ dữ liệu đến tối ưu hiệu năng phần cứng v? cải tiến model (MLOps). Người sử dụng model phần nhiều thường hứng th? hơn với những c?u hỏi về từ đ?u m? model cho ra kết quả dự đo?n như vậy (explainability) hoặc những đ?i hỏi nhất định để hiểu được b?n trong model hoạt động như thế n?o (transparency) v? mức độ "ph?ng thủ" (security) của m? h?nh trước những tấn c?ng, v? dụ như từ dữ liệu k?m chất lượng. Về ph?a x? hội, những mối quan t?m thường l? model c? c?ng bằng hay thi?n vị (fairness hay bias), v? dụ m? h?nh c? ưu ti?n cho một nh?m người nhỏ trong x? hội, hoặc thi?n vị về giới t?nh kh?ng; hay kết quả dự đo?n từ model c? ph? hợp chuẩn mực đạo đức hay kh?ng (ethics). Quyển s?ch n?y tổng h?a tất cả c?c g?c nh?n tr?n. Bạn đọc sẽ t?m thấy những kĩ thuật machine learning chọn lọc v? cả những c?ch hiểu trực quan ngắn gọn. C?c kĩ thuật đều được gắn liền với c?c đoạn code trong ng?n ngữ R. Bạn đọc sẽ c?ng hai nh?n vật B?ta v? B?t đi dạo v?o khu vườn, kh?ng phải của k? hoa dị thảo, m? l? của c?c model ML th? vị. Trong khu vườn c? ngọn đ?n được thắp l?n bởi những g?c nh?n thấu đ?o về model từ kinh nghiệm thực tế. Cuộc b?n luận giữa B?ta v? B?t cũng ch?nh l? những g? diễn ra trong thực tế m? c?c nh? khoa học dữ liệu thường gặp, c? n?n thử một model kh?c kh?ng, hoặc c? n?n thử một kĩ thuật kh?c để khai ph? dữ liệu, hoặc một tập dữ liệu kh?c chăng? --- v? ti tỉ c?u hỏi như l?m c?ch n?o để so s?nh giữa những model hoặc l?m thế n?o để kiểm tra hiệu năng. Qu? tr?nh ph?t triển model đ?i hỏi sự cẩn thận v? tr?ch nhiệm, nhưng rất th? vị. Th?ng thường, nhiều quyển s?ch chỉ ch? t?m v?o mặt kiến thức m? qu?n mất đi niềm vui v? sự th? vị. Nhưng, hi vọng ở quyển s?ch n?y, ch?ng ta sẽ c? được cả hai.

• Format: Paperback
• Language: Vietnamese
• ISBN: 8365291169
• ISBN13: 9788365291165
• Release Date: April 2022
• Publisher: Scientific Foundation Smarterpoland.PL
• Length: 58 Pages
• Weight: 0.47 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 8.3" x 11.7"