Rất ấn tượng!
Trong bài Trí Tuệ Nhân Tạo và Những vị Chúa Tể Mới, bác Xuân Long và tôi đã ngầm ám chỉ rằng “những vị chúa tể mới” là những mô hình thống kê, thay cho những vị chúa tể (mấy chục năm) cũ là các mô hình logic hình thức chặt chẽ. Ngoài ra, một [...]
Watson còn khuya mới hạ gục được chú bồ câu này
Bài đăng ở Tia Sáng, số kỷ niệm 20 năm. Ngô Quang Hưng — Nguyễn Xuân Long Cảm ơn em họ biên tập! Năm 1950, Alan Turing, cha đẻ ngành khoa học máy tính, đặt ra một câu hỏi đồng nghĩa với thách thức cho nhân loại: “Làm thế nào để biết được một chiếc [...]
HM5: Mô hình giả thuyết không nhất quán và định lý hội tụ đều Vapnik-Chervonenkis HM7: AdaBoost Trong bài HM 5, ta đã giới thiệu mô hình giả thuyết không nhất quán và chứng minh định lý hội tụ đều của Vapnik và Chervonenkis. Đây là một trong những định lý cơ bản nhất của [...]
We’re all rooting for you, man. (Pun intended!)
Last Updated: 18/11/2010 Trang này lấy cảm hứng từ trang lexicon của chùa THT bắt đầu từ gợi ý của địa chủ blog này. Chủ đề trung tâm là suy diễn thống kê. Với nhãn quan này tôi bắt đầu từ lý thuyết xác suất, sau đó chuyển sang lexicon bên thống kê học và [...]
Khái niệm “chuyển giản” (reduction) là khái niệm trung tâm của lý thuyết tính toán và thuật toán. Alina Beygelzimer, John Langford, và Bianca Zadrozny có một tutorial hay ở ICML 2009 về “chuyển giản” trong học máy. Ví dụ, ta có thể “chuyển giản” bài toán phân loại (classification) tổng quát về bài toán [...]
HM4: Độ phức tạp mẫu và VC dimension. HM6: Độ phức tạp Rademacher Hai mô hình (nhất quán và PAC) chúng ta thấy cho đến nay đều không thực tế lắm. Trên thực tế dữ liệu thường có nhiễu, việc tìm một giả thuyết nhất quán với nhiều mẫu trở nên khó khăn. Đôi khi [...]
Giới thiệu với bạn đọc blog KHMT video bài giảng của GS Michael Jordan ở ML summer school (ở Cambridge tháng 9 năm ngoái) về đề tài thú vị này: http://videolectures.net/mlss09uk_jordan_bfway/ Có cả một số bình luận về machine learning trong không gian chung của các nghiên cứu về thống kê. Còn đây là concluding [...]
Anh Long đã nhắc đến Judea Pearl trong một bài viết cũ. Gần đây Judea Pearl có một bài survey rất hay về causal inference. Tôi chưa “ngâm cứu” hết, nhưng cứ giới thiệu nó ở đây, xem như giữ chỗ khi nào ngâm cứu xong thì bàn kỹ hơn.
Theo tin: Indeed, Stair represents a new wave of AI, one that integrates learning, vision, navigation, manipulation, planning, reasoning, speech and natural-language processing. It also marks a transition of AI from narrow, carefully defined domains to real-world situations in which systems learn to deal with complex data and adapt to uncertainty.
Có một bài blog gần đây khá thú vị so sánh về machine learning và statistics (của Brendan O’Connor). Những nhận xét về sự khác nhau về culture giữa hai cộng đồng nghiên cứu khá chính xác. Xem ở đây. Tôi cũng có quan điểm khá rõ ràng về vị trí của hai chuyên ngành [...]
Đọc được mấy câu này từ EWD1036 hay quá: 1. The effort of using machines to mimic the human mind has always struck me as rather silly: I’d rather use them to mimic something better. … 2. Do the universities provide for society the intellectual leadership it needs or only the training it asks for? [...]