AID301c - Phần 4: Học máy, nhận dạng hình ảnh và ngôn ngữ tự nhiên

Chọn mô hình bắt đầu từ chọn thước đo, vì cùng một mô hình có thể trông tốt hay tệ tuỳ cách chấm. Với bài toán phân loại, độ chính xác chung dễ đánh lừa khi các lớp lệch nhau, nên cần thêm độ chính xác dương, độ phủ, F1 và đường cong ROC, rồi đặt ngưỡng theo cái giá của báo nhầm so với bỏ sót; với hồi quy là sai số tuyệt đối và sai số bình phương, mỗi loại phạt sai lệch lớn theo một kiểu. Mọi ứng viên phải vượt một mốc so sánh đơn giản, kiểm bằng kiểm định chéo chứ không bằng một lần chia may mắn. Hai lớp bài toán chuyên biệt là nhận dạng hình ảnh, nơi mạng nơ-ron tích chập rút đặc trưng thẳng từ điểm ảnh, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, từ cách biểu diễn văn bản thành vectơ tới phân loại nội dung. Người học chọn và biện hộ được cho một mô hình bằng thước đo khớp với mục tiêu kinh doanh.