Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
PREDICTION HỆ THỐNG GỢI Ý - Coggle Diagram
PREDICTION HỆ THỐNG GỢI Ý
How does AI cluster me
Khái niệm phân cum
K - mean
Mục đích để phân loại các điểm dữ liệu
vào các cụm sao cho các điểm dữ liệu
bên trong một cụm có cùng tính chất
Một cụm
Có thể được định nghĩa là các tập điểm
“ gần nhau”
Prediction
Giải thích các thuật toán, phân tích hành vi trước
đó để đưa ra đề xuất nội dung chính xác
K - means
là một thuật toán phân cụm đơn giản thuộc loại
học không giám sát (tức là dữ liệu không có nhãn)
K : số cụm cho trước
Means: giá trị trung bình/ trọng tâm
Ví dụ về phân cụm dữ liệu trên data tab
Ví dụ về phân cụm dữ liệu trong Excel
Giả sử bạn có một bảng dữ liệu chứa thông tin về khách hàng và các thuộc tính của họ như sau:
Khách hàng Tuổi Thu nhập Chi tiêu
A 25 3000 200
B 30 3500 250
C 22 2800 180
D 45 5000 350
E 50 5500 400
F 28 3200 220
Các bước thực hiện phân cụm dữ liệu:
Chọn Dữ liệu:
Mở Excel và nhập dữ liệu vào một bảng tính.
Chọn vùng dữ liệu bạn muốn phân cụm, ví dụ, cột Tuổi, Thu nhập, và Chi tiêu.
Cài đặt Add-ins:
Nếu bạn sử dụng Excel, bạn có thể cần cài đặt add-in phân tích dữ liệu. Đi đến "File" -> "Options" -> "Add-Ins" và chọn "Excel Add-ins". Tích vào "Analysis ToolPak" và nhấn "OK".
Sử dụng K-Means Clustering (hoặc công cụ phân cụm khác):
Excel không có công cụ phân cụm tích hợp sẵn, nhưng bạn có thể sử dụng VBA (Visual Basic for Applications) hoặc các add-ins bên ngoài để thực hiện phân cụm K-Means.
Để sử dụng K-Means clustering qua add-ins, bạn có thể tìm kiếm và cài đặt add-ins như “XLMiner Analysis ToolPak” từ Microsoft Store hoặc các nguồn đáng tin cậy khác.
Chạy Phân Cụm:
Sau khi cài đặt add-in, hãy mở công cụ phân tích dữ liệu từ tab “Data”.
Chọn tùy chọn phân cụm, như K-Means clustering.
Chỉ định số cụm (clusters) bạn muốn (ví dụ: 2 hoặc 3 cụm).
Chạy phân tích và xem kết quả.
Xem Kết Quả:
Kết quả phân cụm sẽ tạo ra một cột mới hoặc bảng dữ liệu với thông tin về nhóm cụm của mỗi đối tượng.
Ví dụ, bạn có thể thấy rằng khách hàng A, B, và F thuộc cùng một cụm trong khi khách hàng D và E thuộc một cụm khác.
Ví dụ về phân cụm dữ liệu trong Google Sheets
Trong Google Sheets, bạn có thể sử dụng Google Colab hoặc các công cụ Python khác để thực hiện phân cụm dữ liệu. Dưới đây là một hướng dẫn đơn giản:
Nhập Dữ liệu:
Nhập dữ liệu vào Google Sheets tương tự như trong ví dụ Excel.
Sử dụng Google Colab:
Mở Google Colab và cài đặt thư viện sklearn nếu chưa cài đặt.
Nhập dữ liệu vào Google Colab và sử dụng các thuật toán phân cụm như K-Means từ thư viện sklearn.
python
Sao chép mã
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
Nhập dữ liệu vào DataFrame
data = {
'Tuổi': [25, 30, 22, 45, 50, 28],
'Thu nhập': [3000, 3500, 2800, 5000, 5500, 3200],
'Chi tiêu': [200, 250, 180, 350, 400, 220]
}
df = pd.DataFrame(data)
Chạy thuật toán K-Means
kmeans = KMeans(n_clusters=2) # Số cụm bạn muốn
df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(df[['Tuổi', 'Thu nhập', 'Chi tiêu']])
print(df)
Kết quả:
Dữ liệu sẽ được phân nhóm vào các cụm và có thể hiển thị dưới dạng bảng hoặc đồ thị trong Google Colab.
Filter Bubbles
Filter Bubbles có thể gặp vấn đề vì
Filter bubbles" có thể gặp nhiều vấn đề nghiêm trọng vì chúng ảnh hưởng đến cách mà người dùng tiếp nhận thông tin và tương tác với thế giới. Dưới đây là một số vấn đề chính liên quan đến filter bubbles:
Giảm Đa Dạng Quan Điểm
Hạn Chế Tầm Nhìn: Filter bubbles có thể làm giảm sự tiếp xúc với các quan điểm và thông tin đa dạng, dẫn đến việc người dùng chỉ nhìn thấy những gì họ đã tin tưởng hoặc ưa thích trước đó.
Thiếu Đối Thoại: Khi mọi người chỉ tiếp xúc với các quan điểm tương đồng, cơ hội để tham gia vào các cuộc thảo luận mang tính xây dựng và hiểu biết về các quan điểm trái ngược giảm đi.
Tăng Cường Phân Cực Xã Hội
Khuyến Khích Phân Hoá: Filter bubbles có thể làm tăng sự phân cực xã hội bằng cách củng cố các quan điểm cực đoan và hạn chế sự hiểu biết giữa các nhóm xã hội khác nhau.
Phân Hoá Chính Trị: Trong chính trị, filter bubbles có thể làm trầm trọng thêm sự phân cực chính trị bằng cách tạo ra các nhóm người chỉ tiếp xúc với thông tin từ các quan điểm giống nhau.
Dễ Bị Ảnh Hưởng Bởi Thông Tin Sai Lệch
Lan Truyền Thông Tin Sai: Khi người dùng chỉ tiếp xúc với thông tin xác nhận quan điểm của mình, họ có thể dễ dàng bị ảnh hưởng bởi thông tin sai lệch và khó phát hiện các nguồn tin không đáng tin cậy.
Thiếu Nghiên Cứu Độc Lập: Filter bubbles có thể làm giảm khả năng của người dùng trong việc đánh giá thông tin một cách độc lập và khách quan.
Tạo Ra Các "Nhóm Xã Hội" Đóng
Tăng Cường Sự Cô Lập: Filter bubbles có thể dẫn đến sự cô lập xã hội bằng cách tạo ra các nhóm người đóng, nơi mọi người chỉ tương tác với những người có quan điểm tương tự.
Cản Trở Sự Đổi Mới: Sự cô lập trong các nhóm đóng có thể hạn chế sự đổi mới và sáng tạo, vì những người trong nhóm không tiếp xúc với các ý tưởng và thông tin mới.
Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Cá Nhân
Làm Xói Mòn Quyết Định Thông Minh: Filter bubbles có thể làm xói mòn khả năng đưa ra quyết định thông minh, vì người dùng có thể không có cái nhìn toàn diện về các vấn đề và lựa chọn của họ.
Tăng Cường Quyết Định Dựa Trên Cảm Xúc: Người dùng có thể bị ảnh hưởng bởi cảm xúc và cảm giác xác nhận hơn là thông tin chính xác và đầy đủ.
Khó Khăn Trong Việc Xây Dựng Cộng Đồng
Kích Thích Sự Chia Rẽ: Filter bubbles có thể thúc đẩy sự chia rẽ trong cộng đồng bằng cách củng cố các nhóm người có quan điểm khác nhau mà không có sự giao tiếp và hiểu biết lẫn nhau.
Khó Tạo Dựng Mối Quan Hệ Xã Hội: Việc thiếu sự giao tiếp giữa các nhóm người khác nhau có thể làm khó khăn việc xây dựng mối quan hệ xã hội và cộng đồng vững mạnh.
Cách Giảm Thiểu Các Vấn Đề Do Filter Bubbles:
Tìm Kiếm Thông Tin Đa Dạng: Chủ động tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn và quan điểm khác nhau để đảm bảo sự tiếp xúc với các quan điểm đa dạng.
Sử Dụng Công Cụ Đánh Giá: Sử dụng các công cụ và nguồn tài nguyên giúp đánh giá tính chính xác và tin cậy của thông tin.
Khuyến Khích Đối Thoại: Tham gia vào các cuộc thảo luận và đối thoại với những người có quan điểm khác để mở rộng hiểu biết và giảm thiểu sự phân cực.
What is FIilter Bubbles
"Filter bubbles" (tạm dịch là "bong bóng lọc") là một hiện tượng xảy ra khi cá nhân chỉ tiếp cận thông tin và quan điểm phù hợp với những gì họ đã tin tưởng hoặc thích trước đó, chủ yếu là do các thuật toán của mạng xã hội, công cụ tìm kiếm và các dịch vụ trực tuyến khác. Hiện tượng này dẫn đến việc người dùng bị giới hạn trong một "bong bóng" thông tin, nơi mà họ ít gặp phải các quan điểm hoặc thông tin trái chiều.
Ví dụ Filter Bubbles hạn chế tầm nhìn của con người
Filter bubbles có thể hạn chế tầm nhìn của con người bằng cách chỉ cung cấp cho họ những thông tin và quan điểm phù hợp với các niềm tin và sở thích hiện tại của họ. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách filter bubbles có thể hạn chế tầm nhìn của con người:
Chính Trị và Xã Hội
Các Cuộc Bầu Cử: Nếu một người thường xuyên đọc tin tức từ các nguồn chính trị chỉ đồng ý với quan điểm của mình, họ có thể không bao giờ thấy hoặc hiểu được các lập luận của các ứng cử viên hoặc chính sách đối lập. Điều này có thể dẫn đến sự không hiểu biết về các lựa chọn chính trị khác và không đánh giá đầy đủ các vấn đề quan trọng trong một cuộc bầu cử.
Xung Đột Xã Hội: Những người chỉ theo dõi các tin tức và quan điểm từ các nguồn đồng ý với họ có thể không nhận thức được các khía cạnh khác của các vấn đề xã hội, chẳng hạn như sự bất bình đẳng, xung đột sắc tộc, hoặc các vấn đề về quyền con người.
Sức Khỏe và Y Tế
Chọn Lọc Thông Tin Y Tế: Một người tìm kiếm thông tin về các phương pháp điều trị hoặc sức khỏe có thể bị hạn chế bởi các thuật toán hiển thị thông tin chỉ phù hợp với các xu hướng hoặc giả thuyết mà họ đã tin tưởng. Ví dụ, nếu một người tin vào các phương pháp điều trị thay thế và chỉ theo dõi các trang web và nhóm ủng hộ những phương pháp này, họ có thể không thấy thông tin từ các nghiên cứu y tế chính thống và các chuyên gia trong ngành.
Sử Dụng Thuốc: Những người chỉ đọc thông tin từ các nguồn về các phương pháp điều trị thay thế hoặc thuốc tự nhiên có thể không được thông báo đầy đủ về các phương pháp điều trị đã được chứng minh khoa học và có thể nguy cơ mắc phải các vấn đề sức khỏe do sự thiếu hiểu biết.
Chọn Lọc Sản Phẩm và Dịch Vụ
Mua Sắm Trực Tuyến: Khi mua sắm trực tuyến, thuật toán cá nhân hóa có thể chỉ hiển thị cho người dùng các sản phẩm tương tự với những gì họ đã mua hoặc xem trước đó. Điều này có thể hạn chế sự tiếp xúc của người dùng với các sản phẩm hoặc dịch vụ mới và khác biệt, dẫn đến việc họ không biết đến các tùy chọn tốt hơn hoặc giá cả hợp lý hơn.
Du Lịch: Nếu một người thường xuyên tìm kiếm và đặt vé cho các điểm đến cụ thể, thuật toán của các trang web du lịch có thể tiếp tục hiển thị các điểm đến tương tự mà không giới thiệu các địa điểm mới hoặc khác biệt mà người dùng có thể quan tâm.
Giáo Dục và Học Tập
Nghiên Cứu và Học Tập: Sinh viên hoặc người học có thể gặp khó khăn trong việc tiếp cận các tài liệu học tập và nghiên cứu từ các nguồn khác nhau nếu thuật toán tìm kiếm chỉ cung cấp các tài liệu phù hợp với lĩnh vực mà họ đã học hoặc nghiên cứu trước đó. Điều này có thể hạn chế khả năng của họ trong việc tiếp cận các quan điểm mới hoặc thông tin liên ngành.
Khám Phá Tri Thức: Những người có sở thích học tập cụ thể có thể chỉ tiếp xúc với nội dung liên quan đến sở thích đó, và do đó không được khuyến khích khám phá các lĩnh vực kiến thức khác, dẫn đến một cái nhìn hạn chế về thế giới.
Văn Hóa và Giải Trí
Nội Dung Giải Trí: Các dịch vụ phát video như Netflix có thể chỉ đề xuất các bộ phim và chương trình truyền hình dựa trên những gì người dùng đã xem trước đó. Điều này có thể làm giảm sự tiếp xúc với các thể loại mới hoặc các chương trình từ các nền văn hóa khác, dẫn đến sự thiếu đa dạng trong sở thích giải trí của người dùng.
Nhạc và Nghệ Thuật: Người dùng dịch vụ nghe nhạc trực tuyến có thể chỉ nghe các bài hát hoặc nghệ sĩ mà họ đã nghe trước đó, thay vì khám phá các thể loại âm nhạc mới hoặc các nghệ sĩ từ các nền văn hóa khác.
Tư Duy và Quyết Định
Khi Ra Quyết Định: Khi đối mặt với các quyết định quan trọng, như việc chọn trường học, nghề nghiệp, hoặc chính trị, việc chỉ tiếp xúc với thông tin từ các nguồn đã được cá nhân hóa theo sở thích có thể dẫn đến quyết định không hoàn toàn chính xác hoặc không được thông tin đầy đủ.