Lab · Dữ liệu & robot
Phòng lab Dữ liệu & Robot
Bảy trạm nhỏ về cách dữ liệu biến thành quyết định và cách robot di chuyển. Tất cả dùng chung dữ liệu của một quán tưởng tượng: xe bánh mì của cô Lan.
Kit
Bạn bắt đầu ở trạm nào cũng được. Mỗi trạm có một thử thách nhỏ, bạn làm được là mình đánh dấu ngay.
Đã xong 0/7 thử thách
Sổ ghi chép của cô Lan
Ba mươi ngày bán ở một xe bánh mì tại Sài Gòn. Số liệu là bịa, nhưng giống một xe thật: cuối tuần đông khách, trời mưa người ta ngại ra đường, sáng nào nóng quá thì bán ít đi một chút, và từ ngày 15 giá tăng từ 20.000 đ lên 25.000 đ.
Xem đủ 30 ngày
| Ngày | Thứ | Thời tiết | °C | Giá (nghìn đ) | Đã bán |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | T2 | Nắng | 30 | 20 | 120 |
| 2 | T3 | Nắng | 35 | 20 | 92 |
| 3 | T4 | Nhiều mây | 30 | 20 | 115 |
| 4 | T5 | Nắng | 32 | 20 | 110 |
| 5 | T6 | Mưa | 27 | 20 | 104 |
| 6 | T7 | Nắng | 31 | 20 | 137 |
| 7 | CN | Nắng | 34 | 20 | 116 |
| 8 | T2 | Nhiều mây | 29 | 20 | 117 |
| 9 | T3 | Nhiều mây | 29 | 20 | 114 |
| 10 | T4 | Nắng | 31 | 20 | 121 |
| 11 | T5 | Mưa | 26 | 20 | 101 |
| 12 | T6 | Nắng | 31 | 20 | 120 |
| 13 | T7 | Nắng | 31 | 20 | 138 |
| 14 | CN | Nắng | 33 | 20 | 125 |
| 15 | T2 | Nắng | 30 | 25 | 120 |
| 16 | T3 | Nhiều mây | 30 | 25 | 107 |
| 17 | T4 | Mưa | 27 | 25 | 91 |
| 18 | T5 | Nắng | 33 | 25 | 103 |
| 19 | T6 | Nắng | 34 | 25 | 93 |
| 20 | T7 | Nhiều mây | 29 | 25 | 131 |
| 21 | CN | Nắng | 32 | 25 | 115 |
| 22 | T2 | Nắng | 30 | 25 | 119 |
| 23 | T3 | Mưa | 27 | 25 | 83 |
| 24 | T4 | Nắng | 32 | 25 | 106 |
| 25 | T5 | Nhiều mây | 30 | 25 | 113 |
| 26 | T6 | Mưa | 27 | 25 | 93 |
| 27 | T7 | Nắng | 31 | 25 | 128 |
| 28 | CN | Nắng | 35 | 25 | 100 |
| 29 | T2 | Nhiều mây | 29 | 25 | 111 |
| 30 | T3 | Nắng | 32 | 25 | 95 |
Trạm 1: Chọn đúng biểu đồ
Kit
Mỗi biểu đồ trả lời một câu hỏi, nên trước khi vẽ mình luôn hỏi: câu hỏi là gì? Muốn xem thay đổi theo thời gian thì dùng đường. So vài nhóm với nhau thì dùng cột. Các phần của một tổng thì dùng tròn, miễn là ít phần thôi. Còn muốn xem hai con số có đi cùng nhau không thì dùng biểu đồ chấm.
Thử thách · Chưa xong
Chọn biểu đồ hợp nhất cho cả bốn câu hỏi.
Câu 1/4
Đúng 0/4 câu
Số bánh bán mỗi ngày thay đổi thế nào trong tháng?
Trạm 2: Precision và recall
Kit
Camera trong lò của cô Lan chấm cho mỗi ổ bánh một điểm cháy. Mình phải vạch một ngưỡng, ổ nào trên ngưỡng thì bỏ. Đặt ngưỡng thấp thì bắt được hết ổ cháy nhưng bỏ oan cả bánh ngon. Đặt cao thì không phí ổ nào, nhưng bánh cháy lại tới tay khách. Precision (độ chính xác) hỏi: trong số ổ mình bỏ, bao nhiêu ổ cháy thật? Recall (độ phủ) hỏi: trong số ổ cháy, mình bắt được bao nhiêu?
Thử thách · Chưa xong
Bắt được ít nhất 10 trong 12 ổ cháy mà bỏ oan không quá 3 ổ ngon.
| Bỏ đi | Đem bán | |
|---|---|---|
| Cháy thật | 12 bắt đúng | 0 lọt lưới |
| Ngon thật | 12 bỏ oan | 16 ổn |
Bắt được 12/12 ổ cháy, bỏ oan 12 ổ ngon.
Trạm 3: Học vẹt (overfitting)
Kit
Đây là một buổi sáng đông khách ở xe bánh mì, cứ 10 phút đếm một lần. Mình học một đường cong từ các chấm đặc, rồi kiểm tra trên các chấm rỗng mà mình chưa thấy bao giờ. Đường càng uốn (bậc càng cao) thì càng khớp chấm đặc. Nhưng quá một mức, nó bắt đầu chép luôn cả phần nhiễu, và lỗi trên chấm rỗng tăng vọt. Đó là học vẹt.
Thử thách · Chưa xong
Tìm bậc cho lỗi kiểm tra thấp nhất.
Lỗi khi học
28.67
Lỗi kiểm tra
23.08
Lỗi ở từng bậc
Trạm 4: Điều khiển PID
Kit
Drone giao hàng của mình phải bay giữ ở độ cao 10 mét. P đẩy mạnh hơn khi càng lệch xa, nhưng chỉ có P thì sẽ vọt quá rồi lắc lư. D để ý mình đang bay nhanh cỡ nào mà phanh lại, nhờ vậy bớt lắc. Chỉ có P và D thì trọng lực vẫn kéo mình thấp hơn một chút, nên I cộng dồn phần lệch còn lại đó và đẩy nó đi.
Thử thách · Chưa xong
Lên tới 10 m, vọt quá dưới 10% và từ giây thứ 6 trở đi chỉ lệch tối đa nửa mét.
Vọt quá
91%
Ổn định lúc
chưa ổn định
Lệch lúc cuối
9.02 m
Trạm 5: Bộ lọc Kalman (ý tưởng của EKF)
Kit
GPS trên xe máy nhảy lung tung cả vài mét. Nhưng mình cũng biết đại khái xe chạy nhanh cỡ nào và về hướng nào. Bộ lọc Kalman trộn hai thứ đó: đoán xe đáng lẽ đang ở đâu, nhìn GPS, rồi dịch một phần về phía GPS. Dịch nhiều hay ít tùy mình tin bên nào hơn. Robot và điện thoại dùng bản mở rộng gọi là EKF khi đường đi cong, nhưng vòng lặp vẫn y như vậy.
Thử thách · Chưa xong
Làm cho đường đã lọc lệch chưa tới một nửa so với GPS thô.
GPS lệch
11.2 m
Đã lọc lệch
6.8 m
Trạm 6: Tìm đường với A*
Kit
Robot của mình cần tìm đường từ xe bánh mì tới chỗ khách. Dijkstra tìm theo từng vòng quanh điểm xuất phát: không bao giờ sót, nhưng phải xem rất nhiều ô. Tham lam (greedy) lao về phía trông có vẻ gần đích nhất, nên dễ bị tường đánh lừa. A* cộng quãng đã đi với ước đoán quãng còn lại, nhờ vậy vừa hướng về đích vừa tìm được đường ngắn nhất.
Thử thách · Chưa xong
Vẽ tường sao cho đường của Tham lam dài hơn đường của A*.
Chạm hoặc kéo qua các ô để thêm hay xóa tường. Dùng bàn phím: phím mũi tên để di chuyển, phím cách để bật tắt tường.
| Số ô đã xem | Độ dài đường | |
|---|---|---|
| A* | 57 | 20 |
| Dijkstra | 151 | 20 |
| Tham lam | 29 | 20 |
Trạm 7: Gradient descent (đi xuống dốc)
Kit
Huấn luyện mô hình là đi xuống dốc trên đường lỗi của nó. Mình dò độ dốc chỗ đang đứng rồi bước một bước xuống. Learning rate là độ dài bước chân đó. Nhỏ quá thì tới tối vẫn còn đi. Lớn quá thì nhảy vọt qua cả thung lũng, lần nhảy sau còn loạn hơn lần trước.
Thử thách · Chưa xong
Xuống tới đáy thung lũng trong tối đa 8 bước.
Nhỏ quá: bò từng chút
Số bước
0
Lỗi
20.75