Chuyển đến nội dung chính

Tổng quan về Machine Learning

  TỔNG QUAN VỀ MACHINE LEARNING Dưới đây là note của mình về tóm tắt tổng quan về Machine Learning, về một số các mô hình truyền thống. Mọi người có thể tham khảo theo bài viết dưới đây! https://www.facebook.com/share/p/1HsBe8P9Xy/ Người viết: Lê Công Diễn Mang đi nhớ ghi nguồn

Sự khác nhau giữa 32 bit và 64 bit?


SỰ KHÁC NHAU GIỮA 32 BIT VÀ 64 BIT
Bạn là một nhân viên trong xưởng chế biến nước táo. Bạn có một chiếc máy trước mặt và một đống táo, với mỗi quả tương ứng với 1 ô.



Trên bàn phím chỉ có 2 con số: 0 và 1. Mỗi ô chứa táo sẽ đánh số tương ứng. Bạn có thể lựa chọn cách đánh số.
Giả sử mỗi lần lấy táo bạn chỉ nhập được tối đa 2 số. Vậy thì các giá trị bạn có thể nhập vào máy tính là 00, 01, 10, 11. Nếu đánh 4 ô táo đó các mã số lần lượt là 00, 01, 10, 11, vậy thì chỉ có tối đa 4 ô táo có thể dùng. (Lưu ý là mình nói đánh dấu ô táo, không phải quả táo vì táo trong ô có thể mất và có thể nhận hàng mới.)
Bạn có thể truy cập vào ô táo thứ 5 không? Không, vì máy của bạn chỉ có thể nhận diện được 4 trường hợp như đã kể phía trên.
Vậy giả sử máy có thể nhập tối đa 3 số thì sao? Máy sẽ trông như thế này đây!

Như thế thì bạn có thể nhập được bao nhiêu giá trị nhỉ? 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111. Hừm, 8 cái. Vậy nếu ta đánh số ô chứa táo tương ứng như trên 000, 001,..., 110, 111, thế là ta có thể truy cập tối đa 8 ô chứa táo rồi.
Ta cùng nhập 000, và ấn nút đỏ thôi!
Nào táo số 000, biến thành nước nào!

Nào táo số 101, biến thành nước nào!

Lại câu hỏi cũ, nếu chỉ có thể truy cập tối đa 8 ô chứa táo, vậy làm sao truy cập táo thứ 9?
Chúng ta sẽ tăng giới hạn nhập của máy lên.
Giả sử máy có giới hạn là 32 slot để nhập. Vậy thì số ô chứa táo tối đa có thể truy cập là bao nhiêu? 4,294,967,296 ô, với mỗi ô lần lượt là 00000000000000000000000000000000, 00000000000000000000000000000001,... (32 chữ số). Tại sao lại ra con số 4 tỷ này? Vì mỗi slot nhập có 2 trường hợp là 0 và 1, trong mỗi khả năng nó thì slot nhập kế tiếp lại có 2 trường hợp. Như thế thì ta có 2*2*2*...*2 (32 lần), tương ứng với 2^32 = 4,294,967,296.
Bàn táo đủ rồi, ta quay lại về máy tính nào.
Nếu xem máy để truy cập các ô táo đó là register, và các ô táo là các ô lưu trữ dữ liệu trên RAM, quả táo chính là dữ liệu. Thì ta sẽ hiểu nôm na rằng, register có một kích thước thể hiện giới hạn truy cập dữ liệu trên RAM (cũng như lúc nãy chúng ta bảo rằng kích thước máy nhập thể hiện giới hạn ô táo chúng ta có thể truy cập). Vậy thì 32 bit và 64 bit chính là loại register thể hiện giới hạn của chúng. Đối với 32 bit, ta có thể truy cập được 4 triệu bit bộ nhớ, tương ứng với 4GB bộ nhớ. Điều này dẫn đến máy 32 bit chỉ có thể sử dụng tối đa RAM 4GB, với RAM trên 4GB sẽ là không thể, cũng giống như việc truy cập vào ô táo thứ 5 khi giới hạn máy nhập là 2 như ví dụ bên trên vậy.
64 bit ra đời để giải quyết bài toán trên. Với 64 bit, ta có thể truy cập được 2^64 = 18,446,744,073,709,551,616 ô, tương ứng với 16777216 TB, tha hồ mà sử dụng.
RAM càng lớn, máy tính chạy càng nhanh? Đúng nhưng không đúng. Đúng vì đối với các RAM kích thước nhỏ, khi bộ nhớ RAM đầy thì nó sẽ chuyển dữ liệu về ổ cứng để lưu trữ tạm thời. So với việc tương tác giữa RAM và register, lại có sự phát sinh thêm thời gian giữa RAM và ổ cứng, dẫn đến máy bị chậm. Với RAM kích thước lớn, chúng không lo bị đầy nên không cần phải gửi nhờ dữ liệu cho ổ cứng, nên sẽ không bị chậm vì lý do đó. Nhưng máy cũng sẽ có thể bị chậm vì lý do dở hơi nào khác. Chính vì thế RAM không quyết định tốc độ của máy, thế nhưng RAM ít thì chắc chắn máy sẽ chậm.

Tổng kết: Trong đời sống thường ngày, chúng ta hay gặp những thứ nhỏ nhặt, cũng vì chúng ta ít quan tâm và không được ai giải thích nên xem nó là điều hiển nhiên. Mình hi vọng những bài viết giải thích những điều đơn giản này giúp các bạn mở rộng lăng kính của mình không chỉ giới hạn bởi hai từ “hiển nhiên” ấy, mà nó còn là một sự hiểu biết về ý nghĩa của chúng. Cám ơn các bạn đã đọc!
Nội dung bài viết thuộc về Lê Công Diễn.

Người viết: Lê Công Diễn
Mang đi nhớ ghi nguồn



Nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

TÂN SINH VIÊN NÊN LỰA CHỌN LAPTOP NHƯ THẾ NÀO? (CỰC CHI TIẾT)

  TÂN SINH VIÊN NÊN LỰA CHỌN LAPTOP NHƯ THẾ NÀO (CỰC CHI TIẾT)? Mùa tựu trường cũng đã đến gần, và đây cũng là lúc các bạn sinh viên nhập học chuẩn bị sắm sửa cho mình một chiếc laptop cá nhân, phục vụ cho quãng thời gian học đại học của bạn. Tuy nhiên, vì là tân sinh viên nên bạn chưa hề có bất kỳ kinh nghiệm gì trong việc lựa chọn chiếc laptop phù hợp. Bản thân mình không phải là một tay chơi laptop, tuy nhiên mình có đủ kiến thức cơ bản để tìm kiếm và lựa chọn chiếc laptop phù hợp với bản thân mình. Hy vọng bài viết này sẽ phần nào giúp bạn, có thể là một tân sinh viên, hoặc có thể là một ai đó bất kỳ, tìm ra cho mình một chiếc laptop ưng ý nhất. Trước khi đi thẳng vào việc lựa chọn laptop, mình sẽ đưa ra rõ từ bối cảnh bản thân cho đến thông tin về thị trường laptop. Từ bối cảnh này bạn sẽ có cơ sở lựa chọn và đưa ra quyết định đúng đắn, phù hợp với bản thân hơn. Tiểu sử mua laptop của bản thân mình (tâm lý sinh viên khi mới mua) Vào khoảng thời gian này tầm 7 năm về trước (ngh...

Tổng quan về Machine Learning

  TỔNG QUAN VỀ MACHINE LEARNING Dưới đây là note của mình về tóm tắt tổng quan về Machine Learning, về một số các mô hình truyền thống. Mọi người có thể tham khảo theo bài viết dưới đây! https://www.facebook.com/share/p/1HsBe8P9Xy/ Người viết: Lê Công Diễn Mang đi nhớ ghi nguồn

Tìm hiểu Linear Regression [Machine Learning cho người ngố]

  Machine Learning cho người ngố Phần 1: Linear Regression Mình đang dự định làm một series về Machine Learning. Không hẳn là sẽ có nhiều thời gian làm về cái này, nhưng sự hứng thú của mình về nó sẽ là động lực lớn để mình cố gắng thêm. Bạn có thấy tiêu đề bài viết của mình có gì khác lạ không? Cho người ngố? Cụm từ tiếng Anh của nó là “for dummies”. Bạn sẽ phát hiện ra rằng cụm từ này xuất hiện nhiều trong các tựa đề cuốn sách “Design Pattern for Dummies”, “ English Grammar for Dummies”,… cụm từ này có nghĩa là ngay cả khi bạn ngu ngốc thì vẫn có thể đọc được. Và đó cũng chính là mục tiêu của mình khi viết bài blog, làm sao để mọi người có thể đọc được. Các bài viết trên mạng đều sử dụng khá nhiều thuật ngữ và được viết một cách bài bản, vì họ là người chuyên đi nghiên cứu. Còn mình khi viết bài sẽ cố gắng đứng trên góc độ của các bạn, và giải thích rõ những thuật ngữ, cũng như dùng lời văn gần gũi nhất. Nào cùng bắt đầu nhé! Phần đầu tiên chúng ta sẽ tìm hiểu về Linear...