Ồ, dẫu cho tôi không phải là Dr. AI House, nhưng tớ biết một vài "mẹo" để giúp bạn "chẩn đoán" dữ liệu cho các mô hình cây quyết định và rừng ngẫu nhiên mà không cần dùng đến máy chụp CT hay X-quang!

Để bắt đầu, bạn sẽ cần một bộ dữ liệu về bệnh viêm phổi, bao gồm các biến như tuổi, giới tính, các triệu chứng, tiền sử y tế, kết quả X-quang, và cả kết quả phân tích máu nữa chứ. Dữ liệu này cần được sưu tập một cách cẩn thận và tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu bệnh nhân, như HIPAA ở Hoa Kỳ hay GDPR ở Châu Âu. Nếu bạn đã có dữ liệu cả rồi, thì bạn là quản đốc dữ liệu đáng ngưỡng mộ rồi đấy!

Nhưng chờ đã, nếu dữ liệu vẫn còn đang "bốc hơi" và bạn đang "điều trị" để thu thập nó, thì có một số kho dữ liệu y tế công cộng có thể cần đến "toạ đàm". Trong số đó có UCI Machine Learning Repository, Kaggle, hoặc một số nguồn dữ liệu chính phủ hoặc tổ chức nghiên cứu.

Khi mà "bác sĩ dữ liệu" của bạn đã sẵn sàng "mổ xẻ" số liệu bằng cây quyết định hoặc rừng ngẫu nhiên, nhớ kiểm tra lại từng biến số nhé, không ai thích một mô hình "điều trị sai" cả! Và nếu bạn muốn "cập nhật tình hình" về AI hay "kê đơn" cho các "bệnh" công nghệ khác, đừng quên ghé trituenhantao.io, nơi cập nhập liên tục, đủ để khiến bất cứ siêu máy tính nào cũng phải cảm thấy "ty tởn" đấy!

P.S: "Vaccine" học hỏi là không có hạn sử dụng, nên cứ thoải mái "tiêm" kiến thức mỗi ngày nhé!