Revise chương 33-35

chapters/ch33.md

@@ -1,43 +1,43 @@
 > # 33. Why we compare to human-level performance
 
-# 33. Tại sao chúng ta so sánh với chất lượng mức con người?
+# 33. Tại sao cần so sánh chất lượng mức con người?
 
 > Many machine learning systems aim to automate things that humans do well. Examples include image recognition, speech recognition, and email spam classification. Learning algorithms have also improved so much that we are now surpassing human-level performance on more and more of these tasks.
 
 Nhiều hệ thống học máy hướng tới tự động hóa những thứ con người làm tốt. Ví dụ như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói, và phân loại thư rác. Các thuật toán học cũng đã được cải thiện rất nhiều, đến mức vượt qua chất lượng mức con người trong ngày càng nhiều tác vụ.
 
 > Further, there are several reasons building an ML system is easier if you are trying to do a task that people can do well:
 
-Hơn nữa, có rất nhiều lý do khiến việc xây dựng một hệ thống ML dễ dàng hơn nếu bạn đang giải quyết một tác vụ con người có thể làm tốt:
+Hơn nữa, có rất nhiều lý do khiến việc xây dựng một hệ thống học máy dễ dàng hơn nếu bạn đang giải quyết một tác vụ mà con người có thể làm tốt:
 
 > 1. **Ease of obtaining data from human labelers**. For example, since people recognize cat images well, it is straightforward for people to provide high accuracy labels for your learning algorithm.
 
-1. **Dễ dàng thu thập dữ liệu từ người gán nhãn**. Ví dụ, con người nhận diện hình ảnh mèo tốt nên việc mọi người cung cấp nhãn có độ chính xác cao cho thuật toán học tập là điều đơn giản.
+1. **Dễ dàng thu thập dữ liệu từ người gán nhãn**. Ví dụ, con người nhận diện hình ảnh mèo tốt, nên tất nhiên việc dùng người để gán nhãn sẽ cung cấp nhãn có độ chính xác cao cho thuật toán học.
 
 > 2. **Error analysis can draw on human intuition**. Suppose a speech recognition algorithm is doing worse than human-level recognition. Say it incorrectly transcribes an audio clip as "This recipe calls for a *pear* of apples," mistaking "pair" for "pear." You can draw on human intuition and try to understand what information a person uses to get the correct transcription, and use this knowledge to modify the learning algorithm.
 
-2. **Phân tích lỗi có thể dựa vào trực giác của con người**. Giả sử rằng một thuật toán nhận dạng giọng nói làm tệ hơn so với con người. Giả dụ nó ghi nhầm một đoạn âm thanh thành "This recipe calls for a *pear* of apples," (dịch là "công thức nấu ăn này cần một quả lê của táo") gây ra lỗi tại từ "pair" trở thành "pear". Bạn có thể dựa vào trực giác và cố gắng hiểu thông tin nào một người sử dụng để thu được bản ghi thoại chuẩn, và dùng thông tin này để điều chỉnh thuật toán.
+2. **Phân tích lỗi có thể dựa vào trực giác của con người**. Giả sử rằng một thuật toán nhận dạng giọng nói hoạt động kém hơn so với con người. Giả dụ nó ghi nhầm một đoạn âm thanh thành "This recipe calls for a *pear* of apples," (dịch là "công thức nấu ăn này cần một quả lê của táo") với lỗi từ "pair" trở thành "pear". Bạn có thể dựa vào trực giác và cố gắng hiểu thông tin nào mà con người dùng để nghe ra được bản ghi thoại chuẩn và dùng thông tin này để điều chỉnh thuật toán.
 
 > 3. **Use human-level performance to estimate the optimal error rate and also set a "desired error rate."** Suppose your algorithm achieves 10% error on a task, but a person achieves 2% error. Then we know that the optimal error rate is 2% or lower and the avoidable bias is at least 8%. Thus, you should try bias-reducing techniques.
 
-3. **Sử dụng chất lượng mức con người để ước tính tỷ lệ lỗi tối ưu cũng như đặt ra một "tỷ lệ lỗi mong muốn."** Giả sử thuật toán của bạn trả về 10% lỗi trong một tác vụ, nhưng một người chỉ lỗi 2%. Dựa vào đó, chúng ta biết rằng tỷ lệ lỗi tối ưu là 2% hoặc thấp hơn và độ chệch có thể tránh ít nhất là 8%. Vì vậy, bạn nên thử các kỹ thuật giảm độ chệch.
+3. **Sử dụng chất lượng mức con người để ước tính tỷ lệ lỗi tối ưu cũng như đặt ra một "tỷ lệ lỗi mong muốn."** Giả sử thuật toán của bạn trả về 10% lỗi trong một tác vụ, nhưng con người chỉ lỗi 2%. Dựa vào đó, chúng ta biết rằng tỷ lệ lỗi tối ưu bằng hoặc nhỏ hơn 2% và độ chệch có thể tránh được ở mức nhỏ nhất là 8%. Vì vậy, bạn nên thử các kỹ thuật giảm độ chệch.
 
 > Even though item #3 might not sound important, I find that having a reasonable and achievable target error rate helps accelerate a team’s progress. Knowing your algorithm has high avoidable bias is incredibly valuable and opens up a menu of options to try.
 
-Mặc dù mục số 3 nghe có vẻ không quan trọng, tôi thấy rằng việc xác định mục tiêu tỷ lệ lỗi hợp lý sẽ giúp đẩy nhanh tiến độ của nhóm. Việc biết thuật toán của bạn có độ chệch cao nhưng có thể tránh được là vô cùng có giá trị và mở ra nhiều tùy chọn để thử.
+Mặc dù mục số 3 dường như không quan trọng, tôi thấy rằng việc đặt mục tiêu về tỷ lệ lỗi ở mức hợp lý sẽ giúp đẩy nhanh tiến độ của nhóm. Việc biết thuật toán của bạn có độ chệch cao có thể tránh được là vô cùng có giá trị và mở ra nhiều tùy chọn để thử nghiệm.
 
 > There are some tasks that even humans aren’t good at. For example, picking a book to recommend to you; or picking an ad to show a user on a website; or predicting the stock market. Computers already surpass the performance of most people on these tasks. With these applications, we run into the following problems:
 
-Có những tác vụ mà ngay cả con người cũng không giỏi. Ví dụ, chọn một cuốn sách để giới thiệu cho bạn; hoặc chọn một quảng cáo để hiển thị cho người dùng trên một trang web; hoặc dự đoán thị trường chứng khoán. Máy tính đã trở nên hiệu quả hơn hầu hết mọi người trong những tác vụ này. Với các ứng dụng này, chúng ta gặp phải các vấn đề sau:
+Có những tác vụ mà ngay cả con người cũng làm không tốt. Ví dụ, chọn một cuốn sách để giới thiệu cho bạn; hoặc chọn một tin quảng cáo để hiển thị cho người dùng trên một trang web; hoặc dự đoán thị trường chứng khoán. Máy tính đã làm việc hiệu quả hơn hầu hết mọi người trong những tác vụ này. Với các ứng dụng này, chúng ta gặp phải các vấn đề sau:
 
 > * It is harder to obtain labels. For example, it’s hard for human labelers to annotate a database of users with the "optimal" book recommendation. If you operate a website or app that sells books, you can obtain data by showing books to users and seeing what they buy. If you do not operate such a site, you need to find more creative ways to get data.
 
-* Việc lấy nhãn khó hơn. Ví dụ, người ghi nhãn khó có thể dán nhãn một cơ sở dữ liệu người dùng với danh sách gợi ý sách tối ưu. Nếu bạn vận hành một trang web hoặc ứng dụng bán sách, bạn có thể lấy dữ liệu bằng cách hiển thị sách cho người dùng và xem những gì họ mua. Nếu bạn không vận hành một trang web như vậy, bạn cần tìm những cách sáng tạo hơn để lấy dữ liệu.
+* Khó khăn hơn khi gán nhãn. Ví dụ, người gán nhãn khó có thể dán nhãn một cơ sở dữ liệu người dùng cho tác vụ "tối ưu" việc gợi ý sách. Nếu đang vận hành một trang web hoặc ứng dụng bán sách, bạn có thể lấy dữ liệu bằng cách hiển thị sách cho người dùng và xem những gì họ mua. Nếu không vận hành một trang web như vậy, bạn cần tìm những cách sáng tạo hơn để lấy dữ liệu.
 
 > * Human intuition is harder to count on. For example, pretty much no one can predict the stock market. So if our stock prediction algorithm does no better than random guessing, it is hard to figure out how to improve it.
 
-* Trực giác của con người khó dựa vào hơn. Ví dụ, khá nhiều người không thể dự đoán được thị trường chứng khoán. Vì vậy, nếu thuật toán dự đoán cổ phiếu của chúng ta không tốt hơn đoán ngẫu nhiên, thật khó để tìm ra cách cải thiện nó.
+* Khó tin tưởng trực giác của con người. Ví dụ, gần như không ai có thể dự đoán được thị trường chứng khoán. Vì thế, nếu thuật toán dự đoán cổ phiếu của chúng ta không tốt hơn dự đoán ngẫu nhiên, thì thật khó để tìm ra cách cải thiện nó.
 
 > * It is hard to know what the optimal error rate and reasonable desired error rate is. Suppose you already have a book recommendation system that is doing quite well. How do you know how much more it can improve without a human baseline?
 
-* Thật khó để biết tỷ lệ lỗi tối ưu và tỷ lệ lỗi mong muốn hợp lý là gì. Giả sử bạn đã có một hệ thống giới thiệu sách đang hoạt động khá tốt. Làm thế nào để bạn biết nó có thể cải thiện bao nhiêu nếu không có giải pháp cấp con người?
+* Khó tìm ra tỷ lệ lỗi tối ưu và tỷ lệ lỗi mong muốn hợp lý. Giả sử bạn đã có một hệ thống giới thiệu sách đang hoạt động khá tốt. Làm thế nào để bạn biết mình có thể cải thiện nó thêm bao nhiêu nếu không có giải pháp cấp con người?

chapters/ch34.md

@@ -4,29 +4,29 @@
 
 > Suppose you are working on a medical imaging application that automatically makes diagnoses from x-ray images. A typical person with no previous medical background besides some basic training achieves 15% error on this task. A junior doctor achieves 10% error. An experienced doctor achieves 5% error. And a small team of doctors that discuss and debate each image achieves 2% error. Which one of these error rates defines "human-level performance"?
 
-Giả sử bạn đang làm việc trên một ứng dụng hình ảnh y tế tự động đưa ra chẩn đoán từ hình ảnh X quang. Một người bình thường không có nền tảng y khoa nào ngoài một số đào tạo cơ bản có thể đạt được mức 15% lỗi trong tác vụ này. Một bác sĩ trẻ mới ra trường đạt được mức 10% lỗi. Một bác sĩ dày dặn kinh nghiệm đạt được mức 5% lỗi. Và một nhóm nhỏ các bác sĩ trao đổi và tranh luận mỗi hình ảnh đạt được mức 2% lỗi. Vậy cái nào trong những tỉ lệ lỗi này xác định "chất lượng mức con người"?
+Giả sử bạn đang làm việc trên một ứng dụng hình ảnh y tế mà tự động đưa ra chẩn đoán từ ảnh X quang. Với tác vụ chuẩn đoán này, một người bình thường không có nền tảng y học nào ngoài một số đào tạo cơ bản có mức 15% lỗi. Một bác sĩ trẻ mới ra trường có mức 10% lỗi. Một bác sĩ dày dặn kinh nghiệm đạt được mức 5% lỗi. Và một nhóm nhỏ các bác sĩ cùng trao đổi và thảo luận từng ảnh đạt được mức 2% lỗi. Vậy cái nào trong những tỉ lệ lỗi này được định nghĩa là "chất lượng mức con người"?
 
 > In this case, I would use 2% as the human-level performance proxy for our optimal error rate. You can also set 2% as the desired performance level because all three reasons from the previous chapter for comparing to human-level performance apply:
 
-Trong trường hợp này, tôi sẽ sử dụng 2% làm "chất lượng mức con người" cho tỉ lệ lỗi tối ưu của chúng ta. Bạn cũng có thể đặt 2% làm mức chất lượng mong muốn vì nó thỏa mãn cả ba lý do để so sánh với chất lượng mức con người mà chúng ta đã nói ở chương trước:
+Trong trường hợp này, tôi sẽ lấy 2% làm "chất lượng mức con người" cho tỉ lệ lỗi tối ưu của chúng ta. Bạn cũng có thể đặt 2% làm mức chất lượng mong muốn vì nó thỏa mãn cả ba lý do (trình bày ở chương trước) để so sánh với chất lượng mức con người:
 
 > * **Ease of obtaining labeled data from human labelers.** You can get a team of doctors to provide labels to you with a 2% error rate.
 
-* **Dữ liệu được lấy dễ dàng từ người gán nhãn.** Bạn có thể nhờ một nhóm bác sĩ cung cấp nhãn cho bạn với tỉ lệ lỗi 2%.
+* **Dễ dàng lấy dữ liệu từ người gán nhãn.** Bạn có thể nhờ một nhóm bác sĩ dán nhãn cho bạn với tỉ lệ lỗi 2%.
 
 > * **Error analysis can draw on human intuition.** By discussing images with a team of doctors, you can draw on their intuitions.
 
-* **Phân tích lỗi có thể dựa vào trực giác.** Bằng cách thảo luận với một nhóm các bác sĩ, bạn có thể dựa trên được trực giác của họ để đưa ra kết luận về các bức ảnh.
+* **Phân tích lỗi dựa trên trực giác.** Bằng cách thảo luận hình ảnh với một nhóm các bác sĩ, bạn có thể dựa vào trực giác của họ để phân tích lỗi.
 
 
 > * **Use human-level performance to estimate the optimal error rate and also set achievable "desired error rate."** It is reasonable to use 2% error as our estimate of the optimal error rate. The optimal error rate could be even lower than 2%, but it cannot be higher, since it is possible for a team of doctors to achieve 2% error. In contrast, it is not reasonable to use 5% or 10% as an estimate of the optimal error rate, since we know these estimates are necessarily too high.
 
-* **Sử dụng chất lượng mức con người để ước tính tỉ lệ lỗi tối ưu cũng như đặt ra "tỉ lệ lỗi mong muốn" khả thi.** Đó là điều khá hợp lý khi sử dụng mức 2% lỗi làm ước lượng của chúng ta về tỉ lệ lỗi tối ưu. Tỉ lệ lỗi tối ưu có thể thậm chí thấp hơn 2%, nhưng không thể cao hơn, vì một nhóm bác sĩ có thể đạt được mức 2% lỗi. Ngược lại, sẽ không hợp lý khi sử dụng 5% hoặc 10% làm ước tính tỉ lệ lỗi tối ưu, vì chúng ta biết các ước tính này đang quá cao.
+* **Dùng chất lượng mức con người để ước tính tỉ lệ lỗi tối ưu cũng như đặt ra "tỉ lệ lỗi mong muốn" khả thi.** Việc dùng mức 2% làm ước lượng về tỉ lệ lỗi tối ưu là hợp lý. Tỉ lệ lỗi tối ưu thậm chí có thể thấp hơn 2%, nhưng không thể lớn hơn, vì một nhóm bác sĩ có thể đạt được mức 2% lỗi. Ngược lại, sẽ không hợp lý khi sử dụng 5% hoặc 10% làm ước lượng cho tỉ lệ lỗi tối ưu, vì chúng ta biết các mức ước tính này quá lớn.
 
 > When it comes to obtaining labeled data, you might not want to discuss every image with an entire team of doctors since their time is expensive. Perhaps you can have a single junior doctor label the vast majority of cases and bring only the harder cases to more experienced doctors or to the team of doctors.
 
-Khi nói đến việc lấy dữ liệu được gán nhãn, bạn có thể không muốn thảo luận về mọi bức ảnh với toàn bộ đội ngũ bác sĩ vì thời gian của họ rất đáng giá. Có lẽ bạn có thể có một bác sĩ trẻ mới ra trường gán nhãn cho phần lớn các trường hợp và chỉ dành những trường hợp khó hơn cho các bác sĩ có kinh nghiệm hơn hoặc cho đội ngũ bác sĩ.
+Khi lấy dữ liệu được gán nhãn, có thể bạn không muốn thảo luận về mọi bức ảnh với toàn bộ đội ngũ bác sĩ vì thời gian của họ rất đáng giá. Nhưng bạn có thể nhờ một bác sĩ trẻ mới ra trường gán nhãn cho phần lớn các trường hợp và chỉ dành những trường hợp khó hơn cho các bác sĩ có kinh nghiệm hơn hoặc cho đội ngũ bác sĩ.
 
 > If your system is currently at 40% error, then it doesn’t matter much whether you use a junior doctor (10% error) or an experienced doctor (5% error) to label your data and provide intuitions. But if your system is already at 10% error, then defining the human-level reference as 2% gives you better tools to keep improving your system.
 
-Nếu hệ thống hiện tại của bạn có mức 40% lỗi, vậy thì nó không có ý nghĩa nhiều giữa việc bạn sử dụng một bác sĩ mới ra trường (10% lỗi) hoặc một bác sĩ có kinh nghiệm (5% lỗi) để gán nhãn và đưa ra những phán đoán trực giác cho dữ liệu của bạn. Nhưng nếu hệ thống của bạn đang có 10% lỗi thì việc xác định chất lượng mức con người ở mức 2% sẽ cho bạn các công cụ tốt hơn để tiếp tục cải thiện hệ thống của mình.
+Nếu hệ thống hiện tại của bạn có mức 40% lỗi, thì việc nhờ một bác sĩ mới ra trường (10% lỗi) hay một bác sĩ có kinh nghiệm (5% lỗi) để gán nhãn và đưa ra những phán đoán trực giác không đem lại nhiều khác biệt. Nhưng nếu hệ thống của bạn đang có 10% lỗi thì việc xác định chất lượng mức con người ở mức 2% sẽ cho bạn các công cụ tốt hơn để tiếp tục cải thiện hệ thống của mình.