Wiki

Machine Learning là gì?

Bạn đã nghe nói rất nhiều tới Machine Learning, nhưng bạn có thực sự hiểu thuật ngữ này là gì và nó hoạt động như thế nào, tại sao Machine Learning lại đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong thế giới hiện đại? Hãy cùng Du Học Mỹ Âu tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé!

Machine learning (ML hay học máy) là một phạm trù trong thuật toán, cho phép các ứng dụng phần mềm dự đoán kết quả chính xác hơn mà không cần lập trình trực tiếp. Tiên đề của machine learning là xây dựng thuật toán có thể nhận thông tin và sử dụng các phân tích thống kê để dự đoán kết quả, đồng thời cập nhật kết quả khi có dữ liệu mới.

Machine Learning là gì?

Quá trình trong machine learning cũng giống như quá trình khai phá dữ liệu (data mining) và mô hình dự báo. Cả hai đều cần phải có dữ liệu chi tiết để thay đổi hoạt động chương trình một cách hợp lý. Nhiều người đã có thể làm quen với machine learning thông qua mua sắm trực tuyến và được đề xuất các quảng cáo liên quan đến việc mua sắm của họ. Điều này là bởi vì các công cụ đề xuất sử dụng machine learning để cá nhân hóa quảng cáo trong hầu hết thời gian thực. Ngoài ra, còn có thể sử dụng machine learning để phát hiện lỗi, lọc thư rác, phát hiện lỗ hổng an ninh mạng, bảo trì, và xây dựng kho tin tức.

Mục Lục bài viết:
1. Machine Learning hoạt động như thế nào?.
2. Các loại thuật toán trong Machine Learning.
3. Tương lai của Machine Learning.

1. Machine Learning hoạt động như thế nào?

Thuật toán trong machine learning được chia thành có giám sát và không có giám sát. Thuật toán giám sát đòi hỏi phải có một chuyên gia dữ liệu với kỹ năng machine learning để cung cấp cả dữ liệu đầu vào và đầu ra, đồng thời đưa ra những nhận xét về tính chính xác của các dự đoán trong quá trình đào tạo. Chuyên gia phân tích dữ liệu sẽ quyết định các nhân tố, đặc tính, hay mô hình nào sẽ được phân tích và sử dụng để phát triển dự đoán. Khi kết thúc đào tạo, thuật toán sẽ áp dụng những gì học được với dữ liệu mới.

Thuật toán không giám sát không cần được đào tạo với dữ liệu đầu ra mong muốn. Thay vào đó, nó sử dụng một phương pháp lặp được gọi là “deep learning” để phân tích dữ liệu và đưa ra kết luận. Thuật toán không giám sát (hay mạng nơ-ron nhân tạo – “neural networks”) được sử dụng trong những công việc phức tạp hơn, bao gồm nhận diện hình ảnh, chuyển lời nói thành văn bản, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Những mạng nơ-ron nhân tạo này sẽ kết hợp hàng triệu ví dụ để tự động nhận diện mối tương quan giữa các nhân tố. Sau khi được đào tạo, thuật toán sẽ sử dụng ngân hàng liên kết để phân tích dữ liệu mới. Những thuật toán này chỉ khả thi trong thời đại “big data,” vì nó đòi hỏi một lượng dữ liệu bài giảng khổng lồ.

2. Các loại thuật toán trong Machine Learning

Không có giới hạn nào trong việc sử dụng cũng như thuật toán Machine Learning. Dưới đây là một số mô hình phổ biến nhất:
– Cây quyết định (Decision Tree): Mô hình này sẽ quan sát những hành động nhất định để tìm ra kết quả mong muốn.
– Phân cụm K-means (K-means clustering): Mô hình này chia một số điểm dữ liệu nhất định thành các nhóm dựa theo đặc điểm riêng của chúng.

machine learning la gi

– Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural networks): Mô hình này sử dụng một lượng lớn dữ liệu bài giảng để xác định mỗi tương quan giữa các nhân tố nhằm mục đích xử lý dữ liệu mới trong tương lai.
– Học tăng cường (Reinforcement Learning): Lĩnh vực này bao gồm các mô hình giúp hoàn thành một quá trình, khuyến khích các bước đưa ra kết quả thuận lợi và ngăn chặn các bước cho ra kết quả không mong muốn cho đến khi thuật toán đưa ra được quy trình tối ưu nhất.

3. Tương lai của Machine Learning

Mặc dù thuật toán machine learning đã xuất hiện được vài thập kỉ nhưng nó chỉ trở nên phổ biến khi trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển. Các mô hình “deep learning” góp mặt trong hầu hết các ứng dụng AI tiên tiến hiện nay.

Nền tảng machine learning là một trong những lĩnh vực cạnh tranh nhất của các công ty công nghệ như Amazon, Google, Microsoft, IBM, …. Các công ty này chạy đua để tranh giành khách hàng đăng kí cho các dịch vụ nền tảng bao trùm các hoạt động machine learning, như thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình, triển khai ứng dụng và đào tạo. Khi tầm quan trọng của machine learning và AI trong thành lập và quản lý doanh nghiệp ngày càng tăng thì cuộc chiến nền tảng machine learning sẽ ngày càng cam go hơn.

Nghiên cứu chuyên sâu về “deep learning” và AI sẽ tập trung vào phát triển các ứng dụng chung. Mô hình AI ngày nay đòi hỏi phải có kiến thức chuyên sâu để đưa ra những thuật toán tối ưu nhất. Nhưng các nhà khoa học đang tìm ra phương pháp để làm cho các mô hình linh hoạt hơn, có thể áp dụng những kiến thức học được từ một mô hình vào mô hình khác trong tương lai.


Sau khi đọc bài viết này tại Du Học Mỹ Âu, hy vọng bạn đọc sẽ có thêm những kiến thức bổ ích về phạm trù thuật toán này và có thể ứng dụng nó vào công việc một cách hiệu quả nhất.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button
You cannot copy content of this page