Tới thời điểm này, chắc hẳn bạn đã nghe nói qua nhiều thuật ngữ liên quan đến máy học. Vậy Machine learning chính xác được định nghĩa như thế nào? Hiện tại nó đã được ứng dụng như thế nào và trong tương lai nó sẽ làm được những gì?

Machine learning còn gọi là máy học là xu hướng của tương lai, các ứng dụng của nó đã phục vụ cho cuộc sống ngày càng tân tiến của nhân loại. Hãy cùng Long Vân tìm hiểu qua bài viết này nhé.

Sự ra đời của machine learning 

Một trong những khác biệt chính giữa con người và máy tính là con người học hỏi từ những kinh nghiệm trong quá khứ, nhưng với máy tính hoặc máy móc cần được phải được thực hiện theo một quy trình có sẵn. Máy tính là những máy logic nghiêm ngặt với ý nghĩa thông thường.

Điều đó có nghĩa là nếu chúng ta muốn máy làm điều gì đó, chúng ta phải cung cấp cho nó những quy trình và các hướng dẫn chi tiết, từng bước về chính xác những việc cần làm.

Vì vậy, con người đã viết nên các kịch bản và lập trình để máy tính làm theo các hướng dẫn và có khả năng tự học hỏi. Đó là cái cách mà Machine Learning ra đời. Khái niệm máy học chính xác là việc máy tính học hỏi từ dữ liệu trong quá khứ và rút kinh nghiệm qua thời gian.

Mechine learning là gì?

Học máy là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học.

Quá trình học bắt đầu bằng các quan sát hoặc dữ liệu. Ví dụ, để tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu và đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai dựa trên các ví dụ mà chúng tôi cung cấp. Mục đích chính là cho phép các máy tính tự động học mà không cần sự can thiệp hay trợ giúp của con người và điều chỉnh các hành động tương ứng.

Thuật toán trong machine learning

Các thuật toán học máy thường được phân loại là giám sát hoặc không giám sát.

Các thuật toán học máy được giám sát

Nó có thể áp dụng những gì đã được học trong quá khứ vào dữ liệu mới bằng cách sử dụng các ví dụ được gắn nhãn để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Bắt đầu từ việc phân tích một tập dữ liệu huấn luyện đã biết, thuật toán học tạo ra một hàm được suy ra để đưa ra dự đoán về các giá trị đầu ra.

Các thuật toán học máy không giám sát

Ngược lại, thuật toán học máy không giám sát được sử dụng khi thông tin được sử dụng để đào tạo không được phân loại cũng không được dán nhãn. Nghiên cứu học tập không giám sát làm thế nào các hệ thống có thể suy ra một chức năng để mô tả một cấu trúc ẩn từ dữ liệu không được gắn nhãn.

Các thuật toán Machine Learning bán giám sát

Các thuật toán học máy được giám sát bán nằm ở đâu đó giữa học tập có giám sát và không giám sát, vì chúng sử dụng cả dữ liệu được gắn nhãn và không nhãn cho đào tạo - thường là một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn và một lượng lớn dữ liệu không được gắn nhãn. Các hệ thống sử dụng phương pháp này có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong học tập.

Thuật toán học máy gia cố

Các thuật toán học máy gia cố là một phương pháp học tương tác với môi trường của nó bằng cách tạo ra các hành động và phát hiện ra các lỗi hoặc manh mối. Thử nghiệm và tìm kiếm lỗi và manh mối

Phương pháp này cho phép máy móc, máy tính với phần mềm tự động xác định hành vi lý tưởng trong một bối cảnh cụ thể để tối đa hóa hiệu suất của nó.

Một số ứng dụng của Machine Learning hiện nay

Tự động phân loại

Phân loại tin tức là một ứng dụng điểm chuẩn khác của phương pháp học máy.Vận dụng như thế nào? Như một vấn đề thực tế là bây giờ khối lượng thông tin đã tăng lên rất nhiều trên web. Tuy nhiên, mỗi người có sở thích hoặc lựa chọn cá nhân của mình. Vì vậy, để chọn hoặc thu thập một phần thông tin phù hợp trở thành một thách thức đối với người dùng từ vô số nội dung trên trang web.

Phân loại các danh mục một cách rõ ràng, dễ điều hướng giúp cho các khách hàng mục tiêu chắc chắn sẽ tăng khả năng truy cập các trang tin tức. Hơn nữa, độc giả hoặc người dùng có thể tìm kiếm tin tức cụ thể một cách hiệu quả và nhanh chóng.

Có một số phương pháp học máy trong mục đích này, tức là, máy vectơ hỗ trợ, naive Bayes, k-nearest neighbor, v.v.

Ứng dụng trong các mạng xã hội

Học máy đang được sử dụng trong một loạt các ứng dụng ngày nay. Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất là Facebook News Feed. Nguồn cấp tin tức sử dụng học máy để cá nhân hóa từng nguồn cấp dữ liệu thành viên.

 Nếu một thành viên thường xuyên dừng lại để đọc hoặc thích một bài đăng của một người bạn cụ thể, News Feed sẽ bắt đầu hiển thị nhiều hơn về hoạt động của người bạn đó trước đó trong nguồn cấp dữ liệu.

Đằng sau hệ thống ấy, phần mềm sử dụng phân tích thống kê và phân tích dự đoán để xác định các mẫu trong dữ liệu người dùng và sử dụng các mẫu đó để điền vào News Feed. Nếu thành viên không còn dừng lại để đọc, thích hoặc bình luận trên các bài đăng của bạn bè, dữ liệu mới đó sẽ được bao gồm trong tập dữ liệu và News Feed sẽ điều chỉnh tương ứng.

Không chỉ riêng facebook, ta có thể bắt gặp những tính năng tương tự đó qua các mạng xã hội khác như google, instagram,....

Nhận diện hình ảnh

Nhận dạng hình ảnh là một trong những ví dụ về máy học và trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất. Về cơ bản, nó là một cách tiếp cận để xác định và phát hiện các đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Hơn nữa, kỹ thuật này có thể được sử dụng để phân tích sâu hơn, chẳng hạn như nhận dạng mẫu, nhận diện hình khuôn, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng ký tự quang học và nhiều hơn nữa,...

Nói đến Machine learning là gì thì còn rất nhiều khía cạnh và vô số ứng dụng thực tiễn mà phương pháp này mang lại. Qua bài viết này, hi vọng qua bài viết này Long Vân đã cung cấp cho bạn thông tin hữu ích nhất giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm này.

- THÔNG TIN LIÊN HỆ:

+ VP HCM: Tòa nhà Long Vân, 37/2/6 Đường 12, P. Bình An, Q. 2, TP. HCM

 Tel: (028) 7303 9168

+ VP HN: Tòa nhà HLT, số 23, ngách 37/2, Phố Dịch Vọng, Cầu Giấy, Hà Nội

 Tel: (024) 6282 0238

+Email: Sale@longvan.net

Biên tập: Nguyên Thoại