Machine Learning là một trong các từ khóa hot bậc nhất hiện nay. Ngay cả trong lĩnh vực học thuật, trong giới khoa học. Và ứng dụng nhiều trong đa dạng các ngành nghề khác nhau như khoa học máy tính, y học, hóa học, vật lý, chính trị…
Nhờ vào sự vượt trội của nó so với nhiều phương pháp cũ khác. Hôm nay, chúng ta hãy cùng nhau tìm hiểu cụ thể hơn Machine Learning là gì? Và giải mã từ đầy đủ nhất cụ thể của nó trong sự phát triển và cuộc sống tiện nghi tốt đẹp hơn của con người nhé.
Khái niệm Machine Learning là gì?
Để tìm hiểu kỹ hơn về khái niệm Machine Learning. Trước tiên mỗi người cần nắm được Machine Learning là gì? Và mục đích ra đời của nó là vì sứ mệnh như thế nào?
Machine Learning là một nhánh nhỏ thuộc lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo AI. Sử dụng các thuật toán riêng biệt nào đó. Giúp máy tính có khả năng tự học để thực hiện công việc. Thay vì thông quá quá trình lập trình cụ thể có sẵn. Hay nói nôm na là lập trình khả năng tự học hỏi cho các thiết bị máy tính hiện đại.
Mục tiêu làm cho máy tính học hỏi dữ liệu và thực hiện công việc của Machine Learning nghe có vẻ vĩ mô và phi thực tế. Tuy nhiên nó đã và đang diễn ra, góp phần tạo nên một thế hệ máy tính thông minh vượt bậc như con người. Và đưa nền công nghiệp trí tuệ nhân tạo đi một bước tiến vô cùng lớn.
Ứng dụng của Machine Learning trong thực tế
Với ứng dụng vào thực tế luôn là những điều mà chúng ta quan tâm. Vì thế dưới đây là một số ứng dụng thực tế của Machine Learning trong đời sống:
1. Trò chơi điện tử và người máy (robot)
Trò chơi điện tử hiện nay và robot là 2 mảng ứng dụng lớn nhất của Machine Learning trong thực tế. Cụ thể, máy sẽ học tăng cường để bắt chước dữ liệu từ một hành động nào đó của nhân vật trong game. Ví dụ như né chướng ngại vật và tự động thực hiện thay bạn.
Trong một số trường hợp, máy còn hành động nhanh và thông minh hơn cả bạn. Đơn cử là một số người có thể thua khi chơi game với máy chủ hoặc robot.
2. Khám phá các dữ liệu có sẵn
Khám phá các dữ liệu có sẵn là một quá trình mà Machine Learning sẽ tìm kiếm các thông tin có ích. Hoặc đưa ra các phân tích, tiên đoán dựa trên những dữ liệu sẵn có.
Nhằm các mục đích cụ thể là: tìm kiếm những lỗi hoặc trường hợp bất thường xảy ra; tìm hiểu và ghi nhận quy luật của một sự vật hay hiện tượng. Để nghiên cứu và đưa ra chiến lược trong tiếp thị; dự đoán một vấn đề dựa trên các thông tin sẵn. Hoặc xếp nhóm đối với các đối tượng có cùng yêu cầu phân loại.
3. Xử lý và điều chỉnh hình ảnh
Đối với hình ảnh, Machine Learning được ứng dụng trong việc nhận dạng và gắn thẻ ảnh trên các mạng xã hội. Hoặc để nhận dạng ký tự rõ ràng.
Ngoài ra, machine learning còn được dùng nhiều trong chế tạo ra ô tô tự lái. Tự nhận định biển báo, đường đi cụ thể…
4. Trích xuất và tiến hành phân tích văn bản
Các công việc của Machine Learning ứng dụng trong các công việc phân tích văn bản như lọc thư spam hay thư rác trong email. Phân tích ý nghĩa hoặc khai thác thông tin từ các dữ liệu nền khác nhau.
Các thuật toán cơ bản của Machine Learning là gì?
Machine Learning có 2 thuật toán cơ bản được nhắc đến chủ yếu là học có giám sát và học không giám sát.
1. Học có giám sát
Học có giám sát là hình thức tiếp nhận đầu vào và chuyển đổi dữ liệu đó thành đầu ra theo mong muốn người lập trình. Trong đó, có nhiều dạng đầu ra khác nhau như:
- Phân loại: thực hiện bài toán phân loại đối với các dữ liệu đầu vào khác nhau
- Hồi quy: thực hiện bài toán hồi quy cho các dải giá trị liên tục
Tuy học có giám sát là một thuật toán cơ bản phổ biến trong machine learning. Nhưng vẫn còn tồn tại các hạn chế, vì khi đó chúng ta phải cung cấp cho nó rất nhiều những dữ liệu được gán nhãn (label).
Việc thu thập dữ liệu gán nhãn mất nhiều thời gian, chi phí và công sức. Gây khó khăn không nhỏ cản trở machine learning.
2. Học không giám sát
Học không giám sát cũng là một phần thuật toán cơ bản của machine learning. Cũng đòi hỏi chuyển hóa dữ liệu đầu vào (không gán nhãn) thành dữ liệu đầu ra theo yêu cầu.
Dạng này thường được sử dụng trong các công việc tìm hiểu, khám phá cấu trúc lẫn mối quan hệ của các dữ liệu khác nhau, phân cụm…
Ngoài ra, Machine Learning cũng có những thuật toán khác như: Học sâu; Support Vector Machines; Mô hình xác suất…. Điểm chúng của hầu hết các thuật toán machine learning đều nhắm khái quát hóa vấn đề. Thực hiện các tìm hiểu cũng như cố gắng giải thích mọi thứ theo hướng đơn giản và dễ hiểu nhất.
Trên đây, Wikikienthuc đã giới thiệu tới các bạn những thông tin cơ bản nhất để giải đáp cho câu hỏi machine learning là gì? Cũng như là điểm qua sơ lược các ứng dụng thực tế rộng rãi, thú vị trong xã hội hiện đại của nó.
Hy vọng rằng những chia sẻ trên sẽ giúp bạn hiểu thêm về Machine Learning. Và đánh giá đúng tầm quan trọng của nó trong cuộc sống tiến bộ của con người.
