Machine Learning là gì ? Machine Learning là một trong từ khóa hot bậc nhất hiện nay. Ngay cả trong các lĩnh vực học thuật, trong giới khoa học. Và ứng dụng nhiều trong phong phú các ngành nghề khác nhau như khoa học máy tính, hóa học, y học, vật lý, chính trị…
Nhờ vào sự vượt bậc của nó so với rất nhiều giải pháp cũ khác. Hôm nay, tất cả chúng ta hãy cùng Miendiaoc.vn tìm hiểu xác thực hơn Machine Learning là gì? Và giải mã từ đầy đủ nhất xác thực của nó trong sự phát triển và cuộc sống hiện đại tiện nghi tốt đẹp hơn của con người nhé.
Machine Learning là gì?
Để tìm hiểu kỹ hơn về khái niệm Machine Learning. Trước tiên mỗi con 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 1 nhánh nhỏ thuộc lĩnh vực nghiên cứu kỹ trí tuệ nhân tạo AI. Sử dụng các thuật toán riêng không liên quan gì đến nhau nào đó. Giúp máy tính rất có khả năng tự học để thực hiện công việc. Thay vì thông quá công việc lập trình xác thực có sẵn. Hay nói nôm na là lập trình khả năng tự học hỏi cho những 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 như vĩ mô và phi thực tế. Tuy nhiên nó đã và đang diễn ra, góp phần tạo ra 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 rất là lớn.
Ứng dụng của Machine Learning trong thực tế
Với ứng dụng vào thực tế luôn là những điều mà tất cả chúng ta quan tâm. Vì thế phần bên dưới là một vài ứng dụng thực tế của Machine Learning trong đời sống:
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 tốc để bắt chước dữ liệu từ là một hành động nào đó của nhân vật trong game. Ví dụ như né chướng ngại vật và tự động thực hiện thay vì bạn.
Trong một vài trường hợp, máy còn hành động nhanh và thông minh hơn cả bạn. Đơn cử là một vài người rất có khả năng thua khi chơi game với máy chủ hoặc robot.
Xem thêm thông tin:
- Redis là gì ? Vai trò và Ứng dụng của Redis là gì ? #2020
- SaaS là gì ? Ưu nhược điểm của mô hình SaaS là gì ?
- Công nghệ Nano là gì ? Những Ứng Dụng của Công Nghệ Nano.
- Inverter là gì? Công nghệ Inverter có những ích lợi gì?
Khám phá các dữ liệu có sẵn
Khám phá các dữ liệu có sẵn là 1 công việc mà Machine Learning sẽ tìm kiếm các tin tức có ích. Hoặc đưa ra các phân tích, tiên đoán dựa trên những dữ liệu sẵn có.
Nhằm các mục đích xác thực 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 kỹ và đưa ra chiến lược trong tiếp thị; tiên đoán một vấn đề dựa trên các tin tức sẵn. Hoặc xếp nhóm đối với những đối tượng có cùng yêu cầu phân loại.
Xử lý và điều chỉnh và kiểm soát hình ảnh
Đối với hình ảnh, Machine Learning được ứng dụng trong những công 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 gây ra ô tô tự lái. Tự nhận định biển báo, lối đi cụ thể…
Trích xuất và tiến hành phân tích văn bản
Các công việc của Machine Learning ứng dụng trong những công việc phân tích văn bản như lọc thư spam hay thư rác trong email. Phân tích ý nghĩa hoặc khai thác tin tức 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.
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 những dữ liệu đầu vào khác nhau
Hồi quy: thực hiện bài toán hồi quy cho những dải giá trị liên tục
Tuy học có giám sát là 1 thuật toán cơ bản phổ biến trong machine learning. Nhưng vẫn còn đó tồn tại những hạn chế, vì khi đó tất cả chúng ta phải đáp ứng cho nó rất nhiều những dữ liệu được gán nhãn (label).
Việc thu thập dữ liệu gán nhãn mất nhiều thời gian, kinh phí và công sức. Gây thiếu thốn không nhỏ cản trở machine learning.
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 những công việc tìm hiểu, khám phá cấu trúc lẫn mối quan hệ của những 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 phần lớn các thuật toán machine learning đều nhắm khái quát hóa vấn đề. Thực hiện các tìm hiểu cũng như gắng sức hướng dẫn mọi thứ theo hướng đơn giản và dễ hiểu nhất.
Trên đây, Miendiaoc.vn đã giới thiệu tới các bạn những tin tức cơ bản nhất để hướng dẫn 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 tân tiến của nó.
Hy vọng rằng những chia sẻ trên sẽ hỗ trợ bạn hiểu thêm về Machine Learning. Và phân tích đúng tầm quan trọng của nó trong cuộc sống hiện đại tiến bộ của con người.
