Machine learning là gì? Sự ra đời của machine learning

Machine Learning là gì? Machine learning là một chủ đề được nhắc đến cực kì nhiều trong thời gian trở lại đây bên cạnh trí tuệ nhân tạo, nó được áp dụng cực kỳ nhiều ở thời điểm hiện tại trong đa phần tất cả các lĩnh vực. Qua bài viết dưới đây, Phanmemmienphi.vn sẽ cung cấp thêm nhiều thông tin hơn đến các bạn đọc, cùng tham khảo nhé!

Machine learning là gì?

Tính đến thời điểm hiện tại, có không hề ít khái niệm về machine learning, nếu như bạn nào từng google thì hẳn các nàng sẽ biết. Mình đã đọc và gom về sau đó rút ra khái niệm như sau:

Machine learning (ML) hay máy học là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), nó là một lĩnh vực nghiên cứu cho phép máy tính có thể cải thiện chính bản thân chúng dựa trên dữ liệu mẫu (training data) hoặc phụ thuộc vào kinh nghiệm (những gì đã được học). Machine learning có thể tự dự đoán hoặc có quyền quyết định mà không cần được lập trình cụ thể.

Xem thêm Kinh doanh công nghệ hiệu quả cho doanh nghiệp thời đại mới

Sự ra đời của machine learning

Một trong những khác biệt chủ đạo giữa chúng ta và máy tính là chúng ta học hỏi từ những kinh nghiệm trong lịch sử, nhưng với máy tính hoặc máy móc cần được phải được làm theo một công thức có sẵn. Máy tính là những máy logic nghiêm ngặt với ý nghĩa thường thường.

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

Vì vậy, chúng ta đã viết có thể các kịch bản và lập trình để máy tính thực hiện theo các chỉ dẫn và có khả năng tự học hỏi. Đấy là cái bí quyết mà Machine Learning thành lập. Khái niệm máy học chuẩn xác là việc máy tính học hỏi từ dữ liệu trong quá khứ và rút kinh nghiệm qua thời gian.

Chia loại Machine Learning

Machine learning được phân làm ba loại chủ đạo như sau:

Supervised Machine Learning (Machine Learning được giám sát)

Machine Learning được giám sát, hay còn được nhắc đên là học máy có giám sát, được định nghĩa bằng việc dùng các tập dữ liệu được gắn nhãn để tạo các thuật toán nhằm phân loại dữ liệu hoặc dự báo hậu quả một cách chính xác.

Học máy có giám sát giúp các tổ chức xử lý nhiều vấn đề trong toàn cầu thực trên quy mô lớn, chẳng hạn như phân loại thư rác trong một thư mục riêng biệt từ hộp thư đến. Một vài cách được sử dụng trong học máy có giám sát bao gồm mạng nơ-ron, Navie Bayes, hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, Random Forest, thuật toán SVM,…

Unsupervised Machine Learning (Machine learning không nên giám sát)

Machine Learning không giám sát, còn được nhắc đên là học máy không giám sát, dùng các thuật toán học máy để đo đạt và phân cụm các tập dữ liệu không nên gắn nhãn. Các thuật toán này phát hiện thấy các mẫu hoặc group dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người.

Khả năng phát hiện thấy những điểm tương đồng và sai biệt trong thông tin khiến nó trở thành giải pháp lý tưởng để đo đạt dữ liệu khám phá, kế hoạch bán chéo, phân khúc khách hàng, nhận dạng hình ảnh và mẫu.

Unsupervised Machine Learning cũng được sử dụng để giảm số lượng chức năng trong một mô hình thông qua các bước giảm kích thước. Phân tích thành phần chính (PCA) và đo đạt giá trị đơn lẻ (SVD) là hai cách đến gần hơn phổ biến cho Việc này. Các thuật toán khác được dùng trong machine learning không giám sát gồm có neural network, phân cụm K-mean, cách phân group xác suất,…

Semi-supervised Learning (Machine Learning bán giám sát)

Semi-supervised Learning cung cấp một phương tiện kết nối giữa Machine Learning có giám sát và không giám sát. Trong lúc đào tạo, nó dùng một tập dữ liệu có nhãn nhỏ hơn để chỉ dẫn phân loại và trích xuất chức năng từ một tập dữ liệu lớn hơn mà không nên gắn nhãn. Semi-supervised Learning có khả năng giải quyết vấn đề không hề có đủ dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo thuật toán học có giám sát

Machine learning hoạt động như thế nào?

Thuật toán Machine Learning được hướng dẫn để sử dụng một bộ dữ liệu huấn luyện, từ đấy sản sinh ra một mô hình nguyên mẫu. Khi thuật toán này đón nhận dữ liệu mới, nó sẽ đưa ra những dự đoán phân tích dựa trên nguyên mẫu cơ bản.

Machine Learning là gì?  Những phân tích nói trên sẽ được đánh giá về độ chính xác. Nếu độ chuẩn xác này được công nhận, thuật toán Machine Learning sẽ tiến hành khai triển. Trái lại, nếu như độ chính xác đừng nên công nhận, thuật toán có thể được hướng dẫn lại nhiều lần với một bộ dữ liệu hướng dẫn tăng dần.

Xem thêm [Tổng hợp] 10 website thủ thuật công nghệ chất lượng nhất 2022 

Áp dụng thực tế của Machine Learning

Machine Learning được áp dụng khá phổ biến trong các lĩnh vực không giống nhau như:

Giải quyết ảnh

Bài toán xử lý ảnh hay image processing sử dụng để giải quyết những vấn đề liên quan đến hình ảnh hay thực hiện các phép biến đổi trên dữ liệu dạng ảnh, chẳng hạn như như:

• Image Tagging (gắn thẻ ảnh): tương tự như Facebook, thuật toán có khả năng tự động phát hiện gương mặt người dùng, từ đó gắn thẻ những người sử dụng mà bạn kết bạn có trong hình ảnh. Thực chất, thuật toán này được triển khai từ những bức hình bạn tự gắn thẻ bản thân trước đây.
• Optical Character Recognition (Nhận dạng ký tự): Thuật toán dùng chuyển đổi dữ liệu dạng văn bản trên giấy tờ thành dữ liệu số.

Đo đạt văn bản

Phân tích văn bản hay Text analysis sử dụng trong việc trích xuất, phân loại những thông tin từ văn bản (có thể là bài đăng Facebook, thư điện tử, tài liệu,…) với các ứng dụng:

• Lọc tin nhắn rác (Spam filtering): đây chính là áp dụng rộng rãi nhất của Machine Learning trong đo đạt văn bản. Bộ lọc sẽ tiến hành phân loại xem thư điện tử, tin nhắn có ohair là spam không dự trên thông tin mà tin nhắn gửi đến.
• Khai thác thông tin(Information Extraction): Từ một văn bản, máy có thể phân tích để trích xuất ra những nội dung đặc biệt, cần thiết như tên người, các từ khóa,…

Xem thêm Bóc tách công nghệ của Genlogin, liệu nó có thật sự tốt?

Khai phá dữ liệu

Machine Learning là gì? Khai phá dữ liệu hay Data mining là quá trình tìm ra những thông tin, dữ liệu có giá trị, hữu ích hoặc tiến hành đưa ra những dự báo thông qua dữ liệu được cung cấp. Từ một bảng dữ liệu lớn gồm nhiều bản ghi với mỗi bản ghi là một đối tượng mục tiêu mà máy cần thực hiện học, tương ứng mỗi điểm đặc biệt là một cột. Máy có khả năng dự đoán giá trị của bản ghi mới phụ thuộc vào nội dung bản ghi trước đây đã được học. Một vài ứng dụng rộng rãi của Machine Learning trong khai phá như:

• Anomaly detection (Phát hiện những bất thường): sử dụng để tìm ra những ngoại lệ (có thể là phát hiện gian lận khi sử dụng thẻ tín dụng).
• Grouping (Phân cụm)
• Prediction (Dự đoán): dự báo giá nhà, giá xe,… thông qua việc điền những dữ liệu cần vào các bản ghi để từ đó máy tiến hành dự đoán Khi mà đã học những dữ liệu cơ bản trước đây.

Qua bài viết Phanmemmienphi.vn đã cung cấp mọi thông tin mà bạn cần biết về Machine learning là gì? Sự ra đời của machine learning. Hy vọng với những thông tin trên của bài viết bạn sẽ tìm được nhưng thông tin hữu ích với bản thân. Cảm ơn các bạn đọc đã dành thơi gian để xem qua bài viết này nhé!

Lộc Đạt – tổng hợp

Tham khảo ( topdev.vn, vietnix.vn, longvan.net, … )