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 phần mềm như nào & trong tương lai nó sẽ làm được những gì? Bài viết này sẽ chia sẻ về Tìm hiểu về Machine Learning là gì? Tổng quan về machine learning. Cùng tham khảo nhé!
Mục Lục
Tìm hiểu về Machine Learning là gì?
Machine learning được xem là một trong những việc dạy cho máy tính cách học cho từ các dữ liệu để có thể đưa ra được quyết định và dự toán nhất định. Để bảo đảm cho Machine learning được thực nhất thì máy tính buộc cần có khả năng tìm hiểu cách xác định cho các mẫu mà đã không được lập trình nhất định.
Nó thường nằm ở giao điểm của thống kê & khoa của Machine learning tính; tuy nhiên nó thường đeo nhiều loại mặt nạ không giống nhau. Chính thế nên, bạn sẽ có thể thấy được nó gắn nhãn với những tên khác nhau như dữ liệu lớn, khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, phân tích dự báo, thực hiện thống kê tính toán và khai thác dữ liệu,…v.v hoặc cũng có thể từ buzz.
Dù rằng Machine learning thường không xuất hiện trùng lặp với các lĩnh vực khác nhau thế nhưng nó vẫn được gộp lại với chúng. Machine learning đa số có học giám sát, học tăng cường và học không giám sát.
VD như, machine learning được xem là một trong những công cụ dành cho khoa học dữ liệu. Đó cũng được xem là một trong những lần sử dụng cho các cơ sở hạ tầng cũng giống như có thể xử lý dễ dàng hơn nguồn dữ liệu lớn.
Quy trình xây dựng mô hình machine learning
- Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu để mô hình học
- Chuẩn bị dữ liệu: Xử lý và đưa dữ liệu về định dạng tối ưu, trích chọn đặc trưng hoặc giảm chiều dữ liệu
- Huấn luyện: Tại pha này, thuật toán machine learning thực hiện việc học thông qua các VD đã được thu thập và chuẩn bị từ hai bước trên
- Đánh giá: Kiểm thử mô hình để nhận định xem chất lượng của mô hình tốt đến đâu
- Tinh chỉnh: Tinh chỉnh mô hình để tối ưu hiệu quả
Một vài ứng dụng của machine learning được ứng dụng phổ biến
Phát hiện gian lận, phát hiện xâm nhập mạng. Đây là một ứng dụng khác hữu ích khi chúng ta có thể tăng cường độ an toàn cho hệ thống mạng, một vấn đề đang là mối quan tâm hàng đầu vào thời điểm hiện tại.
Quảng cáo theo thời gian thực trên các website, điện thoại di động. Đây chính là một phần mềm có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ kinh doanh, tăng lượng doanh thu.
Dự báo hư hỏng của dòng thiết bị. Một ứng dụng đóng nhiệm vụ cần thiết hơn thế nữa với ngành sản xuất khi công tác bảo trì sửa chữa được nâng cao hiệu quả. Đối với việc dự báo được hư hỏng của dòng thiết bị sẽ giảm thiểu cho phí cho các hoạt động bảo trì, kiểm tra, giám sát.
Đặc biệt là việc giúp nhận dạng qua pattern và hình ảnh, phân tích tình cảm dựa trên văn bản. Vấn đề này được áp dụng khả phổ biến tại các nước phát triển.
Một ứng dụng tiếp theo có thể nói đến đoc hính là việc thường nhật chúng ta có thể lọc bỏ các Email spam phụ thuộc vào machine learning.
Machine Learning chẳng phải là một thứ gì đấy trừu tượng, mơ hồ, mà thực sự là công cụ hữu hình đóng vai trò quan trọng trong những dịch vụ mà con người dùng hằng ngày.
Xem thêm: Laptop mới mua có cần sạc 8 tiếng ? Cách sạc pin đúng cách
Ứng dụng của Machine Learning
Tự động phân loại
Phân loại tin tức là một trong những ứng dụng của Machine Learning. tuy nhiên việc vận dụng này được thực hiện như thế nào? Thực tế, hiện nay, khối lượng thông tin trên mạng đã tăng lên rất nhiều. Nhưng, mỗi người sẽ có sở trường hoặc lựa chọn thông tin không giống nhau. Thu nhập được các thông tin phù hợp là một thách thức đối với người sử dụng từ vô số nội dung không giống nhau trên Web.
Ứng dụng của Machine Learning trong các mạng xã hội
Machine Learning được dùng trong một loạt phần mềm phổ biến hiện nay. Một trong những VD thường thấy nhất là Facebook News Feed. Nguồn cấp của Facebook dùng máy họ” để cá nhân hóa các dữ liệu.
Nếu một người sử dụng thường xuyên dừng lại để học hoặc tương tác với một bài viết của một người bạn, News Feed sẽ hiển thị nhiều hơn hoạt động của người bạn đấy. Machine Learning đã thống kê và phân tích để xác định các mẫu trong dữ liệu người dùng, dùng chính các mẫu để điền vào News Feed. Trái lại, nếu người dùng không dừng lại để đọc, tương tác trên bài content của những người bạn, dữ liệu đấy cũng sẽ được điều chỉnh tương ứng.
Khả năng nhận diện hình ảnh
Nhận diện hình ảnh là một trong những VD phổ biến nhất về ứng dụng của Machine Learning. Về căn bản, đây là một cách giao tiếp để phát hiện & xác định các đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Kỹ thuật này có thể được sử dụng để phân tích chuyên sâu, VD như nhận dạng khuôn mặt, nhân dạng mẫu, nhận dạng không, nhận dạng kí tự,…
Hiện nay, Machine Learning vẫn chưa bảo đảm đạt được độ chính xác 100%. cũng như mọi lĩnh vực cần phân tích dữ liệu, dữ liệu do Machine Learning thu thập có lúc là dữ liệu tốt, có khả năng sử dụng, hoặc dữ liệu phải bỏ qua. Thế nhưng, phần mềm của Machine Learning vẫn khẳng định nó là công cụ tuyệt vời, giúp AI có thể tiếp cận nhiều người sử dụng hơn.
Tại sao cần Machine Learning?
Việc khai thác – phân tích – & sử dụng được dữ liệu lớn cần phải có một nền tảng đọc hiểu hiệu quả. Machine Learning thực hiện được điều này & dùng dữ liệu hiệu quả với các công nghệ được tính hợp Trí tuệ nhân tạo.
Machine learning có các mối quan hệ không thể tách rời với thống kê (Statistics), máy học sử dụng các mô hình thống kê để lưu trữ lại sự phân bố của dữ liệu. Nhưng mà như vậy là chưa đủ, nó còn có năng lực tổng quát hóa toàn bộ các kiến thức để công bố xác suất và dự báo năng lực xảy ra sự kiện bằng các phân tích dựa trên kinh nghiệm có cơ sở. Nếu thiếu đi khả năng phân tính & dự báo vấn đề, Machine Learning sẽ chỉ là lập trình, cũng giống như một đứa trẻ học vẹt chỉ có thể trả lời được các đáp án mà nó đã được học thuộc từ trước.
Xem thêm: Cách Bảo Vệ Máy Tính Khỏi Tác Nhân Virus
Qua bài viết trên, mình đã chia sẻ tới các bạn Tìm hiểu về Machine Learning là gì? Tổng quan về machine learning. Hy vọng bài viết sẽ mang tới các bạn nhiều thông tin hữu ích. Cảm ơn các bạn đã theo dõi bài viết!
Vũ Thơm – Tổng hợp & chỉnh sửa
Tham khảo nguồn: (machinelearningcoban.com, codelearn.io,…)
Bình luận về chủ đề post