Machine Learning là gì? Machine Learning đang là một chủ đề nhận được rất nhiều sự quan tâm trong thời gian gần đây. Ta dễ dàng nhận thấy, ngoài AI (trí tuệ nhân tạo) thì nó hiện được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực. Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu máy học là gì. Vì vậy, trong bài viết này chúng ta hãy cùng đi tìm hiểu học máy là gì, các khái niệm cơ bản, các ứng dụng và lý do tại sao máy học lại được sử dụng rộng rãi đến như vậy. 

Machine Learning là gì?

Machine Learning còn được gọi là máy học. Nó là một ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) cho phép các hệ thống tự động học hỏi và cải thiện từ trải nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Máy học tập trung đến việc tạo ra các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học.

Các quan sát hoặc dữ liệu đóng vai trò là điểm khởi đầu cho quá trình học tập. Bài toán học máy thường được phân thành hai loại: dự đoán và phân loại. Ví dụ: dự đoán giá nhà, giá xe,….Các bài toán phân loại là: nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng đồ vật,… Từ định nghĩa trên, chắc hẳn bạn đã biết được công nghệ Machine Learning là gì rồi đúng không. Tuy nhiên nếu chưa rõ, bạn có thể hiểu rằng Machine Learning là một thành phần quan trọng của lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển nhanh chóng hiện nay. 

Khám phá những hiểu biết quan trọng trong các dự án khai thác dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp và thuật toán thống kê để phân loại hoặc dự đoán. Sau đó, những thông tin chi tiết này được sử dụng để thúc đẩy các quyết định trong kinh doanh và ứng dụng, ảnh hưởng một cách lý tưởng đến các chỉ số tăng trưởng chính. 

Khi dữ liệu tiếp tục phát triển và mở rộng, thị trường cho các nhà khoa học dữ liệu sẽ phát triển, đòi hỏi bạn phải hiểu máy học là gì từ đó từ đó đưa ra hỗ trợ trong việc xác định các câu hỏi kinh doanh phù hợp và đưa ra các câu trả lời chính xác nhất. 

Lý do Machine Learning ra đời

Để biết lý do ra đời của Machine Learning là gì, bạn hãy chú ý một trong những điểm khác biệt chính giữa con người và máy tính là con người học hỏi từ những kinh nghiệm trước đó, trong khi máy tính hay máy móc phải tuân theo một quy trình đã có từ trước. Máy tính là một cỗ máy logic thuần túy có những suy nghĩ thông thường. 

Điều đó có nghĩa là nếu chúng ta muốn máy tính làm được việc gì đó, chúng ta phải cung cấp cho nó các quy trình và hướng dẫn chi tiết, từng bước. Vì vậy, con người đã viết kịch bản và lập trình máy tính để tự học và làm theo hướng dẫn và đó là cách học máy ra đời. Vậy ưu nhược điểm của học máy là gì, hãy cùng tìm hiểu trong phần dưới đây.

>>> Xem thêm: psu r550

Chức năng của máy học là gì?

Nếu bạn thắc mắc chức năng của Machine Learning là gì thì đó là nó cho phép máy tính tự động tìm hiểu về một quy trình mà không cần sự can thiệp hoặc hỗ trợ của con người để điều chỉnh các hành động theo cách hiệu quả hơn nhiều. Các thuật toán máy học được giám sát có thể được sử dụng để dự đoán các sự kiện trong tương lai bằng cách áp dụng và tìm hiểu về dữ liệu mới trong quá khứ với các ví dụ được gắn nhãn.

Thuật toán học máy tạo ra các hàm suy luận dự đoán chính xác các giá trị đầu ra. Hệ thống chính là phát triển các mục tiêu tốt hơn với đủ đầu vào để cho phép đào tạo hiệu quả hơn.

Ưu nhược điểm của Machine Learning là gì?

Ưu điểm

• Có thể phát hiện các xu hướng và khuôn mẫu dữ liệu mà con người có thể bỏ sót.

• Sau khi thiết lập ban đầu, nó có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người. Ví dụ, máy học trong phần mềm an ninh mạng có thể liên tục theo dõi và xác định các điểm bất thường trong lưu lượng mạng mà không cần sự can thiệp của quản trị viên.

• Độ chính xác của kết quả học máy có thể cải thiện theo thời gian.

• Trong môi trường dữ liệu phức tạp, khối lượng lớn và linh hoạt, nó có thể xử lý nhiều định dạng dữ liệu.

Nhược điểm

• Đào tạo ban đầu vừa tốn kém vừa mất thời gian là mà một nhược điểm khá khó chịu mà nhiều người không thích khi tìm hiểu về Machine Learning là gì. Bên cạnh đó sẽ rất khó để triển khai nếu không có đủ dữ liệu.

• Đây là một quá trình tính toán chuyên sâu đòi hỏi một khoản đầu tư ban đầu đáng kể nếu phần cứng được thiết lập trong tổ chức.

• Nếu không có sự hỗ trợ của chuyên gia, việc giải thích chính xác kết quả và loại bỏ sự không chắc chắn có thể khó khăn.

>>> Xem thêm: khuyến mãi máy chủ

Phân loại Machine Learning

Supervised Machine Learning (Học máy có giám sát)

Để đánh giá các mối tương quan, các nhà khoa học dữ liệu cung cấp cho thuật toán dữ liệu đào tạo được gắn nhãn và xác định. Dữ liệu mẫu chỉ định cả đầu vào và đầu ra của thuật toán. Để dễ dàng giúp bạn hình dung Supervised Machine Learning là gì, ta hãy đến với ví dụ sau.

Ví dụ: Hình ảnh các chữ số viết tay với số tương ứng với hình ảnh được chú thích. Nếu được cung cấp đủ ví dụ, hệ thống học tập có giám sát có thể nhận ra các cụm pixel và hình dạng được liên quan với mỗi số đó. Cuối cùng, hệ thống sẽ có thể nhận dạng các chữ số viết tay, phân biệt giữa 9 và 4 hoặc 6 và 8.

Sự đơn giản và dễ thiết kế là những ưu điểm bạn có thể nhận thấy khi tìm hiểu Supervised Machine Learning là gì. Phong cách học tập này hữu ích để dự đoán một số lượng nhỏ kết quả, phân loại dữ liệu hoặc kết hợp kết quả từ hai thuật toán học máy khác nhau. Mặt khác, việc gắn nhãn hàng triệu tập dữ liệu không có nhãn là rất khó.

Unsupervised Machine Learning (Học máy không giám sát)

Dữ liệu không được gắn nhãn được sử dụng để đào tạo thuật toán học tập không giám sát. Các thuật toán này tìm kiếm dữ liệu mới và cố gắng tạo kết nối có ý nghĩa giữa đầu vào và đầu ra được xác định trước. Chúng có thể nhận ra các mẫu và phân loại dữ liệu. Hãy đến với ví dụ dưới đây để hiểu rõ hơn về Unsupervised Machine Learning là gì nhé.

Ví dụ: các thuật toán không giám sát có thể nhóm các bài báo từ các trang web tin tức khác nhau thành các danh mục phổ biến như thể thao, thời trang, tội phạm,…Chúng có thể sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu ý nghĩa và cảm xúc của văn bản. 

Unsupervised Machine Learning trong bán lẻ có thể phát hiện các khuôn mẫu trong đơn đặt hàng của khách hàng và cung cấp kết quả phân tích dữ liệu, chẳng hạn như khách hàng có nhiều khả năng mua bánh mì hơn sau khi mua bơ.

Tìm hiểu Unsupervised Machine Learning là gì, bạn sẽ nhận ra học máy không giám sát rất hữu ích để phát hiện các khuôn mẫu và sự bất thường cũng như tự động phân loại dữ liệu. Học máy không giám sát rất đơn giản để thiết lập vì dữ liệu đào tạo không cần phải được gắn nhãn. Các thuật toán này cũng có thể được sử dụng để làm sạch và xử lý dữ liệu nhằm tự động xây dựng các mô hình nâng cao hơn. 

Thuật toán không thể đưa ra dự đoán chính xác, đây là một hạn chế của phương pháp này. Hơn nữa, phương pháp này không thể tự tách biệt một số loại kết quả dữ liệu nhất định.

Công ty cổ phần thương mại Máy Chủ Hà Nội   

- Trụ sở Hà Nội: Tầng 1,2,4 - Tòa nhà PmaxLand số 32 ngõ 133 Thái Hà - Q. Đống Đa   

Hotline mua hàng Hà Nội: 0979 83 84 84       Điện thoai: 024 6296 6644   

- CN Hồ Chí Minh: Lầu 1- Tòa nhà 666/46/29 Đường 3/2- Phường 14 - Quận 10   

Hotline mua hàng Hồ Chí Minh: 0945 92 96 96      Điện thoai: 028 2244 9399   

- Email: hotro@maychuhanoi.vn   

- website: https://maychuhanoi.vn/   

- facebook: https://www.facebook.com/maychuhanoi