Học máy là gì?
Học máy (ML) đóng vai trò là ngọn hải đăng sáng chói trong lĩnh vực công nghệ, thường được nhắc đến cùng với các thuật ngữ như Trí tuệ nhân tạo và Học sâu. Nhưng điều gì khiến ML trở nên khác biệt và tại sao nó lại quan trọng trong bối cảnh công nghệ ngày nay?
Xác định học máy
Học máy là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo cung cấp cho hệ thống khả năng học hỏi và cải thiện từ trải nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Nói một cách đơn giản, đó là việc dạy máy tính học hỏi từ dữ liệu để chúng có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định chính xác mà không cần sự can thiệp của con người.
Học máy hoạt động như thế nào?
Bản chất của Machine Learning là nhận dạng các mẫu trong dữ liệu. Bằng cách cung cấp cho system một lượng dữ liệu đáng kể và sử dụng một số thuật toán nhất định, hệ thống có thể đưa ra quyết định hoặc dự đoán dựa trên dữ liệu đó.
Các loại học máy
ML có thể được phân loại thành ba loại:
- Học có giám sát: Thuật toán được huấn luyện trên dữ liệu được gắn nhãn, nghĩa là dữ liệu đi kèm với câu trả lời đúng.
- Học không giám sát: Thuật toán được huấn luyện trên dữ liệu không được gắn nhãn, nghĩa là hệ thống sẽ cố gắng học mà không cần giáo viên.
- Học tăng cường: Một loại ML trong đó tác nhân học cách cư xử trong môi trường bằng cách thực hiện các hành động và nhận phần thưởng.
Ứng dụng trong thế giới thực
Các ứng dụng của Machine Learning rất rộng lớn và đang phát triển:
- Chăm sóc sức khỏe: Từ dự đoán bệnh của bệnh nhân đến tự động hóa các tác vụ hành chính.
- Tài chính: Để chấm điểm tín dụng và giao dịch theo thuật toán.
- Bán lẻ: Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng.
- Transport: Trong quá trình phát triển và cải tiến xe tự lái.
Học máy so với lập trình truyền thống
| Diện mạo | Lập trình truyền thống | Học máy |
| Đầu vào | Dữ liệu và Chương trình | Dữ liệu và câu trả lời |
| đầu ra | câu trả lời | Chương trình (Mô hình) |
Phần kết luận
Học máy đã thay đổi bộ mặt của nhiều ngành bằng cách cho phép chúng tự động hóa các tác vụ, cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa và đưa ra quyết định tốt hơn. Khi công nghệ tiến bộ và có nhiều dữ liệu hơn, sức mạnh và tiềm năng của ML sẽ chỉ tăng lên. Làm quen với Machine Learning là điều cần thiết đối với bất kỳ ai muốn tìm hiểu các sắc thái và tiềm năng của công nghệ hiện đại.