Buzz
Học Máy (ML hay Machine Learning) là một lĩnh vực thuật toán, cho phép các ứng dụng phần mềm dự đoán kết quả chính xác mà không cần phải lập trình trực tiếp. Bản chất của machine learning là xây dựng thuật toán có khả năng nhận thông tin và sử dụng phân tích thống kê để dự đoán kết quả, đồng thời cập nhật kết quả khi có dữ liệu mới.
1. Khám Phá về Machine Learning là gì?
Học Máy (ML), hay còn được biết đến là machine learning, là một thành phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), dựa trên nghiên cứu máy tính có khả năng tự cải thiện thông qua việc sử dụng dữ liệu mẫu (training data) hoặc kinh nghiệm đã học. Machine learning có khả năng tự đoán hoặc đưa ra quyết định mà không cần phải lập trình cụ thể.
Có hai loại chính của học máy: dự đoán (prediction) và phân loại (classification). Các bài toán dự đoán như dự đoán giá nhà hoặc giá xe, trong khi các bài toán phân loại liên quan đến việc nhận diện chữ viết tay hoặc đồ vật, ví dụ như nhận diện đối tượng từ hình ảnh.
2. Những Khái Niệm Cơ Bản trong Học Máy
- Bộ dữ liệu (Dataset): Đây là tập dữ liệu nguyên thủy, chưa qua xử lý, được thu thập bởi lập trình viên ở bước đầu tiên trong quá trình thu thập dữ liệu.
- Điểm Dữ Liệu (Data point): Đây là một phần của Bộ Dữ Liệu, đại diện cho một quan sát cụ thể. Mỗi điểm dữ liệu có nhiều thuộc tính hoặc đặc trưng khác nhau. Thông thường, nó được biểu diễn dưới dạng hàng trong bảng dữ liệu, mỗi hàng có thể chứa một hoặc nhiều đặc trưng dữ liệu.
- Dữ Liệu Học và Dữ Liệu Kiểm Tra: Dữ liệu Học được sử dụng để huấn luyện mô hình máy học, trong khi Dữ Liệu Kiểm Tra được sử dụng để đánh giá mô hình. Thông thường, tỷ lệ phân chia giữa hai loại dữ liệu này là 80% cho dữ liệu học và 20% cho dữ liệu kiểm tra.
- Mô Hình: Mô hình là kết quả của quá trình huấn luyện trên dữ liệu học. Mô hình sẽ sử dụng thuật toán để đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên kiến thức mà nó đã học từ dữ liệu học.
Việc áp dụng học máy giúp dự đoán và phân tích dữ liệu với độ chính xác cao hơn, đặc biệt hữu ích khi có lượng lớn dữ liệu cần xử lý. Học máy giúp giảm bớt công việc và sai sót của con người, có nhiều ứng dụng trong cuộc sống hiện đại như:
- Mạng Máy Tính: Áp dụng trong việc phát hiện lỗi, bảo mật mạng và tối ưu hóa hiệu suất mạng.
3. Thuật Toán Học Máy là gì?
Học máy bao gồm hai loại chính:
- Học Có Giám Sát: Trong học có giám sát, máy tính học từ dữ liệu đã được gán nhãn (label), nghĩa là mỗi điểm dữ liệu đầu vào (Xi) có một nhãn tương ứng (Yi).
- Học Không Giám Sát: Trong học không giám sát, máy tính học từ dữ liệu mà không có thông tin nhãn. Các thuật toán sẽ tự tìm hiểu sự tương quan trong dữ liệu, xây dựng mô hình cho dữ liệu, hoặc giúp máy tính giảm số chiều của dữ liệu.
Bên cạnh đó, học máy còn được chia thành các loại khác như:
- Học Bán Giám Sát: Kết hợp giữa học có giám sát và học không giám sát.
- Học Sâu: Kết nối với việc sử dụng mạng neuron nhiều lớp để giải quyết các vấn đề phức tạp.
- Học Củng Cố/Tăng Cường: Máy tính học thông qua thử nghiệm và lỗi lầm, thường được sử dụng trong việc đưa ra quyết định liên tục trong môi trường thay đổi.
Mặc dù thuật toán học máy đã xuất hiện vài thập kỷ nhưng chỉ trở nên phổ biến khi trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển. Các mô hình 'học sâu' xuất hiện trong hầu hết các ứng dụng tiên tiến của AI ngày nay.
Nền tảng học máy là một trong những lĩnh vực cạnh tranh nhất của các công ty công nghệ như Amazon, Google, Microsoft, IBM, .... Các công ty này đua nhau để giành khách hàng sử dụng các dịch vụ nền tảng bao gồm các hoạt động như thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình, triển khai ứng dụng và đào tạo. Với tầm quan trọng của học máy và AI trong việc thành lập và quản lý doanh nghiệp ngày càng gia tăng, cuộc đua nền tảng học máy sẽ trở nên cam go hơn.
Nghiên cứu sâu về học sâu và trí tuệ nhân tạo sẽ đặt trọng điểm vào việc phát triển các ứng dụng toàn diện. Mô hình AI hiện đại đòi hỏi có kiến thức chuyên sâu để tạo ra những thuật toán tối ưu nhất. Các nhà nghiên cứu đang tìm ra cách để làm cho các mô hình trở nên linh hoạt hơn, có khả năng áp dụng kiến thức học được từ một mô hình sang mô hình khác trong tương lai. Sau khi đọc bài viết này trên Mytour, hy vọng bạn đọc sẽ có thêm kiến thức hữu ích về lĩnh vực này và có thể áp dụng nó vào công việc một cách hiệu quả nhất.
