Machine learning là gì? Tất tần tật những điều bạn cần biết
Machine learning là một thuật ngữ được nghe nhiều trong thời đại công nghệ hiện nay. Nó đã và đang có một sức hút lớn đối với giới công nghệ thông tin. Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu rõ được về khái niệm này. Vậy machine learning là gì? Hãy cùng tìm hiểu để có cái nhìn tổng quan về nó.
Khái niệm về Machine learning
Theo định nghĩa của Wikipedia, Machine learning là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) mà nó cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần lập trình cụ thể.
Tức là máy tính sẽ sử dụng các thuật toán và dữ liệu để tự động học hỏi và cải thiện hiệu suất thực hiện các tác vụ như phân loại, dự đoán hay tối ưu hóa mô hình. Nói cách khác, machine learning cho phép máy tính tự “học hỏi” từ các dữ liệu và kinh nghiệm đã trải qua để đưa ra các dự đoán và quyết định đáng tin cậy.
Vì vậy, để đạt được hiệu quả cao trong machine learning, người ta cần thu thập và xử lý số lượng lớn dữ liệu rất cần thiết để máy tính có thể học và đưa ra dự đoán chính xác nhất.
Ứng dụng của Machine learning
Máy tính có thể học nhưng không phải chúng có khả năng học được mọi thứ. Các thuật toán machine learning thường được áp dụng cho các tác vụ như: xác định người dùng nào là khách hàng tiềm năng, dự đoán khả năng một chiếc xe có thể gặp sự cố hay không, tìm ra những tổ chức xã hội có thể nói chuyện với nhau trong một mạng xã hội, v.v.
Một số ứng dụng cụ thể của machine learning bao gồm:
- Hệ thống lọc email rác
- Hệ thống phân loại hồ sơ xin việc dựa trên năng lực ứng viên
- Hệ thống tự lái xe
- Hệ thống phân tích dữ liệu tài chính và dự đoán thị trường
- Các trò chơi và ứng dụng trực tuyến tự động lựa chọn nội dung
Kỹ thuật Machine learning
Có ba kỹ thuật chính trong machine learning là: supervised learning (học có giám sát), unsupervised learning (học không giám sát) và reinforcement learning (học củng cố).
Supervised learning là kỹ thuật dựa trên dữ liệu đã được gắn nhãn (nhãn là các kết quả đã được đánh giá trước), khả năng học tập của máy tính sẽ được chứng minh thông qua quá trình đưa ra các dự đoán và so sánh với kết quả đã biết trước đó.
Unsupervised learning là kỹ thuật đòi hỏi máy tính phải tự phát hiện và học từ dữ liệu không được gắn nhãn, cho phép nó sắp xếp và phân loại dữ liệu theo các nhóm khác nhau mà không cần có sự hướng dẫn từ con người. Các dạng kỹ thuật unsupervised learning phổ biến là clustering (phân cụm) và dimensionality reduction (giảm chiều dữ liệu).
Reinforcement learning là kỹ thuật mà máy tính học dựa trên các phần thưởng và hình phạt để cải thiện kết quả của các hành động. Nói cách khác, máy tính sẽ học thông qua các phản hồi từ môi trường để tối ưu hóa hiệu quả của các hành động của nó.
Kết luận
Đến đây, bạn đã hiểu rõ hơn về khái niệm machine learning và các ứng dụng của nó. Machine learning đang được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau và đặc biệt quan trọng đối với những người làm việc trong ngành công nghệ thông tin. Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích về machine learning.
