Machine Learning là gì? Machine Learning được ứng dụng để làm gì?

Machine Learning là một thuật ngữ gắn liền với AI – Trí tuệ nhân tạo. Nhưng mà cụ thể thì Machine Learning là gì? Machine Learning có gì hữu ích với thời đại công nghệ 4.0 này? Hãy để AppHelpMe.Com giải đáp băn khoăn này giúp bạn nhé!

Machine Learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo AI

Machine Learning là gì?

• Machine Learning gọi là học máy, có nghĩa là máy tính sẽ tự động cải thiện bản thân nó dựa vào dữ liệu mẫu hoặc dựa vào kinh nghiệm của máy tính

Machine Learning gồm những loại nào?

• Học máy có giám sát
• Học máy không giám sát
• Học máy bán giám sát
• Học máy gia cố

Machine Learning ứng dụng trong lĩnh vực gì?

• Rất nhiều lĩnh vực cần dùng đến Machine Learning: Nông nghiệp, sinh học, quảng cáo, tài chính ngân hàng,...
• Machine Learning chủ yếu cung cấp 2 loại kết quả dạng dự đoán hoặc phân loại. Ví dụ: Dự báo tình hình tăng trưởng của doanh nghiệp, phân loại các tin tức,...

Machine Learning là gì?

Machine Learning là máy học dựa trên những dữ liệu mẫu hoặc kinh nghiệm

Machine Learning gọi là học máy, có nghĩa là máy tính sẽ tự động cải thiện bản thân nó mà không cần đến những lập trình cụ thể hay sự can thiệp quá nhiều của con người. Quá trình này có thể dựa vào dữ liệu mẫu hoặc dựa vào kinh nghiệm của máy tính.

Machine Learning thường chú trọng vào 2 mảng là phân loại hoặc dự đoán.

Dưới đây là quy trình làm việc với Machine Learning:

Bước 1: Thu thập dữ liệu (Data Collection)

Đầu tiên, bạn cần nạp vào máy tính một bộ dữ liệu – gọi là dữ liệu mẫu (training data). Cho nên bắt buộc nguồn dữ liệu này phải là dữ liệu gốc, chính thống, chính xác.

Bước đầu tiên của mô hình Machine Learning là thu thập dữ liệu

Bước 2: Tiền xử lý (Preprocessing)

Đây là giai đoạn mất rất nhiều thời gian trong toàn bộ quy trình Machine Learning. Sau bước này, hơn 70% công việc đã hoàn thành. Ở bước này, dữ liệu sẽ được chuẩn hóa, loại hết những gì không cần thiết, mã hóa dữ liệu, rút gọn dữ liệu nhưng không làm thay đổi tính chất đặc trưng của nó… 30% khối lượng công việc còn lại của mô hình Machine Learning sẽ được thực hiện qua 3 bước dưới đây.

Bước 3: Huấn luyện mô hình (Training model)

Ở bước này, bạn sẽ giúp cho máy tính học từ nguồn dữ liệu bạn đã thu thập và xử lý theo hai bước quan trọng bên trên.

Bước 4: Đánh giá mô hình (Evaluating model)

Các độ đo khác nhau sẽ được áp dụng để đánh giá xem mô hình Machine Learning hiệu quả như thế nào. Độ đo >80% thì được đánh giá là hiệu quả cao.

Bước 5: Cải thiện (Improve)

Với những mô hình Machine Learning không chuẩn xác như mong muốn, người ta sẽ thực hiện lại từ bước thứ 3 cho đến khi đạt được yêu cầu.

Những công việc trong Machine Learning

Các thuật toán cơ bản trong Machine Learning

Các thuật toán trong Machine Learning thường được phân thành 2 loại: Học máy có giám sát (Supervised learning) và học máy không giám sát (Unsupervised learning). Và nhiều loại khác nữa.

Phân loại Machine Learning

Học máy có giám sát

Supervised learning tức là máy tính sẽ học từ cơ sở dữ liệu đã được gắn nhãn để cho ra những kết quả dự đoán tương ứng. Ví dụ với dữ liệu X_i sẽ có đầu ra là Y_i tương ứng.

Học máy có giám sát

Học máy không giám sát

Unsupervised learning có nghĩa là máy tính học trên cơ sở dữ liệu không được gắn nhãn. Thông qua các thuật toán máy học, máy tính sẽ tự học và tự động có kiến thức liên quan đến dữ liệu.

Học máy không giám sát

Học máy bán giám sát

Semi-supervised learning là sự kết hợp của học có giám sát và học không có giám sát. Trong đó, phần nhỏ dữ liệu sẽ được gắn nhãn để máy tính học theo. Và phần lớn dữ liệu còn lại không gắn nhãn để máy tính tự động thu thập, rút kinh nghiệm. Các thuật toán học máy bán giám sát có độ chính xác cao hơn so với hai thuật toán kể trên.

Học máy gia cố

Thuật toán học máy gia cố trong Machine Learning cho phép thử nghiệm, tìm lỗi/manh mối một cách nhanh chóng. Điều đó giúp cho máy tính hoặc phần mềm tự động xác định được hành vi lý tưởng trong bối cảnh cụ thể. Từ đó có thể gia tăng năng suất công việc.

Machine Learning được ứng dụng vào những lĩnh vực nào?

Machine Learning được ứng dụng rộng rãi ở tất cả mọi lĩnh vực, ngành nghề. Từ sinh học, hóa học, khoa học vũ trụ, nông nghiệp, tài chính ngân hàng, tự động hóa, mạng máy tính, tìm kiếm & trích xuất thông tin, Robotics, quảng cáo, xứ lý ngôn ngữ tự nghiên, thị giác máy tính,…v.v.

Machine Learning được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực

Ứng dụng điển hình nhất của Machine Learning là trong việc phân loại (classification) và dự đoán (prediction) các thông tin – dữ liệu có liên quan để cho ra kết quả chính xác nhất. Ví dụ như phân loại sở thích của người dùng facebook, nhận diện chữ viết, nhận diện đồ vật. Dự báo thời tiết, dự đoán sự suy kiệt của nguồn nước, dự đoán giá nhà,…

Sử dụng Machine Learning để cho ra kết quả từ sự phân loại dữ liệu

Ví dụ về ứng dụng của Machine Learning trong dự báo thời tiết:

• Chúng ta cần dựa vào những dữ liệu đã thu thập trong quá khứ, kết hợp với những quan sát đã và đang diễn ra để dự đoán thời tiết trong tương lai.
• Giả dụ có đến hàng triệu – hàng tỷ dữ liệu, con số, quan sát, kinh nghiệm cần được sàng lọc và phân tích. Con người sẽ không thể tính toán nổi. Hoặc nếu cố tình tính ra được cũng mất nhiều thời gian và khả năng sai số cũng quá lớn.
• Trong khi ứng dụng Machine Learning sẽ giúp máy móc tự động tính toán ra kết quả dựa trên những dữ liệu nó được cung cấp và cách học máy mà máy tính được dạy.

Machine Learning giúp quá trình xử lý thông tin, rút ra kết quả chính xác gấp nhiều lần so với con người

AppHelpMe.Com hi vọng qua bài viết trên đây đã giúp bạn đọc hiểu Machine Learning là gì? Các ứng dụng của nó cũng như phân loại Machine Learning trong ngành học máy. Bài viết còn nhiều thiếu sót mong nhận được sự đóng góp từ quý bạn đọc! Cảm ơn bạn đã theo dõi!