Chính xác thì Machine Learning là gì? Chúng có cách thức hoạt động như thế nào?
Tiếp nối trong chuỗi bài viết kiến thức về Machine Learning, trong bài này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu kỹ hơn về khái niệm Machine Learning là gì, cùng với cách hoạt động của Machine Learning nhé!
Mục lục
Chính xác thì Machine Learning là gì?
Machine Learning là một nhánh thú vị của Trí tuệ nhân tạo và nó ở xung quanh chúng ta.
Nhờ có Machine Learning, dữ liệu được sử dụng một cách hiệu quả hơn, tận dụng tối đa sức mạnh vốn có của nó, chẳng hạn như Facebook đề xuất các bài viết phù hợp với bạn.
Công nghệ máy học tuyệt vời này giúp các máy tính có thể tự động truy cập vào dữ liệu, từ đó thực hiện các hành động phát hiện và dự đoán.
Khi bạn cung cấp nhiều dữ liệu vào máy tính, máy tính sẽ tự học và tự cải thiện, từ đó giúp mô hình Machine Learning hoạt động hiệu quả hơn.
Chúng ta hãy bắt đầu với câu hỏi, chính xác thì Machine Learning là gì?
Có thể nói, Machine Learning là một trong những lĩnh vực cốt lõi trong trí tuệ nhân tạo AI.
Các ứng dụng Machine Learning sẽ học hỏi từ kinh nghiệm (nói đúng hơn là dữ liệu) giống như cách con người làm việc. Khi tiếp xúc với dữ liệu mới, các ứng dụng Machine Learning này sẽ tự học và cải thiện, phát triển.
Nói cách khác, Machine Learning là khái niệm liên quan đến việc máy tính có thể tự tìm kiếm các thông tin có ý nghĩa mà không cần được con người hướng dẫn trực tiếp phải tìm ở đâu. Thay vào đó, hệ thống máy tính sẽ tận dụng các thuật toán được học hỏi từ dữ liệu, trong quá trình lặp đi lặp lại.
Ở cấp độ cao hơn, thì Machine Learning là gì? Lúc này, Machine Learnig là khả năng thích ứng với dữ liệu một cách hoàn toàn độc lập, thông qua những lần lặp đi lặp lại. Hệ thống sẽ học hỏi từ các tính toán và giao dịch trước đó, kèm với nhận dạng mẫu để tạo ra các dự đoán, kết quả đáng tin cậy.
Dưới đây, hãy cùng tìm hiểu về cách hoạt động của Machine Learning là gì nhé!
Cách hoạt động của Machine Learning
Machine Learning là một trong những lĩnh vực thú vị nhất của trí tuệ nhân tạo AI. Quy trình hoạt động của Machine Learning bắt đầu từ việc nhận dữ liệu đầu vào dựa trên thuật toán đã chọn.
Các dữ liệu đầu vào này được dùng để huấn luyện sau này. Chúng có thể là dữ liệu đã biết hoặc chưa biết, để có thể phát triển thuật toán Machine Learning cuối cùng.
Dữ liệu đầu vào sẽ ảnh hưởng lớn đến thuật toán, và điều này sẽ được trình bày kỹ hơn ở bên dưới.
Dữ liệu đầu vào mới sẽ được đưa vào thuật toán Machine Learning, để kiểm tra xem thuật toán đó có hoạt động chính xác hay không. Dự đoán và kết quả sau đó sẽ được kiểm tra lại.
Nếu dự đoán và kết quả không khớp với nhau, thuật toán sẽ được đào tạo nhiều lần, cho đến khi chúng ta nhận được kết quả đúng như mong muốn. Điều này cho phép thuật toán Machine Learning có thể tự học liên tục và tạo ra câu trả lời chính xác, tối ưu nhất theo thời gian.
Tại sao Machine Learning lại quan trọng đến vậy?
Để hiểu hơn về Machine Learning là gì, cũng như tầm quan trọng của chúng, hãy cùng xem xét qua một số ứng dụng của Machine Learning nhé: xe tự lái của Google, công cụ phát hiện tội phạm mạng, công cụ đề xuất tin tức liên quan từ Facebook, Netflix, Youtube,…
Máy móc đã biến tất cả những ứng dụng trên trở thành điều khả thi, bằng cách chọn ra các thông tin hữu ích và ghép chúng lại với nhau dựa trên các dữ liệu có sẵn, để trả về kết quả chính xác cho người dùng.
Bức ảnh về hoạt động của Machine Learning dưới đây sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về khái niệm Machine Learning là gì:
Sự phát triển nhanh chóng của Machine Learning đã dẫn đến sự gia tăng các ứng dụng của nó trong thực tế, từ đó chúng ngày càng trở nên quan trọng trong cuộc sống hiện đại ngày nay.
Big Data cũng đã trở thành một thuật ngữ khá thông dụng hiện nay, điều này cũng một phần là nhờ vào sự phức tạp của học máy ngày nay.
Machine Learning xuất hiện đã thay đổi cách xử lý dữ liệu trước kia của con người, thay bằng các phương pháp tự động hóa bằng thuật toán chung, giúp tiết kiệm công sức và thời gian hơn cho con người.
Chúng ta nên chọn thuật toán Machine Learning nào?
Có rất nhiều thuật toán Machine Learning khác nhau để bạn lựa chọn, nhưng sẽ không có thuật toán nào đúng nhất hoặc phù hợp nhất với mọi tình huống.
Trong nhiều trường hợp, bạn cần phải dùng đến phép thử và rút ra kinh nghiệm từ đó,. Dưới đây là một số câu hỏi có thể hỗ trợ bạn trong việc thu hẹp lựa chọn của bạn:
- Kích thước dữ liệu bạn cần làm việc là bao nhiêu?
- Bạn cần làm việc với dữ liệu loại nào
- Bạn đang tìm kiếm các thông tin nào từ dữ liệu?
- Các kiến thức dữ liệu này sẽ được sử dụng như thế nào?
Tổng kết
Trên đây, chúng ta đã tìm hiểu về khái niệm Machine Learning là gì, cũng như cách hoạt động và cách chọn thuật toán đúng cho nó. Hy vọng bài viết trên hữu ích với bạn.
Đây là viết thuộc chuỗi hướng dẫn về hướng dẫn AI & Machine Learning của chúng tôi, bạn hãy truy cập toàn bộ chuỗi bài viết để tìm hiểu kỹ hơn về chủ đề này nhé!
Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào khác, vui lòng liên hệ chúng tôi để được hỗ trợ.
Để tìm hiểu thêm về kit học STEM và các chương trình dạy học STEM, vui lòng liên hệ OhStem qua:
- Fanpage: https://www.facebook.com/ohstem.aitt
- Hotline: 08.6666.8168
- Youtube: https://www.youtube.com/c/ohstem
OhStem Education – Đơn vị cung cấp công cụ và giải pháp giáo dục STEAM cho mọi lứa tuổi tại Việt Nam
