Machine Learning là chủ đề được nhắc đến rất nhiều trong thế giới công nghệ. Trong bài này, OhStem sẽ giới thiệu đến bạn kiến thức Machine Learning cơ bản nhất, để bạn hiểu rõ hơn về Machine Learning cũng như những ứng dụng của nó trong đời sống thực tế.

Nếu bạn là người mới tìm hiểu về lĩnh vực học máy (Machine Learning), đây sẽ là chuỗi các bài viết hướng dẫn phù hợp.

Một thế giới không có Machine Learning

Để hiểu tầm quan trọng của Machine Learning cơ bản, chúng ta hãy cùng tìm về quá khứ, để xem lại cuộc sống của con người sẽ như thế nào nếu không có Machine Learning, cũng như cách chúng đã thay đổi thế giới của chúng ta như ngày nay nhé!

Tìm hiểu về Machine Learning cơ bản

Nếu không có kiến thức về Machine Learning cơ bản hoặc về trí tuệ nhân tạo AI, chúng ta sẽ nghĩ rằng các loại robot, máy móc hiện đại chỉ tồn tại trong các bộ phim khoa học viễn tưởng.

Nhưng trên thực tế, các ứng dụng của Machine Learning đã tồn tại rất gần, ở xung quanh cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Một số ví dụ về Machine Learning cơ bản bao gồm:

Bộ máy tìm kiếm của Google

Chúng ta ngày nay đã quá quen thuộc với công cụ tìm kiếm như Google, để tìm hiểu những thông tin mình cần. Đây là một ví dụ của học máy (Machine Learning).

Các công cụ này sẽ thu thập tất cả các thông tin dựa trên những từ khóa tìm kiếm của bạn, sau đó đưa ra câu trả lời phù hợp nhất.

Nếu như không có công cụ tìm kiếm Google, ắt hẳn bạn sẽ hình dung cuộc sống của con người như thế nào rồi phải không? Chúng ta khó có thể cập nhật và tìm kiếm thông tin mình cần dễ dàng như hiện giờ. Thay vào đó, bạn cần phải đọc hàng trăm hàng ngàn cuốn sách, bài báo để tìm thấy thông tin mình cần.

>> Xem thêm: Giáo án STEM mẫu tất cả các môn MIỄN PHÍ

Nhận dạng giọng nói và khuôn mặt

Tại quá khứ trước kia, việc nhận dạng khuôn mặt chỉ là một khái niệm được nhắc đến trong phim, ảnh. Nhưng hiện nay, tính năng này đã quá phổ biến, và chúng có thể hiện diện trên chiếc điện thoại thông minh của bạn.

Ví dụ:

  • Mạng xã hội Facebook đã sử dụng tính năng nhận dạng gương mặt người trên ảnh và tự động gắn thẻ, giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian cho bạn.
  • Siri, Iris là một trong những ví dụ về nhận dạng âm thanh và tương tác với con người bằng âm thanh

Khái niệm Machine Learning cơ bản trong thực tế

Game thực tế ảo

Game thực tế ảo trong Machine Learning cơ bản
Game thực tế ảo trong Machine Learning cơ bản

PS4 và Xbox đã mang đến cho chúng ta những bộ kính thực tế ảo hiện đại, giúp chúng ta có những trải nghiệm hoàn toàn mới khi chơi game.

Mỗi khi bạn di chuyển hoặc hành động trong game thực tế ảo, chúng sẽ tái tạo một chuyển động tương tự trong thế giới ảo, mang đến trải nghiệm tuyệt vời.

Machine Learning cơ bản sẽ đóng một vai trò cực kỳ quan trọng trong việc điều khiển cử chỉ, theo dõi chuyển động của cơ thể con người, từ đó đưa ra hành động ảo tương ứng trong trò chơi.

Và đặc biệt, những trò chơi FIFA, đối thủ của bạn có xu hướng thích nghi dựa trên các chiến lược hoặc lối chơi của bạn, tất cả đều nhờ vào công nghệ học máy.

>> Bài viết liên quan: Tổng hợp 10+ thí nghiệm đơn giản trong giáo án STEAM (cập nhật 22/02/2022)

Mua sắm online

Một ví dụ điển hình khác về Machine Learning cơ bản là về mua sắm trực tuyến, trên các trang Web như Amazon, Shopee, Tiki,…

Nếu bạn thường xuyên lướt các trang web mua sẵm online này, bạn sẽ thấy chúng thường gợi ý rất nhiều sản phẩm liên quan đến nhu cầu của bạn.

Các ứng dụng Machine Learning cơ bản - Shopee

Ví dụ, nếu bạn tìm kiếm một chiếc áo sơ mi sang trọng, chúng sẽ gợi ý đến bạn những đôi giày, cà vạt, blazer,… với phong cách sang trọng phù hợp.

Điều đó được thực hiện dựa trên công nghệ Machine Learning.

Ngoài ra, Machine Learning cơ bản cũng đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc phân khúc khách hàng – một trong những yếu tố sống còn của nhiều doanh nghiệp.

Machine Learning giúp các nền tảng thương mại điện tử như Shopee biết được khách hàng đã mua những gì, tần suất bao nhiêu, đánh giá từ khách hàng,… để các công ty thương mại điện tử có thể biết được khách hàng đã hài lòng chưa, họ có thể đáp ứng thêm nhu cầu khách hàng như thế nào.

Xe ôm công nghệ

Bạn đã từng sử dụng Grab hoặc BE để đặt xe di chuyển chưa? Những ứng dụng này sử dụng Machine Learning cơ bản để phục vụ khách hàng, ví dụ như:

  • Đề xuất điểm đón: Khi nhấn chọn tìm tài xế, các ứng dụng này sẽ đề xuất điểm đón là nơi vị trí bạn đang đứng, hoặc là những nơi mà trước đó bạn đã đi
  • Chia sẻ vị trí: Khi bạn chọn dịch vụ giao hàng trên Grab, ứng dụng cho phép bạn chia sẻ thông tin vị trí đơn hàng cho người nhận để bạn kiểm tra. Ứng dụng sẽ dùng đến nhiều thông tin khác nhau trong Machine Learning cơ bản, ví dụ như khoảng cách, tình hình giao thông,…

Trên đây là những công dụng của Machine Learning cơ bản trong cuộc sống hàng ngày. Dưới đây, hãy cùng tìm hiểu về khái niệm Machine Learning cơ bản là gì nhé!

Machine Learning cơ bản là gì?

Machine Learning (hay còn gọi là học máy) là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo AI. Chúng sẽ cung cấp cho hệ thống khả năng tự học và tự cải thiện, mà không cần con người phải lập trình điều khiển bên ngoài.

Nếu máy tính của bạn có hỗ trợ Machine Learning, chúng sẽ có thể giải được các phần khó của một trò chơi, hoặc là giải một phương trình toán học phức tạp cho bạn.

Cách hoạt động của máy học

Một trong những kiến thức Machine Learning cơ bản là về cách hoạt động của chúng.

Để bạn dễ hình dung, chúng tôi sẽ lấy ví dụ về một hệ thống phân loại trái cây, với dữ liệu đầu vào là ảnh của nhiều loại trái cây khác nhau.

Hệ thống phân loại trái cây dựa trên Machine Learning cơ bản
Hệ thống phân loại trái cây dựa trên Machine Learning cơ bản

Hệ thống sẽ làm việc theo quy trình sau:

  • Đầu tiên, hệ thống Machine Learning sẽ phân tích dữ liệu đầu vào
  • Tiếp theo, hệ thống sẽ phân tích các mẫu ảnh, dựa trên hình dạng, kích thước và màu sắc
  • Dựa trên các mẫu này, hệ thống Machine Learning sẽ cố gắng dự đoán các mẫu trái cây khác nhau dựa trên hình ảnh và tách chúng ra
  • Cuối cùng, hệ thống sẽ tự theo dõi tất cả những quyết định mà chúng đưa ra trong quá trình này để học hỏi và cải thiện

Vào lần tiếp theo, khi bạn yêu cầu hệ thống phân loại và tách các loại trái cây khác nhau, chúng sẽ biết cách phân loại ngay mà không cần phải thực hiện lại toàn bộ quy trình trên.

Đây là cách hoạt động của học máy. Đây cũng là một trong những kiến thức Machine Learning cơ bản bạn cần nắm.

Các loại Machine Learning cơ bản

Khi nói về các loại Machine Learning cơ bản, chúng ta có thể đề cập đến 3 loại hình:

  • Học máy có giám sát (Supervised machine learning) : Bạn cần giám sát máy tính trong khi huấn luyện mô hình Machine Learning cơ bản, để sau này máy có thể tự hoạt động. Các cặp dữ liệu trong mô hình này cần được gắn nhãn
  • Học máy không giám sát (Unsupervised learning): Cần phải có dữ liệu đầu vào, nhưng không gắn nhãn
  • Học tập củng cố (Reinforcement learning): Hệ thống sẽ tự học

Kết luận

Chúng tôi hy vọng những kiến thức về Machine Learning cơ bản trên đây sẽ hữu ích với bạn.

Đây là bài đầu tiên trong chuỗi bài 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:

OhStem Education – Đơn vị cung cấp công cụ và giải pháp giáo dục STEAM cho mọi lứa tuổi tại Việt Nam

Tags: ,
2 Bình luận

Những bài liên quan

2 Bình luận. Leave new

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Fill out this field
Fill out this field
Vui lòng nhập địa chỉ email hợp lệ.
You need to agree with the terms to proceed

Menu