Các phần mềm trí tuệ nhân tạo đóng góp một phần giúp cho con người tiếp cận được với mọi thứ dễ dàng và tiện lợi hơn. Một trong những phần mềm hiện đại mà các bạn nên tham khảo trong thời đại hiện nay đó chính là Machine Learning. Vậy Machine Learning là gì? Hôm nay hãy cùng Wikihay giải đáp ngay dưới bài viết này nhé
Machine Learning là gì?
Machine Learning là máy học, là một nhánh nhỏ của công nghệ phần mềm AI, trí tuệ nhân tạo cùng với khoa học máy tính. Cơ chế hoạt động của Machine Learning là sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước giống cách con người học, sau đó dần cải thiện độ chính xác
Machine Learning là gì?
Máy có khả năng thích nghi với môi trường xung quanh rất tốt. Chúng được thiết kế với khả năng tự nghiên cứu và cải tiến bản thân dựa vào những nguyên lý được lập trình từ ban đầu
Machine Learning thường làm chủ trong 2 dạng toán như dự đoán và phân loại. Các bài toán dự đoán như giá nhà, giá xe,…Các bài toán phân loại thường là nhận diện chữ viết tay, đồ vật,..
Machine Learning hoạt động như nào?
Máy học được sử dụng để đào tạo một bộ dữ liệu, sau đó đưa ra một mô hình nguyên mẫu. Khi thuật toán này được tiếp nhận, nó sẽ đưa ra phân tích dựa trên nguyên mẫu căn bản. Sau đó chúng sẽ đánh giá về mức độ chính xác của phân tích trên. Thuật ngữ Machine Learning sẽ tiến hành triển khai khi độ chính xác kia được công nhận. Nếu độ chính xác không được chấp nhận. thuật toán sẽ được hướng dẫn lại nhiều lần với một bộ dữ liệu hướng dẫn tăng dần
Machine Learning được phân ra mấy loại?
Machine Learning được chia ra thành 3 loại như sau:
Học tập dưới sự giám sát (supervised learning)
- Con người sẽ lập trình đưa ra cách thức phương án mình mong muốn trước. Cách thức và phương án đó phải được ký hiệu, sắp xếp sẵn để Machine Learning rà soát. Đồng thời đưa ra kết quả đúng như trong bộ dữ liệu đã có. Machine Learning giúp phân loại tin nhắn rác và tin nhắn chính trên gmail
Học tập mà không giám sát (unsupervised learning)
- Machine Learning sẽ cung cấp đến bạn các thuật toán, công cụ mà chưa biết kết quả trước. Ứng dụng phân loại này đó là cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Hệ thống sẽ tự lọc ra những sản phẩm phù hợp và đề xuất riêng đến bạn khi biết rõ lịch sử mua hàng, hành vi mua hàng
Học tập được giám sát bán phần (Semi-supervised learning)
- Đây là phần mềm khi có sự kết hợp của cả 2 cơ chế hoạt động của phần mềm trên có cả phương án và kết quả. Machine Learning sẽ tìm cách giải tương thích với phương án và đáp án. Bởi điểm khác biệt ở đây là phương án và đáp án chưa được nhóm lại thành từng bộ
Phân loại machine learning
Những đối tượng phù hợp sử dụng Machine Learning
Chính phủ
- Các tổ chức chính phủ để phục vụ hoạt động an ninh xã hội hoặc tiện ích xã hội thì phải sử dụng rất nhiều các nguồn dữ liệu để có thể khai thác được insights
Vận tải
- Trọng tâm của ngành vận tải đó chính là phân tích dữ liệu để xác định patterns và các xu hướng. Bởi phải phân tích hiệu quả trên mỗi tuyến đường và dự đoán các tiềm tàng để gia tăng lợi nhuận. Các chức năng phân tích dữ liệu và modeling của Machine Learning đóng vai trò chủ chốt trong các ngành dịch vụ vận chuyển, vận tải và hoạt động tổ chức vận chuyển khác
Marketing và sales
- Machine Learning có thể phân tích được lịch sử mua hàng dựa trên các hành vi mua hàng trước của khách hàng. Từ đó đề xuất và chọn lọc những sản phẩm mà khách có thể quan tâm và yêu thích. Khả năng tiếp nhận dữ liệu, phân tích và sử dụng những dữ liệu đó để cá nhân hóa trải nghiệm
Dầu khí
- Machine Learning giúp tìm kiếm nguồn nguyên liệu mới, phân tích các mỏ dầu dưới đất. Sắp xếp các kênh phân phối để đạt hiệu quả và tiết kiệm được rất nhiều chi phí. Số lượng sử dụng Machine Learning trong ngành công nghiệp dầu khí là cực kỳ lớn và ngày càng được mở rộng
Đối tượng sử dụng machine learning
Một số khái niệm cơ bản của Machine Learning
- Data Set: là một tệp dữ liệu lớn, trong đó chứa nhiều data point. Hay tệp dữ liệu thô (dữ liệu chưa được xử lý) đã thu thập ở Gathering Data
- Data Point: là một đơn vị thông tin độc lập trong tập dữ liệu. Tập dữ liệu bao gồm nhiều điểm dữ liệu hợp lại
- Training Data: huấn luyện mô hình. Được thực hiện khi mô hình bắt đầu học trên tệp dữ liệu bạn chọn.
- Test Data: kiểm tra và đánh giá mô hình, diễn ra khi mô hình học xong và có kết quả tương ứng
- Features vector: là vector riêng biệt để biểu diễn cho một điểm dữ liệu trong Data Set. Mỗi vector đều có chiều biểu diễn các đặc trưng của điểm dữ liệu. Mỗi đặc trưng là một chiều và phải là dữ liệu số
- Model: là mô hình được dùng để huấn luyện trong công đoạn Training Data. Sau đó, sẽ tự tiến hành dự đoán và đưa ra quyết định dựa trên tệp dữ liệu mà mô hình học và tiếp thu được
Tổng Kết
Bài viết trên của Wikihay đã chia sẻ đến bạn tất tần tật thông tin về Machine Learning là gì. Hy vọng qua nội dung chia sẻ sẽ giúp ích đến bạn. Cảm ơn bạn đã đọc và theo dõi bài viết của chúng tôi. Nếu thấy hay và bổ ích đừng quên chia sẻ cho người thân gia đình, bạn bè cùng biết nhé
Để lại một bình luận