Bạn có biết rằng máy tính của bạn có thể học hỏi như con người không? Đó là điều mà Machine Learning làm được. Machine Learning có nhiều loại khác nhau, như phân loại và dự đoán, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.
Hãy cùng theo dõi bài viết của CF Việt để khám phá thêm về Machine Learning.
Machine Learning là gì?
Machine Learning là gì?
Machine Learning
Ứng dụng và ví dụ về học máy – Tenten
là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, chuyên nghiên cứu và phát triển các phương pháp và thuật toán để máy tính có khả năng tự học và tự cải thiện hiệu suất mà không cần phải được lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ.
Thay vì tuân theo các quy tắc cụ thể, Machine Learning sử dụng dữ liệu để tìm ra mô hình và quy luật ẩn trong dữ liệu, từ đó đưa ra dự đoán, phân loại, hoặc giải quyết các vấn đề phức tạp. Quá trình này giúp máy tính “học” từ kinh nghiệm và thí nghiệm, và nâng cao khả năng thích ứng của chúng đối với môi trường và nhiệm vụ cụ thể.
Cách thức hoạt động của Machine Learning
Cách thức hoạt động của Machine Learning
Dưới đây là các bước chính trong cách thức hoạt động của Machine Learning:
- Thu thập dữ liệu (Data collection): Dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất trong Machine Learning. Nó có thể bao gồm các thông tin, ví dụ như hình ảnh, văn bản, âm thanh, hay bất kỳ dạng dữ liệu nào khác liên quan đến vấn đề cần giải quyết.
- Tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing): Trước khi đưa dữ liệu vào mô hình, nó thường cần được làm sạch, chuẩn hóa và biến đổi để loại bỏ nhiễu và tối ưu hóa việc học.
- Chọn mô hình: Cần chọn một kiến trúc mô hình phù hợp với loại vấn đề cụ thể. Các loại mô hình khác nhau như học máy có giám sát, học máy không giám sát, và học máy củng cố có ứng dụng trong các tình huống khác nhau.
- Huấn luyện mô hình (Training model): Mô hình được “huấn luyện” bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo, trong đó mô hình cập nhật các tham số của mình để tối ưu hóa hiệu suất theo một mục tiêu cụ thể.
- Kiểm thử và đánh giá (Evaluating model): Mô hình được kiểm thử trên dữ liệu kiểm thử, mà nó chưa từng thấy trước đó. Đánh giá độ chính xác và hiệu suất của mô hình giúp xác định khả năng tổng quát hóa của nó.
- Dự đoán và triển khai: Sau khi mô hình được huấn luyện và kiểm thử, nó có thể được triển khai để dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới trong môi trường thực tế.
Lặp lại các bước trên và cải thiện mô hình thông qua việc thêm dữ liệu mới hoặc điều chỉnh tham số giúp máy học ngày càng tốt theo thời gian. Quá trình này tương tự như cách con người học từ trải nghiệm và áp dụng kiến thức đã học vào các tình huống mới.
Các loại machine learning chính
Các loại machine learning chính
Có 4 loại chính của machine learning là:
Học giám sát (Supervised Learning)
Là loại phổ biến nhất trong machine learning. Trong đó, máy tính được huấn luyện với một tập dữ liệu có cấu trúc và kết quả đã biết, sau đó sử dụng kết quả đó để dự đoán kết quả cho dữ liệu mới.
Ví dụ: Một chương trình học có giám sát có thể được huấn luyện với tập dữ liệu gồm nhiều ảnh của con người và nhãn giới tính tương ứng, sau đó sử dụng kết quả đó để phân loại giới tính của một bức ảnh mới.
Học không giám sát (Unsupervised Learning)
Ngược lại với học giám sát, học không giám sát không yêu cầu dữ liệu đào tạo có đầu ra mong muốn. Mô hình phải tự tìm hiểu cấu trúc ẩn trong dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ như phân loại cụm hoặc giảm chiều dữ liệu.
Ví dụ: Trong phân loại cụm, mô hình có thể phân nhóm các dữ liệu thành các cụm dựa trên sự tương đồng giữa chúng mà không cần biết trước số lượng cụm.
Học nửa giám sát (Semi-supervised Learning)
Học nửa giám sát là sự kết hợp giữa học giám sát và không giám sát. Trong trường hợp này, tập dữ liệu đào tạo chứa cả dữ liệu có đầu ra được gán nhãn và không có đầu ra. Một phần nhỏ dữ liệu được gán nhãn được sử dụng để huấn luyện mô hình, trong khi dữ liệu không có đầu ra được sử dụng để cải thiện khả năng tổng quát của mô hình. Học nửa giám sát thường được áp dụng khi việc gán nhãn dữ liệu là công việc tốn kém và tài nguyên.
Học tăng cường (Reinforcement Learning)
Học tăng cường tập trung vào việc mô hình máy tính tương tác với môi trường và tự động thực hiện các hành động để đạt được một mục tiêu cụ thể. Mô hình nhận phản hồi từ môi trường trong quá trình thực hiện các hành động và sử dụng phản hồi đó để điều chỉnh hành vi của mình. Học tăng cường thường được sử dụng trong các ứng dụng như lái xe tự động, chơi trò chơi máy tính và quản lý chiến lược trong robot tự động.
Ngoài ra, machine learning còn có thể phân làm các loại sau: học sâu (Deep Learning), học củng cố (Reinforcement Learning),…
Ứng dụng của machine learning là gì?
Ứng dụng của machine learning là gì?
Machine learning có nhiều ứng dụng quan trọng trong đời sống và rất nhiều lĩnh vực như:
Nhận dạng hình ảnh
Machine learning giúp máy tính có thể xác định đối tượng, người, địa điểm, hình ảnh kỹ thuật số và đặc biệt là nhận dạng khuôn mặt. Ví dụ, bạn có thể sử dụng machine learning để tô màu ảnh trắng đen thành ảnh màu, tạo chú thích cho bức ảnh hoặc gợi ý bạn bè trên Facebook.
Phân tích văn bản
Trong lĩnh vực phân tích văn bản, Machine Learning đóng một vai trò quan trọng trong việc lọc và phân loại thông tin từ các nguồn như email, trò chuyện trực tuyến và tài liệu. Chẳng hạn, các hệ thống lọc spam sử dụng ML để xác định xem một email có phải là thư rác hay không, dựa vào nội dung và tiêu đề của email. Điều này giúp người dùng tiết kiệm thời gian và giữ cho hộp thư của họ sạch sẽ.
Dịch tự động
Machine learning giúp máy tính có thể chuyển đổi văn bản sang ngôn ngữ khác hoặc ngược lại. Ví dụ, bạn có thể sử dụng machine learning để biên-phiên dịch các văn bản từ tiếng Việt sang tiếng Anh hoặc ngược lại hoặc để xem các video hay phim ảnh được phát sóng bằng tiếng Anh hoặc tiếng Việt.
Đề xuất sản phẩm
Machine learning giúp máy tính có thể phân tích hành vi và sở thích của người dùng để đề xuất các sản phẩm phù hợp cho họ. Ví dụ, bạn có thể sử dụng machine learning để khám phá các sản phẩm mới trên Amazon hay Shopee khi bạn tìm kiếm một sản phẩm trên Internet hoặc để xem các quảng cáo sản phẩm liên quan khi bạn lướt Internet.
Xe ô tô tự lái
Trong lĩnh vực tự động hóa, ML đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển ô tô tự lái. Hệ thống này không chỉ nhận diện các tình huống giao thông mà còn dự đoán và phản ứng một cách an toàn. Điều này mang lại tiềm năng giảm tai nạn giao thông và làm cho việc lái xe trở nên hiệu quả và thuận tiện hơn.
Y tế
Trong lĩnh vực y tế, Machine Learning giúp cải thiện quy trình chẩn đoán bệnh lý. Hệ thống này có khả năng dự đoán và phân loại các bệnh lý dựa trên dữ liệu y tế, từ hình ảnh X-quang đến dữ liệu lâm sàng. Điều này mang lại lợi ích lớn cho việc chẩn đoán sớm và tăng cường khả năng điều trị.
Cá nhân hóa
Ở mức độ cá nhân hóa, ML giúp các dịch vụ tài chính và thương mại tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn. Các hệ thống cá nhân hóa sử dụng dữ liệu mua hàng và hành vi trực tuyến để đề xuất sản phẩm và dịch vụ phù hợp với từng người dùng cụ thể, tăng cường sự hài lòng và tương tác.
Đây chỉ là một số ví dụ về các ứng dụng của machine learning. Còn rất nhiều ứng dụng khác của machine learning trong các lĩnh vực như giáo dục, an ninh, khoa học, nghệ thuật,…hãy theo dõi CF việt để tìm hiểu thêm nhé.
Lời kết
Hy vọng rằng sau khi tìm hiểu về Machine Learning qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn tổng quan về khái niệm, cách hoạt động và ứng dụng của nó. Đừng quên theo dõi bài viết của CF Việt để cập nhật những thông tin mới nhất về top sàn crypto uy tín và những xu hướng đang thịnh hành trong thế giới công nghệ ngày nay.
Tôi là Jennifer Nguyễn, tên thật là Nguyễn Quỳnh Thư, sinh năm 1995 tại thủ đô Hà Nội. Hiện tại tôi đang là trader cho công ty CF Việt, với kinh nghiệm gần 7 năm trên thị trường, tôi hy vọng có thể cung cấp cho bạn những thông tin kiến thức bổ ích.
