Nếu như chỉ hiểu một cách đơn thuần như vậy thì khó lòng chúng ta có thể tận dụng triệt để những lợi ích mà Machine Learning đem đến. Vì thế nếu như bạn không hiểu thật rõ bản chất của Machine Learning thì hãy đọc ngay bài viết này nhé.
1. Tìm hiểu về khái niệm Machine Learning là gì?
Thuật ngữ này có mối liên quan mật thiết tới công nghệ AI vì thế để hiểu được nó, bạn ít nhiều cũng phải nắm bắt rõ về AI. Về AI thì nó đã được nhắc đến rất nhiều trong các báo đài, các bài chia sẻ của chuyên gia công nghệ, mang đến cho con người sự tiếp nhận rằng, nó chính là một bằng chứng hoàn hảo chứng minh cho cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 đã gặt hái về rất nhiều thành tựu lớn vượt trội. AI cứ thế len lỏi trong tất cả mọi lĩnh vực, đôi khi chúng ta lại chẳng nhận ra được điều đó khi chỉ tiếp nhận và tận hưởng.
Vậy Machine Learning nằm ở đâu trong AI? Machine Learning chính là một trong vô vàn “đứa con” của AI hay nói đúng theo chuyên ngành thì nó là tập con của công nghệ AI.
Machine Learning có nghĩa là học máy, đây là một lĩnh vực trong ngành trí tuệ nhân tạo (AI). Học máy là các công việc nghiên cứu chế tạo cho phép máy móc có thể học tập và tự phát triển dựa vào các dữ liệu được đưa vào để giải quyết một vấn đề cụ thể. Ví dụ bạn có thể lập trình để máy tự phân loại thư rác và phân loại các email gửi tới chính xác.
Còn vị giáo sư Tom Mitchell lại đưa ra những giải nghĩa sâu sắc hơn về thuật ngữ này như sau: Machine Learning chính là chương trình máy tính có quy trình “tự học” rất rõ ràng, nó có thể học kinh nghiệm E từ những tác vụ T, có độ P. Nếu P áp dụng trên T, được đo lường từ P thông qua việc tăng E.
2. Hành trình phát triển mạnh mẽ của Machine Learning
Giữa con người và máy tính luôn là hai đường thẳng song song không có điểm chung, một bên là thực thể sống còn một bên là sản phẩm của nhân tạo. Vì vậy, nếu đem đếm những khác biệt giữa đôi bên thì biết bao giờ đếm xuể. Một trong vô vàn khác biệt đó chính là cách học hỏi,
Nếu như con người luôn biết cách học hỏi từ những bài học quá khứ thì hệ thống máy móc nói chung và máy tính nói riêng lại luôn học từ những điều đã được lập trình sẵn. Nó có khả năng tuân thủ theo mọi logic đã được lập trình. Điều này cũng có nghĩa rằng, khi con người làm chủ máy tính, muốn nó thực hiện theo những gì chúng ta mong muốn thì nhất định phải viết kịch bản cho nó, cài đặt vào nó những mong muốn của mình. Máy học sẽ dựa vào đó để nhất nhất tuân thủ, thực hiện theo.
Machine Learning xuất phát từ cơ chế này tuy nhiên, trải qua quá trình phát triển cùng công nghệ, đón nhận những thành tựu đáng kinh ngạc mà nền tảng công nghệ thông tin mang tới, đặc biệt là sự ra đời của công nghệ điện toán mà Machine Learning đã không còn tồn tại là dạng máy tính phải học theo kịch bản có sẵn nữa, nó đã có thể tự nhận diện các mẫu, các dữ liệu được đưa vào một cách tự động mà không cần phải thông qua khâu lập trình
3. Machine Learning có những thuật toán nào?
Hiện nay, Machine Learning được phân chia rất rõ thành hai loại. Để ứng dụng Machine Learning thật tốt trong cuộc sống, chúng ta cũng cần phải hiểu sâu hơn từng loại thuật toán của nó để biết thuật toán nào nên dùng trong trường hợp nào.
3.1. Machine Learning có giám sát – Supervised learning
Ở thuật toán này, các máy tính sẽ được học về cách mô hình hóa những mối quan hệ dựa vào cơ sở nguồn labeled data. Khi đã hiểu rõ cách mô hình hóa mối quan hệ cho nguồn dữ liệu này thì Machine Learning có giám sát sẽ được đào tạo phục vụ những bộ dữ liệu mới.
Loại thuật toán này được ứng dụng nhiều trong việc xác định các biến số, tín hiệu tốt nhằm dự báo về tình hình lợi nhuận của cổ phiếu ở tương lai, dự đoán xu hướng ở trong thị trường chứng khoán.
Xem thêm: Kỹ năng chuyên môn
3.2. Học không giám sát – unsupervised learning
Đối với trường hợp này, cơ sở máy tính chỉ cấp cho nguồn dữ liệu mà không có gắn nhãn. Nhiệm vụ của thuật toán Unsupervised learning là phải tự động tìm phương án mô tả cấu trúc, dữ liệu của chúng.
Người ta dùng thuật toán này trong công cuộc phân loại các nhóm công ty có đặc điểm tương đồng thay vì nhìn vào tiêu chuẩn quốc gia hay nhóm ngành để phân loại.
4. Các đối tượng đang sử dụng Machine Learning
Tất cả các ngành công nghiệp có nhu cầu sử dụng nguồn dữ liệu lớn đều tận dụng Machine Learning trong hoạt động của mình vì nó có khả năng giúp cho tổ chức tạo hiệu quả lợi thế cạnh tranh, vận hành doanh nghiệp bài bản. Vậy Machine Learning được dùng phổ biến bởi những đối tượng nào?
- Machine Learning sử dụng trong những dịch vụ tài chính: ngân hàng là đại diện tiêu biểu của các đơn vị có dùng ứng dụng này nhiều nhất, nhằm phục vụ cho mục đích xác định các insights và chặn nguy cơ lừa đảo.
- Chính phủ luôn tin tưởng sử dụng Machine Learning.
- Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe dùng Machine Learning với mục đích gì? Machine Learning được cài đặt trong các thiết bị y tế, máy cảm ứng chứa dữ liệu tự động phân tích dữ liệu. Nhờ vậy mà hệ thống máy móc có thể nhận diện và đánh giá về tình hình sức khỏe của con người. Bên cạnh đó, công nghệ này còn giúp cho những chuyên gia y tế xác định được xu hướng, tín hiệu cải thiện khả năng chẩn đoán, điều trị để nâng cấp hơn sự tiến bộ y khoa.
- Ngành sales, marketing: website là nơi lưu giữ hiệu quả hành vi mua hàng của khác. Khi công nghệ Machine Learning được ứng dụng trong lĩnh vực này thì đồng nghĩa rằng nó sẽ giúp cho các đối tượng hoạt động ở lĩnh vực này phân tích được lịch sử của hoạt động mua hàng, qua đó đưa ra đề xuất tốt tương ứng với hành vi của khách.
- Ngành dầu khí cũng tận dụng sức mạnh của Machine Learning. Cụ thể, nó giúp con người tìm ra nhiều nguồn nguyên liệu chưa được khai thác khi có khả năng phân tích được cả những mỏ dầu ở sâu trong lòng đất, đưa ra được những dự đoán về tình trạng của bộ cảm biến lọc dầu có thể thất bại khi nào. Hiện nay, người ta vẫn đang tiếp tục nghiên cứu để đưa Machine Learning ứng dụng được nhiều hơn nữa vào trong ngành Dầu khí.
.jpg)
- Ngành vận tải cũng là một trong những đối tượng sử dụng đến Machine Learning rất nhiều.
Dựa vào các phân tích trên đây, có thể nói rằng, Machine Learning có khả năng ứng dụng vô cùng rộng lớn trong đời sống con người. Hãy cùng Băng Tâm liệt kê một vài ứng dụng thiết thực nhất và đem đến nhiều lợi ích nhất cho cuộc sống này ngày một hiện đại và phát triển nhé.
5. Một số ứng dụng phổ biến của Machine Learning
Những khả năng của Machine Learning cho thấy những ứng dụng cụ thể của nó như thế nào. Bạn hãy tìm kiếm trong số những giá trị sau đây, Machine Learning có thể phục vụ điều gì cho bạn.
- Ứng dụng trong việc tự động phân loại: bao gồm phân loại tin tức, phân loại danh mục giúp điều hướng hiệu quả hành vi tìm kiếm.
- Ứng dụng đối với mạng xã hội: nó có vai trò quan trọng rất lớn đối với facebook News Feed. Nếu như bạn thường xuyên xem, thích hay đọc một status của ai đó thì chế độ News Feed sẽ tự động ghi nhớ để hiển thị cho bạn các trạng thái, hoạt động của người đó trong tầm quan sát của bạn nhiều hơn. Điều này cũng được ứng dụng tương tự trong google hay Instagram,…
- Machine Learning cho phép nhận diện tốt hình ảnh.
- Ngoài ra, nó còn được dùng trong các hoạt động của xe tự lái nhằm giảm thiểu tối đa các tai nạn trong hệ thống google và thậm chí còn nhận diện cả những hành vi lừa đảo trên hệ thống.
Nhìn chung, Machine Learning có rất nhiều lợi ích thiết thực trong cuộc sống hàng ngày. Machine Learning là gì đã được Băng Tâm chia sẻ khá cặn kẽ mong rằng sẽ giúp bạn tích lũy thêm một mảng kiến thức quan trọng và thú vị trong cuộc sống này.
Tham gia bình luận ngay!