Học máy là một lĩnh vực trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, nó liên quan đến việc phát triển các thuật toán và mô hình máy tính có khả năng học hỏi và cải thiện hiệu suất của chúng trong quá trình xử lý dữ liệu. Nó cho phép máy tính “học” từ dữ liệu đầu vào và sử dụng các kết quả học được để thực hiện các tác vụ mà chúng trước đây không thể thực hiện được.
Các thuật toán học máy thường được sử dụng để tìm ra các khuôn mẫu và quy tắc ẩn trong dữ liệu, từ đó giúp các hệ thống máy tính có thể dự đoán và phân loại dữ liệu mới dựa trên các thông tin đã học. Học máy được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu và dự đoán đầu tư tài chính, tối ưu hóa quy trình sản xuất, tự động hoá các quy trình công việc, và nhiều ứng dụng khác.
Học máy hay máy học
Dễ vậy mà nhiều người thắc mắc nên mình thêm vài dòng vào đây.
Học máy là một loại học, máy học là một cái máy.
Phong
Cũng như “cái mũ đỏ” là cái mũ chứ không phải là cái màu. Người nói/viết muốn nói về điều gì thì dùng từ cho phù hợp.
Các thuật toán
Học máy giám sát và học máy không giám sát. Học máy giám sát sử dụng các dữ liệu đã được gán nhãn để học hỏi và tạo ra các mô hình dự đoán, trong khi học máy không giám sát sử dụng các dữ liệu không được gán nhãn để tìm ra các mẫu và cấu trúc ẩn trong dữ liệu.
Phân biệt:
| Loại học máy | Định nghĩa | Ứng dụng |
|---|---|---|
| Học máy có giám sát | Sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn để học hỏi và dự đoán kết quả cho dữ liệu mới. | Phân loại email vào hộp thư đến hoặc thư rác, dự đoán giá cổ phiếu, nhận diện khuôn mặt, v.v. |
| Học máy không giám sát | Sử dụng dữ liệu không được gán nhãn để tìm ra các mẫu và cấu trúc ẩn trong dữ liệu. | Phân tích phân cụm (clustering) của dữ liệu, phát hiện bất thường trong dữ liệu, tổng hợp dữ liệu. |
| Học tăng cường | Sử dụng các thuật toán để giúp hệ thống tự động học cách tương tác với môi trường. Hệ thống nhận được phản hồi từ môi trường và sử dụng nó để cải thiện hiệu suất của mình trong tương lai. | Hệ thống tự động lái xe, hệ thống trò chơi, các hệ thống điều khiển tự động trong sản xuất. |
Lưu ý rằng các loại học máy này không hoàn toàn độc lập và có thể được kết hợp với nhau để cải thiện hiệu quả và độ chính xác của các mô hình học máy. Ví dụ, học tăng cường có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của học máy có giám sát hoặc không giám sát.
Học máy – học có giám sát
Học có giám sát là một phương pháp học máy trong trí tuệ nhân tạo, trong đó một thuật toán máy tính được huấn luyện trên một tập dữ liệu đã được gán nhãn trước đó. Tập dữ liệu này bao gồm các cặp giá trị đầu vào và đầu ra mong muốn. Mục tiêu của thuật toán học có giám sát là học cách dự đoán đầu ra mong muốn cho các giá trị đầu vào mới mà nó chưa được huấn luyện.
Trong quá trình huấn luyện, thuật toán học có giám sát sẽ xây dựng một mô hình từ tập dữ liệu huấn luyện. Mô hình này sẽ được sử dụng để dự đoán đầu ra cho các giá trị đầu vào mới.
Ví dụ, trong bài toán phân loại ảnh, tập dữ liệu huấn luyện bao gồm các ảnh đã được gán nhãn là nhãn của đối tượng trong ảnh. Thuật toán học có giám sát sẽ học cách phân loại ảnh dựa trên các đặc trưng của ảnh và nhãn tương ứng. Sau khi được huấn luyện, mô hình sẽ có thể phân loại các ảnh mới vào các nhóm tương ứng.
Cụ thể hơn, khi bạn có một tài khoản FB và up ảnh lên. Bạn tag mình và bạn bè trong ảnh đó. Đó là hành động dãn nhãn để FB biết mối quan hệ cái mặt này–người này. Khi ảnh huấn luyện đủ và máy học học được. Bạn chỉ cần up ảnh lên, FB tự tag những ai có mặt trong đó vào.
Với phương pháp hồi quy tuyến tính cũng vậy, với mỗi bộ biến độc lập Xi thì có một biến phụ thuộc Yi. Cho biết giá trị biến phụ thuộc cũng là một hành động gán nhãn. Nhờ đó máy tính ra được phương trình hồi quy. Rồi áp dụng: khi cho một bộ biến độc lập Xj, máy tự dự báo biến phụ thuộc Yj.
Các thuật toán học có giám sát phổ biến bao gồm Hồi quy tuyến tính, Máy Vector Hỗ trợ, Rừng ngẫu nhiên, Mạng nơ-ron và Học sâu. Học có giám sát được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như nhận dạng giọng nói, phân loại văn bản, nhận dạng khuôn mặt và phát hiện bất thường.
Học không giám sát
Học không giám sát (Unsupervised Learning) là một phương pháp học máy trong trí tuệ nhân tạo, trong đó thuật toán máy tính được huấn luyện trên một tập dữ liệu không có nhãn. Mục tiêu của học không giám sát là khám phá cấu trúc ẩn trong dữ liệu và học các đặc trưng tự động từ tập dữ liệu, mà không cần thông tin về đầu ra mong muốn.
Trong quá trình huấn luyện, thuật toán học không giám sát sẽ tự động tìm kiếm các mẫu và cấu trúc trong tập dữ liệu. Một trong những phương pháp phổ biến của học không giám sát là Clustering, trong đó thuật toán sẽ phân tích tập dữ liệu và phân loại các đối tượng vào các nhóm dựa trên các đặc trưng tương tự.
Một ví dụ của học không giám sát là khi bạn có một tập dữ liệu khách hàng củamột công ty và muốn phân tích để tìm ra các nhóm khách hàng tương tự nhau. Bạn có thể sử dụng thuật toán Clustering để phân loại khách hàng vào các nhóm dựa trên các đặc trưng như độ tuổi, giới tính, sở thích, v.v. Sau đó, bạn có thể sử dụng kết quả của Clustering để tùy chỉnh các chiến lược kinh doanh và tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả hơn.
Các thuật toán học không giám sát phổ biến bao gồm Clustering, Mạng tự truy học (Autoencoder), và Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis). Học không giám sát được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như phân tích dữ liệu, phân loại tài liệu, nhận dạng chủ đề, và phát hiện dữ liệu nhiễu.
Ứng dụng của học máy
Dưới đây là một số ý tưởng về học máy và trường hợp ứng dụng cụ thể trong kinh doanh:
Bạn nào hay bị Facebook checkpoint biết liền.
Nếu đọc hết bài mà ý niệm của bạn về học có giám sát và học không giám sát vẫn rất mơ hồ, không thể phân biệt được thì thế này. Có giám sát là có hướng dẫn cho máy trước (vd như dán nhãn bộ dữ liệu mẫu); không giám sát là không hướng dẫn, máy tự làm.
Tất cả các ý tưởng trên đều là các ứng dụng tiềm năng của học máy trong kinh doanh. Tuy nhiên, trước khi triển khai các ứng dụng này, công ty cần đảm bảo rằng họ có đủ dữ liệu và khả năng kỹ thuật để triển khai các mô hình học máy một cách hiệu quả. Ngoài ra, công ty cần đảm bảo rằng các mô hình học máy được triển khai một cách an toàn và bảo mật để tránh các rủi ro về bảo mật thông tin.
Học máy là một lĩnh vực đang phát triển rất nhanh với nhiều tiềm năng phát triển trong tương lai. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra các giải pháp thông minh và hiệu quả hơn cho các tác vụ máy tính.
Bài viết tạo bởi AI, edit bởi Phong.
