Machine Learning Là Gì

Có lẽ bạn đã từng nghe nhiều về “Machine learning” trong thời gian gần đây. Đây là một trong những chủ đề hot nhất hiện nay, song song với trí tuệ nhân tạo, và được áp dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Machine learning – công nghệ đột phá này, các khái niệm cơ bản và vì sao nó lại trở nên quan trọng đến vậy.

Machine Learning Là Gì?

Machine learning (ML) hay còn được gọi là máy học, là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI). Nó là một lĩnh vực nghiên cứu cho phép máy tính tự cải thiện chính bản thân dựa trên dữ liệu mẫu (training data) hoặc kinh nghiệm đã được học hỏi. Machine learning có khả năng tự dự đoán hoặc đưa ra quyết định mà không cần phải được lập trình cụ thể.

Có nhiều loại bài toán trong Machine Learning, như dự đoán (prediction) và phân loại (classification). Dự đoán giá nhà, giá xe… là những bài toán dự đoán. Nhận diện chữ viết tay, nhận diện đồ vật… là những bài toán phân loại.

Workflow Của Machine Learning

Quy trình làm việc với Machine learning được thể hiện qua workflow như sau:

  1. Thu thập dữ liệu: Để máy tính có thể học, chúng ta cần có một bộ dữ liệu (dataset). Bạn có thể tự thu thập dữ liệu hoặc sử dụng các bộ dữ liệu đã được công bố trước đó. Lưu ý rằng nên thu thập từ nguồn đáng tin cậy để có dữ liệu chính xác và hiệu quả cao hơn.

  2. Tiền xử lý: Bước này dùng để chuẩn hóa dữ liệu, loại bỏ thuộc tính không cần thiết, gán nhãn dữ liệu, mã hóa, trích xuất đặc trưng… Bước này tốn nhiều thời gian nhất.

  3. Huấn luyện mô hình: Bước này giúp mô hình học trên dữ liệu đã thu thập và xử lý ở hai bước trước.

  4. Đánh giá mô hình: Sau khi huấn luyện mô hình, chúng ta cần đánh giá mô hình để biết độ chính xác của nó. Một mô hình được coi là tốt khi đạt độ chính xác trên 80%.

  5. Cải thiện: Nếu mô hình không đạt được độ chính xác như kỳ vọng, bạn phải huấn luyện lại mô hình và lặp lại quá trình từ bước 3 cho đến khi đạt được độ chính xác mong muốn.

Phân Loại Machine Learning

Machine learning có thể được phân loại thành hai nhóm chính:

  • Học có giám sát (Supervised learning): Máy tính học trên dữ liệu đã được gán nhãn. Với mỗi đầu vào, chúng ta cũng có nhãn tương ứng.

  • Học không giám sát (Unsupervised learning): Máy tính học trên dữ liệu không được gán nhãn. Các thuật toán machine learning sẽ tìm ra sự tương quan dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu.

Machine learning còn có thể được phân thành các loại khác như học bán giám sát (Semi-supervised learning), học sâu (Deep learning), học củng cố (Reinforcement learning).

Ứng Dụng Của Machine Learning

Machine learning được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:

  • Tài chính – ngân hàng
  • Sinh học
  • Nông nghiệp
  • Tìm kiếm, trích xuất thông tin
  • Tự động hóa
  • Robotics
  • Hóa học
  • Mạng máy tính
  • Khoa học vũ trụ
  • Quảng cáo
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Thị giác máy tính

Và còn rất nhiều lĩnh vực khác mà machine learning có thể được áp dụng. Điều này cho thấy hiệu quả của machine learning và tầm quan trọng của việc nắm vững kiến thức về công nghệ này trong thời đại công nghệ 4.0 như hiện nay.

Tổng kết

Hy vọng rằng qua bài viết này, bạn đã hiểu được cơ bản về Machine learning, các khái niệm liên quan và ứng dụng của nó. Nếu bạn có bất kỳ góp ý hoặc đóng góp nào về bài viết, hãy để lại bình luận bên dưới để giúp chúng tôi hoàn thiện hơn.

Cảm ơn bạn đã đọc bài viết!