Machine Learning (ML) hay học máy được biết là một phần của Trí tuệ nhân tạo đã có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực công nghệ, từ xe tự hành đến dự đoán thời tiết và nhiều lĩnh vực khác. Bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu rõ hơn về khái niệm Machine Learning là gì? Khám phá cách mà các máy móc hoạt động dựa trên hệ thống tự động hóa và tiềm năng phát triển của nó trong tương lai.
Machine Learning là gì?
Machine Learning (ML), một phần của Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) và lĩnh vực Khoa học máy tính, là tập trung vào việc tận dụng thông tin từ dữ liệu và thuật toán để mô phỏng và tiến hóa các quy trình tương tự như con người, liên tục nâng cao độ chính xác của chúng.
Các bước cơ bản trong Machine Learning
Những bước cơ bản trong Machine Learning Workflow là như sau:
- Thu thập dữ liệu: Để máy tính có khả năng học và thực hiện dự đoán hoặc phân tích, chúng ta cần cung cấp dữ liệu cho nó. Dữ liệu này có thể được thu thập trực tiếp hoặc sử dụng các bộ dữ liệu có sẵn trên các nền tảng học máy.
- Tiền xử lý: Bước tiền xử lý dữ liệu là quá trình chuẩn hóa dữ liệu thu thập được. Nó giúp loại bỏ các thuộc tính không cần thiết, xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc hỏng, và thực hiện các thao tác như gán nhãn, mã hóa đặc trưng, trích xuất đặc trưng và rút gọn dữ liệu sao cho đảm bảo kết quả đầu ra chính xác.
- Huấn luyện mô hình: Bước này liên quan đến việc máy tính học từ dữ liệu mà bạn đã cung cấp và tiến hành xử lý từ hai bước trước.
- Đánh giá mô hình: Sau khi hoàn thành bước huấn luyện, bước tiếp theo trong Machine Learning là đánh giá mô hình bạn đã tạo ra. Cách đánh giá phụ thuộc vào các thước đo khác nhau, và một mô hình được coi là tốt hoặc không tốt dựa trên các tiêu chí khác nhau. Thông thường, độ chính xác của mô hình trên 80% được xem là hiệu quả.
- Cải thiện mô hình: Trong trường hợp mô hình không đạt được chất lượng mong muốn, bạn có thể quay lại bước huấn luyện mô hình và thực hiện điều chỉnh cho đến khi đạt được độ chính xác cần thiết. Ba bước cuối cùng của Machine Learning Workflow thường chiếm khoảng 30% tổng thời gian của quá trình.
Các loại Machine Learning
Hiện nay, có hai loại học máy cơ bản mà bạn thường nghe đến:
- Học Có Giám Sát (Supervised Learning): Trong loại này, máy tính được đào tạo trên dữ liệu đã được gán nhãn. Nó học từ các ví dụ mẫu và sau đó áp dụng kiến thức đã học để dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới. Ví dụ cụ thể là học máy có thể được sử dụng để phân loại email là thư rác hoặc không phải thư rác dựa trên dữ liệu đã được gán nhãn.
- Học Không Giám Sát (Unsupervised Learning): Loại này không yêu cầu dữ liệu đã được gán nhãn. Máy tính tự phát hiện cấu trúc và mối quan hệ trong dữ liệu. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để phân cụm dữ liệu và nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau mà không cần biết trước nhãn.
Ngoài hai loại cơ bản này, còn có các loại học máy khác:
- Học Bán Giám Sát (Semi-Supervised Learning): Loại này kết hợp cả dữ liệu có nhãn và không có nhãn để tạo mô hình. Thường được sử dụng khi có ít dữ liệu được gán nhãn và việc thu thập dữ liệu mới tốn kém.
- Học Sâu (Deep Learning): Deep Learning là một nhánh đặc biệt của học máy sử dụng mạng neural thần kinh sâu để học và biểu diễn dữ liệu. Đã có nhiều thành tựu đáng kể trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và nhiều ứng dụng khác.
- Học Tăng Cường (Reinforcement Learning): Loại này làm việc dựa trên tương tác với môi trường và phản hồi. Mục tiêu là tối ưu hóa một hàm phần thưởng. Ứng dụng rộng rãi trong tự động lái xe, robot và lĩnh vực khác đòi hỏi quyết định dựa trên môi trường.
Ứng dụng thực tế của Machine Learning
Machine Learning (Học Máy) đã có một ảnh hưởng đáng kể đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta thông qua một loạt các ứng dụng rộng rãi. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách Machine Learning đã thay đổi và cải thiện cuộc sống của chúng ta:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Học Máy đã giúp phát triển các ứng dụng dịch thuật tự động như Google Translate, giúp người dùng giao tiếp với nhau trên toàn cầu mà không cần biết nhiều ngôn ngữ. Chatbot và trợ lý ảo như Siri và Alexa dựa vào NLP để hiểu và trả lời câu hỏi của người dùng.
- Thị giác máy tính: Học Máy đã cải thiện khả năng nhận biết hình ảnh. Các ứng dụng như phân loại ảnh, nhận dạng khuôn mặt, và hệ thống an ninh dựa vào thị giác máy tính để theo dõi và bảo vệ.
- Dự đoán tài chính: Trong lĩnh vực tài chính, Machine Learning được sử dụng để dự đoán biến động giá cổ phiếu, quản lý rủi ro, và phân tích dữ liệu tài chính phức tạp. Các ứng dụng quản lý tài chính cá nhân sử dụng ML để đề xuất kế hoạch đầu tư và tiết kiệm phù hợp với mục tiêu của người dùng.
- Y tế và chăm sóc sức khỏe: Machine Learning được áp dụng trong việc chẩn đoán bệnh, tạo ra hình ảnh chẩn đoán, và dự đoán mức độ nghiêm trọng của một số bệnh. Hệ thống quản lý thông tin y tế và bản ghi sức khỏe sử dụng ML để cải thiện quá trình quản lý thông tin và phân tích dữ liệu.
- Tư vấn mua sắm trực tuyến: Các trang web và ứng dụng mua sắm trực tuyến sử dụng Machine Learning để đề xuất sản phẩm và dịch vụ dựa trên lịch sử mua sắm và sở thích của người dùng. Nó cũng có thể đưa ra các ưu đãi và khuyến mãi cá nhân hóa.
- Tài khoản ngân hàng và an toàn mạng: Machine Learning được sử dụng để phát hiện giao dịch gian lận trong các tài khoản ngân hàng, giúp bảo vệ người dùng khỏi mất tiền một cách trái phép. Trong lĩnh vực an toàn mạng, ML giúp phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng độc hại.
- Ô tô tự động lái: Ngành công nghiệp ô tô sử dụng Machine Learning để phát triển ô tô tự động lái, giúp tăng cường an toàn giao thông và tiện ích đi lại.
- Giải quyết vấn đề môi trường: ML được sử dụng để theo dõi vt à dự đoán biến đổi khí hậu, giúp cải thiện quản lý tài nguyên và bảo vệ môi trường.
Những ứng dụng này chỉ là một phần nhỏ của cách Machine Learning đã đóng góp vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Ngày càng nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp đang khám phá cách sử dụng ML để tạo ra các giải pháp thông minh và hiệu quả hơn.
Như vậy, Machine Learning đã cho chúng ta cái nhìn tổng quan về lĩnh vực quan trọng trong Trí Tuệ Nhân Tạo (AI). Từ việc dự đoán tài chính đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thậm chí đến ô tô tự động lái, Machine Learning đã thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ và cách cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Sự tiến bộ trong lĩnh vực này hứa hẹn nhiều ứng dụng mới và thú vị trong tương lai.
>> Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo liệu có thay thế con người trong tương lai
