Thuật ngữ học máy có lẽ không còn quá xa lạ với con người ngày nay bởi chúng đã được sử dụng trên phạm vi toàn thế giới. Hiện tại, Machine Learning đã đạt được rất nhiều thành tựu to lớn và trở thành hướng nghiên cứu chính trong AI (trí tuệ nhân tạo). Vậy học máy là gì? Đừng bỏ lỡ bài viết sau, chúng mình sẽ giúp bạn tìm hiểu những thông tin liên quan đến Machine Learning.
Học máy là gì?
Học máy hay máy học có tên tiếng Anh đầy đủ là Machine Learning, viết tắt là ML. Thuật toán Machine Learning là các chương trình máy tính có khả năng học hỏi và hoàn thành các nhiệm vụ, đồng thời là cách để cải thiện hiệu suất theo thời gian vô cùng hiệu quả.
Ngoài ra, Machine Learning còn được biết là còn là công nghệ phát triển từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất hiện nay. Để đảm bảo không có sai lệch và không xuất hiện dữ liệu giả, Machine Learning vẫn cần quá trình tìm hiểu và lựa chọn kỹ thuật phân tích dữ liệu từ con người.
Học máy ngày càng mang tính phổ biến trên toàn thế giới. Sự tăng trưởng vượt bậc của dữ liệu lớn (Big Data) và các thuật toán Machine Learning đã cải thiện độ chính xác của những mô hình và dự đoán tương lai.
Có bao nhiêu thuật toán học máy?
Thuật toán học máy được chia thành 2 loại chính bao gồm: học có giám sát và học không giám sát.
- Học có giám sát (Supervised Learning)
Học có giám sát là phương pháp sử dụng những dữ liệu được gán nhãn sẵn để suy luận ra quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Sau khi tìm hiểu cách tốt nhất để mô hình hóa các mối quan hệ cho dữ liệu được gán nhãn, thuật toán huấn luyện sẽ được sử dụng cho các bộ dữ liệu mới. Ứng dụng của học có giám sát chính là giúp xác định tín hiệu tốt nhất để dự báo xu hướng, lợi nhuận trong tương lai trong lĩnh vực cổ phiếu, chứng khoán.
- Học không có giám sát (Unsupervised Learning)
Học không giám sát sử dụng những dữ liệu chưa được gán nhãn sẵn để suy luận và tìm cách để mô tả dữ liệu cùng cấu trúc của chúng. Ứng dụng của học không giám sát đó là hỗ trợ phân loại thành các nhóm có đặc điểm tương đồng.
Ứng dụng của Machine Learning trong thực tiễn
Học máy ngày càng được ứng dụng rộng rãi, đa lĩnh vực trong thực tiễn cuộc sống con người ngày nay. Các bạn có thể dàng nhận thấy Machine Learning đang được sử dụng với mục đích phân tích dữ liệu lớn để có thể đưa ra những dự đoán xu hướng trong tương lai. Ví dụ như dự đoán kết quả bầu cử chính trị, dự đoán biến động của thị trường chứng khoán …
Machine Learning cũng được áp dụng trong công nghệ nhận diện hình ảnh nhằm cung cấp dữ liệu cho các mô hình định giá hoặc mô hình kinh tế. Bằng khả năng phân tích dữ liệu từ hệ thống vệ tinh, thuật toán học máy sẽ tiến hành xử lý và cung cấp tới bạn những thông tin về số lượng khách hàng tại bãi đậu xe, các hoạt động vận chuyển, sản lượng sản xuất …
Machine Learning ngày càng thể hiện được rõ vai trò của mình trong sự phát triển của công nghệ trong thời đại mới. Am hiểu về học máy sẽ giúp bạn có thể mở ra những cơ hội phát triển cùng sự thăng tiến trong tương lai. Do đó, bạn hãy xây dựng cho mình một lộ trình nghiên cứu học máy từ cơ bản đến nâng cao để nâng cao trình độ chuyên môn của mình tốt hơn nhé.
