Trước khi trả lời câu hỏi, học Machine Learning để làm gì, bạn cũng cần hiểu sơ qua về Machine Learning là gì? Machine Learning là 1 lĩnh vực nhỏ thuộc Trí tuệ Nhân tạo (AI).
Mục lục
1. Khái quát về học Machine Learning để làm gì
Machine Learning giúp máy tính có khả năng phân tích dữ liệu sẵn có để giải quyết vấn đề được đưa ra mà không cần bất cứ bản thiết kế lập trình chi tiết nào.
Trên thực tế, khi học Machine Learning, bạn sẽ có thể ứng dụng kỹ thuật này vào rất nhiều nền tảng như: vận chuyển hàng hóa, phẫu thuật, xe không người lái, ứng dụng điều khiển bằng giọng nói, chẩn đoán y khoa, dự đoán thị trường, tự động hóa…
Một trong những khả năng vô cùng đặc biệt của Machine Learning trong ngành hội họa chính là khả năng phục chế ảnh đáng kinh ngạc. Những bức ảnh xưa cũ, mờ nhòe, vỡ nét, đơn màu nhà chám… khi được ứng dụng kỹ thuật Deep Learning của Machine Learning, bức vẽ hoặc hình ảnh được lựa chọn sẽ tự động tô màu theo bối cảnh đã phân tích.
Màu sắc được lựa chọn phù hợp dựa theo những dữ liệu mà Deep Learning thu được. Do vậy, việc phục chế ảnh sẽ diễn ra dễ dàng và hoàn mỹ hơn rất nhiều so với việc phục chế bằng tay như bình thường.
Ngoài ra, Machine Learning còn được ứng dụng trong việc tự tạo các chú thích, mô tả nhỏ dựa theo bức ảnh được cung cấp. Để thực hiện yêu cầu này, máy tính nhất định phải có khả năng phân tích, hiểu chính xác về các đối tượng chính trong bức ảnh. Sau đó, Machine Learning sẽ thuật lại nội dung bức ảnh sao cho có nghĩa nhất.
Machine Learning có thể đạt được khả năng này là nhờ sự kết hợp hoàn hảo giữa thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một bài toán không dễ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Khi thực hiện thao tác như vậy, hệ thống bắt buộc phải sử dụng lượng lớn convolutional neural network cho phần nhận dạng đối tượng trong bức ảnh. Tiếp theo đó, Machine Learning sẽ sử dụng recurrent neural network để chuyển các nhãn nhận được thành câu có nghĩa trùng khớp với nội dung bức ảnh.
2. Ứng dụng Machine Learning hiện nay
Công nghệ AI đã tạo ra rất nhiều thành tựu đáng kinh ngạc trên thế giới. Trong đó có cả việc học và tạo ra những cuốn sách của riêng mình. Do đó, Machine Learning được ứng dụng khá phổ biến trong công việc và cuộc sống hiện tại. Ví dụ như:
2.1. Tự động phân loại
Machine Learning được áp dụng vào việc tự động phân loại bằng cách thu thập thông tin về những đối tượng được cung cấp. Dựa vào những thông tin có được, Machine Learning sẽ bắt đầu phân tích và chọn lọc những kết quả giống nhau tạo thành một nhóm hiển thị chung lớn nhất. Ứng dụng này được áp dụng rất nhiều cho các công cụ tìm kiếm thông tin, hoặc phân loại danh mục, giỏ hàng của các trang bán hàng trực tuyến…
2.2. Ứng dụng cho các trang mạng xã hội
Một trong những ví dụ dễ thấy nhất hiện nay về việc ứng dụng Machine Learning trên các trang mạng xã hội chính là Facebook News Feed. Ứng dụng này của học máy sẽ giúp cá nhân hóa mọi nguồn cung cấp dữ liệu người đăng ký truy cập.
Khi sử dụng ứng dụng này, Machine Learning sẽ giúp làm nổi bật những thông tin liên quan đến từ khóa tìm kiếm, sở thích, comment hoặc tương tác like, share… của bạn. Dựa vào đó, các thông tin mới nhất sẽ liên tục đều trên newfeed, thu hút sự chú ý từ bạn.
2.3. Nhận diện hình ảnh
Đây là một trong những ứng dụng được sử dụng nhiều nhất hiện nay của Machine Learning. Về cơ bản, đây là cách giúp rút ngắn thời gian xác định và phát hiện đặc trưng của một đối tượng. Từ đó, có thể phân tích sâu hơn về khuôn mặt, nhận dạng hình mẫu, nhận dạng ký tự quang học…
Trên đây là một vài thông tin tổng quát về việc ứng dụng Machine Learning trong lĩnh vực hội họa. Như đã nói, khả năng ứng dụng của Machine Learning trong đời sống và ngành nghề khác nhau là vô cùng đa dạng. Cho nên, việc học Machine Learning cũng sẽ giúp đem lại cho bạn cơ hội nghề nghiệp vô cùng to lớn trên mọi lĩnh vực.
