Machine Learning là một thuật ngữ thông dụng trong lĩnh vực công nghệ. Các ứng dụng của Machine Learning đã cho thấy đây là một bước tiến lớn trong ngành khoa học máy tính. Để hiểu rõ hơn về Machine Learning và ứng dụng của nó, hãy cùng tìm hiểu qua bài viết dưới đây.
Mục lục
Khái niệm về Machine Learning
Theo định nghĩa của Wikipedia, Machine Learning là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI), làm nhiệm vụ nghiên cứu và xây dựng các kỹ thuật cho phép hệ thống “học” tự động dữ liệu để xử lý những vấn đề cụ thể. Ví dụ, máy có thể học cách phân loại thư điện tử rác và tự động xếp thư vào mục tương ứng.
Các thuật toán của Machine Learning có khả năng học hỏi về cách hoàn thành nhiệm vụ và cải thiện hiệu suất công việc theo thời gian. Machine Learning có khả năng thích nghi tốt với điều kiện môi trường xung quanh, rút ra các nguyên lý từ tri thức nó nhận được phục vụ cho việc xử lý các vấn đề.
Sự phát triển của Machine Learning
Machine Learning được sinh ra từ khả năng có thể nhận diện pattern từ các lý thuyết. Nhờ đó, máy có thể học mà không cần phải lập trình để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể nào đó.
Về phía các chuyên gia nghiên cứu, họ lại mong muốn xem thử máy tính có thể học dữ liệu bằng cách nào. Yếu tố lặp đi lặp lại trong Machine Learning rất quan trọng vì khi các models được tiếp xúc với dữ liệu mới, Machine Learning có thể thích ứng ngay một cách độc lập. Đã có nhiều thuật toán Machine Learning xuất hiện từ lâu, nhưng khả năng tự động nhận biết để áp dụng các phép tính phức tạp vào Big Data chỉ mới được phát triển những năm gần đây.
Ứng dụng của Machine Learning
Tự động phân loại
Phân loại tin tức là một trong những ứng dụng của Machine Learning. Nhưng việc vận dụng này được thực hiện như thế nào? Thực tế, hiện nay, khối lượng thông tin trên Internet đã tăng lên rất nhiều. Tuy nhiên, mỗi người sẽ có sở thích hoặc lựa chọn thông tin khác nhau. Thu nhập được các thông tin phù hợp là một thách thức đối với người dùng từ vô số nội dung khác nhau trên web.
Machine Learning có thể phân loại danh mục một cách rõ ràng, dễ điều hướng, giúp cho người dùng tăng khả năng truy cập tìm kiếm các tin tức. Hơn nữa, người dùng có thể tìm kiếm được các tin tức cụ thể một cách hiệu quả và nhanh chóng.
Ứng dụng của Machine Learning trong các mạng xã hội
Machine Learning được sử dụng trong một loạt ứng dụng phổ biến hiện nay. Một trong những ví dụ thường thấy nhất là Facebook News Feed. Nguồn cấp của Facebook sử dụng máy họ” để cá nhân hóa các dữ liệu.
Nếu một người dùng thường xuyên dừng lại để học hoặc tương tác với một bài đăng của một người bạn, News Feed sẽ hiển thị nhiều hơn hoạt động của người bạn đó. Machine Learning đã thống kê và phân tích để xác định các mẫu trong dữ liệu người dùng, sử dụng chính các mẫu để điền vào News Feed. Ngược lại, nếu người dùng không dừng lại để đọc, tương tác trên bài đăng của bạn bè, dữ liệu đó cũng sẽ được điều chỉnh tương ứng.
Ngoài Facebook, bạn có thể bắt gặp những tính năng tương tự củ Machine Learning qua các trang mạng xã hội khác như Instagram, Google, Youtube,…
Khả năng nhận diện hình ảnh
Nhận diện hình ảnh là một trong những ví dụ phổ biến nhất về ứng dụng của Machine Learning. Về cơ bản, đây là một cách tiếp cận để phát hiện và xác định các đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Kỹ thuật này có thể được dùng để phân tích sâu hơn, ví dụ như nhận dạng khuôn mặt, nhân dạng mẫu, nhận dạng không, nhận dạng kí tự,…
Hiện nay, Machine Learning vẫn chưa đảm bảo đạt được độ chính xác 100%. Cũng như mọi lĩnh vực cần phân tích dữ liệu, dữ liệu do Machine Learning thu thập có lúc là dữ liệu tốt, có khả năng sử dụng, hoặc dữ liệu phải bỏ qua. Tuy nhiên, ứng dụng của Machine Learning vẫn khẳng định nó là một công cụ tuyệt vời, giúp AI có thể tiếp cận nhiều người dùng hơn.
