Giỏ hàng

Machine Learning là gì? Cơ bản về machine learning

Machine learning là gì? Và tại sao chúng ta thường xuyên nghe về chúng trong một vài năm trở lại đây. Nó thực sự quan trọng với chúng ta và nó giúp được chúng ta những gì?

Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu một vài thông tin cơ bản về machine learning.

machine learning là gì-aznewtech.com-1

Machine learning là gì?

Machine learning là một phương pháp phân tích dữ liệu mà việc xây dựng mô hình phân tích sẽ được tự động hóa. Bằng cách sử dụng các thuật toán lặp để học từ dữ liệu, machine learning cho phép máy tính tìm thấy những thông tin có giá trị ẩn sâu mà không được lập trình một cách rõ ràng nơi để tìm thấy.

Trong machine learning, lặp lại là một điều cực kỳ quan trọng bởi khi mô hình này được tiếp xúc với các cơ sở dữ liệu mới thì chúng sẽ có khả năng thích ứng để phân tích dữ liệu mới này một cách độc lập. Chúng học được các tính toán trước đó để tạo ra những quyết định và kết quả lặp lại một cách đáng tin cậy. Đây là một nghành khoa học không mới nhưng đang quan tâm vì cơ sở dữ liệu cũng như thông tin bùng nổ nhưng con người không thể làm điều đó một mình, do đó, machine learning là điều cần thiết.

Sự phát triển của các công nghệ điện toán mới và hiện đại, machine learning hiện nay đã tiến bộ hơn rất nhiều. Trong khi vẫn còn nhiều thuật toán machine learning vẫn còn được sử dụng hiệu quả trong một thời gian dài, khả năng tự động áp dụng các tính toán toán học phức tạp trên dữ liệu lớn (big data) – ngày càng lớn hơn và nhanh hơn – là một sự phát triển gần đây. Một vài ví dụ được công bố công khai rộng rãi về các ứng dụng của machine learning mà bạn có thể bạn đã được nghe qua:

  • Những thông tin thổi phồng về xe hơi tự lái của Google? Bản chất là machine learning.
  • Những phần giới thiệu trực tuyến (recommendation) của Amazon và Netflix? Đó là các ứng dụng của machine learning trong cuộc sống hàng ngày.
  • Biết những khách hàng nào đang nói về bạn trên mạng xã hội Twitter? Machine learning kết hợp với việc tạo ra quy tắc ngôn ngữ.
  • Phát hiện gian lận? Một trong những ứng dụng rất quan trọng trong thế giới của chúng ta ngày nay.

Mối quan tâm tới machine learning ngày càng gia tăng. Nguyên nhân?

Trong vài năm trở lại đây, machine learning dành được sự quan tâm của đông đảo giới công nghệ do các yếu tố tương tự như đã làm cho data mining và phân tích Bayesian trở nên phổ biến hơn bao giờ hết. Việc gia tăng dung lượng và các loại dữ liệu có sẵn, việc xử lý tính toán ngày càng rẻ hơn và mạnh mẽ hơn, và đặc biệt là việc lưu trữ dữ liệu có giá cả thấp hơn.

Tất cả những điều này có nghĩa là nó có thể nhanh chóng và tự động tạo ra các mô hình mà có thể phân tích dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn cũng như cung cấp các kết quả nhanh hơn, chính xác hơn – ngay cả trên một quy mô rất lớn. Kết quả là gì? Những dự đoán có giá trị cao có thể hướng dẫn đưa ra các quyết định tốt hơn và các hành động thông minh trong thời gian thực mà không cần sự can thiệp của con người.

Điều tối quan trọng để tạo ra các hành động thông minh này theo thời gian thực là việc xây dựng các mô hình tự động. Thomas H. Davenport đã viết trên tờ Wall Street Journal rằng với sự thay đổi nhanh chóng và gia tăng khối lượng dữ liệu như ngày nay, “… bạn cần phải có luồng mô hình phát triển nhanh để theo kịp.” Và bạn có thể làm điều đó với machine learning. Ông nói, “Con người thường chỉ có thể tạo ra một hoặc hai mô hình tốt mỗi tuần; nhưng machine learning có thể tạo ra hàng ngàn mô hình mỗi tuần.”

machine learning là gì-aznewtech.com-1

Machine learning đang được sử dụng như thế nào?

Bạn có thấy bất ngờ khi không biết làm thế nào mà một trang bán lẻ trực tuyến cung cấp lời mời chào gần như tức thời cho các sản phẩm khác có thể bạn quan tâm? Hoặc làm thế nào người cho vay có thể cung cấp gần như tức thời câu trả lời cho các yêu cầu vay tiền của bạn? Nhiều hoạt động hàng ngày của chúng ta được trợ giúp bởi các thuật toán machine learning, bao gồm:

  • Phát hiện gian lận.
  • Các kết quả tìm kiếm trên web.
  • Quảng cáo theo thời gian thực trên các trang web và các thiết bị di động.
  • Phân tích tình cảm dựa trên văn bản.
  • Điểm số tín dụng và lời mời chào tiếp theo tốt nhất.
  • Dự đoán những hư hỏng của thiết bị.
  • Những mô hình định giá mới.
  • Phát hiện xâm nhập mạng.
  • Nhận dạng qua pattern (mẫu) và hình ảnh.
  • Lọc bỏ các email spam.

Một ứng dụng phổ biến của machine learning hiện nay là việc nhận dạng pattern (mẫu) bởi vì nó có thể được sử dụng để nhận ra nhiều loại hình ảnh khác nhau. Ví dụ, Bưu điện Mỹ sử dụng machine learning để nhận dạng chữ viết tay.

Chúng ta vừa điểm sơ qua machine learning là gì và cách thức nó hoạt động ra sao. Trong những bài viết tiếp theo chúng ta sẽ tìm hiểu về AI ( trí thông minh nhân tạo ) và cách thức hoạt động của nó nhé.

Theo Techmaster

Facebook Youtube Top