Machine Learning là gì? Machine learning là một chủ đề được nói đến cực kì nhiều trong thời gian trở lại đây bên cạnh trí tuệ nhân tạo, nó được áp dụng cực kỳ nhiều ở thời điểm hiện tại. Qua bài dưới đây, Raovatonline.com.vn viết sẽ cung cấp thêm nhiều nội dung hơn đến các bạn đọc, cùng theo dõi nội dung sau đây nhé!
Machine learning là gì?
Tính đến nay, có rất nhiều khái niệm về machine learning, nếu bạn nào từng google thì hẳn các bạn sẽ biết. Mình đã đọc và tổng hợp lại sau đấy rút ra khái niệm như sau:
Machine learning (ML) hay máy học là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), nó là một lĩnh vực chiết suất cho phép máy tính có khả năng tốt lên chủ đạo bản thân chúng dựa trên dữ liệu mẫu (training data) hoặc phụ thuộc vào kinh nghiệm (những gì đã được học). Machine learning có thể tự dự báo hoặc có quyền quyết định mà không cần được lập trình cụ thể.
Bài toán machine learning hay được chia làm hai loại là dự báo (prediction) và chia loại (classification). Các bài toán dự đoán như dự báo giá nhà, giá xe… Các bài toán chia loại như nhận diện chữ viết tay, nhận diện đồ vật…
Xem thêm Sự nở rộ của SUV điện trong năm 2023
Các phương pháp Machine learning
Supervised machine learning
Supervised learning là gì? Supervised learning còn được nhắc đên là máy học có giám sát, được khái niệm bằng cách dùng các tập dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện các thuật toán phân loại dữ liệu hoặc dự đoán kết quả một cách chính xác.
Khi dữ liệu đầu vào được thêm vào mô hình, mô hình sẽ điều chỉnh trọng lượng của nó cho đến khi nó được lắp một cách thích hợp. Điều này xảy ra như một phần của các bước công nhận chéo để đảm bảo rằng mô hình làm giảm trang bị quá nhiều hoặc trang bị không đủ thông tin.
Supervised machine learning giúp các tổ chức xử lý nhiều vấn đề trong thế giới thực trên quy mô lớn, chẳng hạn như chia loại thư rác trong một thư mục riêng biệt từ hộp thư đến của bạn.
Một vài cách được sử dụng trong Supervised machine learning bao gồm: logistic regression, neural networks, linear regression, naive bayes, random forest, và support vector machine (SVM)
Unsupervised machine learning
Unsupervised machine learning là giải pháp dùng các thuật toán máy học để phân tích và phân cụm các tập dữ liệu không nên gắn nhãn.
Không cần sự can thiệp của con người, các thuật toán này có khả năng phát hiện ra các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn. Năng lực phát hiện thấy những điểm tương đồng và khác biệt trong nội dung của phương pháp này khiến nó trở nên lý tưởng cho việc đo đạt dữ liệu khám phá, chiến lược bán chéo (cross-sell), khách hàng tiềm năng cũng giống như nhận dạng hình ảnh và mẫu.
Unsupervised machine learning cũng được dùng để giảm số lượng các tính năng trong một mô hình thông qua quá trình giảm kích thước. Đo đạt thành phần chính (PCA) và phân tích giá trị đơn lẻ (SVD) là hai bí quyết tiếp cận rộng rãi cho Việc này.
Semi-supervised learning
Machine Learning là gì? Semi-supervised learning cung cấp một phương pháp đạt kết quả tốt giữa học tập có giám sát và không giám sát. Trong quá trình huấn luyện, nó dùng một tập dữ liệu có nhãn nhỏ hơn để hướng dẫn phân loại và trích xuất tính năng từ một tập dữ liệu lớn hơn, không được gắn nhãn.
cách Semi-supervised learning có thể giải quyết nỗi lo không hề có đủ dữ liệu được gắn nhãn cho thuật toán học có giám sát. Nó cũng có ích nếu quá tiêu tốn để gắn nhãn đủ dữ liệu.
Sự sai biệt giữa Machine Learning và Deep Learning là gì?
| Thông tin so sánh | Machine Learning | Deep Learning |
| Khái niệm | có sự liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những yếu tố chi tiết. | Deep Learning có khả năng bắt chước công việc của bộ não con người trong việc xử lí dữ liệu và tạo ra các mẫu để dùng cho việc ra quyết định. |
| Bí quyết thức vận hành | ứng dụng các thuật toán để phân tích cú pháp dữ liệu, học hỏi từ nó, và sau đó hành động một quyết định hoặc dự báo về các điểm có liên quan | Nó là một tập hợp con của Machine Learning và sử dụng các Deep Neural Networks. Deep Learning yêu cầu rất nhiều dữ liệu đầu vào và sức mạnh tính toán hơn là Machine Learning |
| Khả năng cơ bản | dùng thuật toán để đo đạt những nội dung có sẵn, học hỏi từ nó rồi đưa ra quyết định hoặc dự đoán về một thứ gì đấy có liên quan | áp dụng nhiều vấn đề thực tế của máy đồng thời mở rộng lĩnh vực tổng thể của trí tuệ nhân tạo |
| Kỹ thuật tính năng | Cần hiểu các tính năng biểu hiện cho dữ liệu | Không cần hiểu tính năng tốt nhất biểu hiện cho dữ liệu |
ứng dụng của Machine Learning là gì?
Nhận diện hình ảnh (Image Recognition)
Nhận dạng hình ảnh cũng là một trong những ứng dụng phổ biến của Machine Learning. Machine Learning cũng đều được ứng dụng để phát hiện gương mặt trong ảnh của phần lớn người. Có một danh mục riêng cho mỗi bạn trong cơ sở dữ liệu hình ảnh của nhiều người.
Nhận dạng giọng nói
Hay còn được nhắc đên là nhận dạng giọng nói tự động (ASR – Automatic Speech Recognition), sử dụng Natural Language Proccessing (NLP – xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để xử lý giọng nói của con người thành định dạng viết. Nhiều thiết bị di động tích hợp tính năng nhận dạng giọng nói vào hệ thống để thực hiện tìm kiếm bằng giọng nói.
Dịch vụ người sử dụng
Chatbot Trực tuyến đang thay thế các nguyên nhân chúng ta trong lúc giao tiếp với khách hàng. Chatbot trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ) xung quanh các topic, như vận tải hoặc cung cấp lời khuyên được cá nhân hóa, bán mặt hàng chéo hoặc đề nghị kích thước cho người sử dụng, thay đổi cách con người nghĩ về mức độ tương tác của người sử dụng trên các trang website và nền tảng marketing xã hội.
Computer vision
Công nghệ AI này cho phép máy tính và hệ thống thu thập nội dung có ý nghĩa từ hình ảnh kỹ thuật số, clip và các đầu vào trực quan khác. Dựa trên các đầu vào đấy có khả năng hành động thực hiện. Khả năng Mang đến các khuyến nghị này phân biệt chúng với các vai trò nhận dạng hình ảnh. Được giúp đỡ bởi mạng nơ-ron phức hợp, computer vision có các áp dụng trong việc gắn thẻ ảnh trên kênh mạng xã hội, chụp ảnh X quang trong săn sóc sức khỏe và ôtô tự lái trong ngành công nghiệp ô tô.
Xem thêm Tìm hiểu về dịch vụ gia công chi tiết máy tại Hà Nội
Top thuật toán trong Machine Learning
Linear Regression (Hồi quy tuyến tính)
Machine Learning là gì? Hồi quy tuyến tính là một trong các thuật toán nổi tiếng nhất trong Machine Learning. Đây chính là một cách thống kê để hồi quy dữ liệu với biến phụ thuộc có giá trị liên tục trong khi các biến độc lập có thể có một trong hai thành quả liên tục hoặc là thành quả chia loại.
Để hiểu tính năng công việc của thuật toán này, hãy tưởng tượng bạn sẽ sắp đặt các khúc gỗ ngẫu nhiên theo trình tự tăng dần về trọng lượng của chúng. Tuy vậy, bạn chẳng thể cân từng khúc gỗ. Bạn phải đoán trọng lượng của nó chỉ bằng việc nhìn vào chiều cao và chu vi của khúc gỗ (phân tích trực quan) và bố trí chúng bằng việc sử dụng kết hợp các thông số có thể nhìn thấy này. Đây chính là hồi quy tuyến tính trong Machine Learning.
Logistic Regression (Hồi quy logistic)
Logistic Regression (hay còn được nhắc đên là hồi quy logitic) được dùng để ước tính các thành quả rời rạc (thường là các thành quả nhị phân như 0/1) từ một tập hợp các biến độc lập. Hồi quy logistic giúp dự đoán xác suất của một sự kiện bằng cách khớp dữ liệu với một hàm logit.
Tương tự hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic sẽ làm việc hiệu quả hơn khi đào thải các tính chất không có sự liên quan đến biến đầu ra hoặc các thuộc tính cũng giống như nhau. Đây là mô hình có khả năng học được nhanh và có đạt kết quả tốt với các vấn đề chia loại nhị phân.
Decision Tree (Cây quyết định)
Thuật toán Decision Tree trong Machine Learning là một trong các thuật toán phổ biến nhất được sử dụng hiện nay. Đây là một thuật toán học tập có giám sát được sử dụng để phân loại các điểm. Decisiom Tree làm việc hiệu quả khi chia loại cho cả biến tùy thuộc phân loại và biến phụ thuộc liên tục. Trong thuật toán này có thể chia tổng thể thành hai hoặc nhiều tập đồng nhất dựa trên các thuộc tính hoặc biến độc lập quan trọng nhất.
Xem thêm Top 9+ Tai nghe bluetooth giá rẻ đáng mua nhất hiện nay
Thuật toán Support Vector Machine (Thuật toán SVM)
Machine Learning là gì? Thuật toán SVM là một phương pháp thuật toán phân loại, trong số đó bạn vẽ biểu đồ dữ liệu thô dưới dạng các điểm trong không gian N chiều (với n là số đối tượng bạn có). Sau đấy, thành quả của mỗi đối tượng mục tiêu địa lý được gắn với một tọa độ cụ thể, giúp đơn giản chia loại dữ liệu. Các dòng đấy được gọi là bộ phân loại có khả năng được sử dụng để tách dữ liệu và vẽ chúng trên biểu đồ.
Thuật toán SVM giải quyết được nhiều nỗi lo lớn như phân loại hình ảnh có phạm vị rộng, hiện thị truyền thông marketing, phát hiện giới tính bằng hình ảnh.
Qua bài viết trên đây Raovatonline.com.vn đã cung cấp mọi thông tin về Machine learning là gì? Machine learning ứng dụng thế nào?. Hy vọng những thông tin trên của bài viết sẽ hữu ích với các bạn đọc, cảm ơn các bạn đã dành thời gian để xem qua bài viết này nhé!
Lộc Đạt – Tổng hợp
Tham khảo ( topdev.vn, vietnix.vn, itgtechnology.vn, … )
