Machine Learning là gì? Tìm hiểu chi tiết về Machine learning

ITNavi 17 Dec 2022 2893

Machine Learning chính là tập hợp con của AI(trí tuệ nhân tạo) đang làm thay đổi những hoạt động sản xuất hiện đại ngày nay. Khi ứng dụng thuật toán này, các nhà máy có thể rút ngắn được thời gian sản xuất qua việc giảm những thao tác thực hiện. Vậy Machine Learning là gì? Cách thức hoạt động của học máy diễn như thế nào? Tất cả sẽ được ITNavi giải đáp chi tiết qua chia sẻ bên dưới, mời bạn cùng theo dõi.

Machine Learning là gì?

Machine Learning được hiểu là học máy.. Đây chính là lĩnh vực thuộc AI(trí tuệ nhân tạo), có liên quan tới xây dựng, nghiên cứu những kĩ thuật cho phép hệ thống “học” tự động để tiến hành giải quyết vấn đề cụ thể từ những dữ liệu có sẵn.

Machine Learning là lĩnh vực thuộc AI(trí tuệ nhân tạo)

Thuật toán của học máy là những chương trình máy tính có thể học hỏi cách hoàn thành nhiệm vụ cũng như cách cải thiện về hiệu suất.

Không những vậy, máy còn có khả năng thích nghi được với môi trường xung quanh để trích rút nguyên lý từ tri thức đã thu nhận cho ra quyết định cuối cùng. 

Một số sản phẩm của Machine Learning có thể kể tới như: Deepface trên  Facebook, cảnh báo giao thông trên Google Map,… Thậm chí học máy còn có thể phân loại xem thư điện tử đó có spam hay không, sau đó tự động xếp vào những thư mục tương ứng.

Cách hoạt động của công nghệ Machine Learning

Thuật toán này được hướng dẫn để dùng bộ dữ liệu đào tạo. Sau đó tạo ra mô hình nguyên mẫu. Khi tiếp nhận dữ liệu mới, Machine Learning sẽ đưa ra phân tích dự đoán trên nguyên mẫu căn bản. 

Các phân tích này sẽ được đánh giá độ chính xác. Nếu như độ chính xác đó được công nhận, Machine Learning sẽ bắt đầu triển khai. Nhưng khi độ chính xác này không được công nhận, học máy sẽ được hướng dẫn lại với bộ dữ liệu tăng dần.

Học máy có những thuật toán nào?

Trong Machine Learning có nhiều thuật toán khác nhau. Tuy nhiên, phương pháp học máy thường sẽ gồm những thuật toán sau:

Trong Machine Learning có nhiều thuật toán khác nhau như Supervised Learning, Unsupervised Learning, Semi-Supervised Learning và thuật toán gia cố

Thuật toán của máy học

Chi tiết

✔️ Supervised Learning(tức là học máy có giám sát)

Đây chính là kỹ thuật học dùng cho Classification(bài toán phân lớp). 

Khi xây dựng phân lớp này thường dùng các thuật toán sau:

  • Decision Tree – DT: Đây chính là cây quyết định.
  • Support Vector Machine – SVM: Nghĩa là máy vector hỗ trợ.
  • Neural Network – Net: Sử dụng mạng nơron.
  • Centroid– based vector: Tức là dựa trên vector trọng tâm.
  • Linear Least Square Fit – LLSF: Chính là tuyến tính bình phương nhỏ nhất.

✔️ Unsupervised Learning(học máy không giám sát)

Đây chính là kỹ thuật học dùng cho bài toán gom cụm, phân cụm. Có nhiều thuật toán học này ra đời và phát triển với mục đích giải quyết những bài toán phân cụm để khai thác hiệu quả dữ liệu chưa gán nhãn và rất đa dạng.

Tùy dữ liệu cùng với mục đích của mỗi bài toán, bạn hãy chọn thuật toán khác nhau.

Trong đó, những thuật toán thường dùng như: 

  • SOM (Self-Organizing Map).
  • K-means.
  • FCM và DBSCAN…

✔️ Semi-Supervised Learning(học máy bán giám sát)

Học máy bán giám sát là lớp thuộc kỹ thuật học máy, dùng cả dữ liệu gán nhãn, chưa gán nhán để tiến hành huấn luyện. Cụ thể là lượng dữ liệu nhỏ gán nhãn cùng dữ liệu chưa gán nhãn.

Đối với loại này thường dùng một số thuật toán: 

  • Transductive Support Vector Machine(SVM truyền dẫn).
  • Expectation Maximization(tức là cực đại kỳ vọng).
  • Co-training.
  • Self-training.
  • Graph-based.

✔️ Thuật toán Machine Learning gia cố

Những thuật toán học máy này là phương pháp học tương tác môi trường bằng cách tạo những hành động, đồng thời phát hiện manh mối hoặc các lỗi.

Phương pháp Machine Learning cho phép máy tính với các phần mềm có thể tự động xác định những hành vi lý tưởng trong bối cảnh cụ thể với mục đích tối đa hóa hiệu suất.

 

Machine Learning khác Deep Learning ở điểm nào?

Machine Learning khác Deep Learning về khái niệm, cách vận hành, tính năng, thời gian thực hiện… Cụ thể:

Machine Learning khác Deep Learning về khái niệm, cách vận hành, tính năng, thời gian thực hiện…

Nội dung

Machine Learning

Deep Learning

✔️ Khái niệm

Liên quan tới việc xây dựng, nghiên cứu những kĩ thuật cho phép hệ thống “học” có thể tự động giải quyết những vấn đề cụ thể từ dữ liệu.

Deep Learning bắt chước các hoạt động trong bộ não của con người khi xử lý dữ liệu tạo mẫu dùng cho việc đưa ra quyết định.

✔️ Cách thức vận hành

Dùng thuật toán này để tiến hành phân tích thông tin có sẵn. Sau đó học hỏi nó và đưa ra dự đoán hoặc quyết định về thứ nào đó liên quan

Đây là tập hợp con thuộc Machine Learning và dùng Deep Neural Networks. Phương pháp này đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán và dữ liệu đầu vào hơn Machine Learning.

✔️ Tính năng

Người dùng cần phải hiểu những tính năng đại diện đối với dữ liệu.

Bạn không cần hiểu tính năng đại diện cho các dữ liệu.

✔️ Thời gian thực hiện

Thực hiện trong thời gian từ vài phút cho tới vài giờ.

Thời gian thực hiện lên tới hàng tuần. Bởi mạng nơ-ron cần phải tính toán khối lượng dữ liệu lớn.

✔️ Dữ liệu đào tạo

Nhỏ.

Lớn.

✔️ Số lượng thuật toán

Tốn hơn Deep Learning.

Có rất nhiều thuật toán.

 

Ứng dụng của học máy

Học máy được ứng dụng chủ yếu trong nhiều ngành nghề như tài chính, chăm sóc sức khỏe, vận tải, bán lẻ,….

Công nghệ Machine Learning giúp các tổ chức tài chính và ngân hàng phát hiện và ngăn chặn những trường hợp gian lận hiệu quả

Ứng dụng

Chi tiết

✔️ Dịch vụ tài chính

Những tổ chức tài chính và ngân hàng dùng công nghệ học máy cho mục tiêu là ngăn chặn gian lận và xác định các dữ liệu quan trọng.

Cụ thể, khi áp dụng những thuật toán của học máy, khả năng xử lý các thông tin sẽ tốt hơn. Từ đó quỹ đầu tư có thể tập trung việc chọn lựa, nắm giữ cổ phiếu. 

Kết quả hoạt động sẽ xuống hoặc lên theo thị trường khi giao dịch quỹ của quỹ gặp bất lợi trước giao dịch nhưng lại có quá nhiều người tham gia.

✔️ Chăm sóc sức khỏe

Không những vậy, học máy còn được dùng nhiều trong chăm sóc sức khỏe. Những thiết bị cảm biến, đeo hiện nay có thể đánh giá sức khỏe bệnh nhân ở thời gian thực thông qua dữ liệu.

Công nghệ Machine Learning cung giúp những chuyên gia y tế tiến hành phân tích dữ liệu để xác định dấu hiệu đỏ, cải thiện việc điều trị, chẩn đoán.

✔️ Chính phủ

Không những vậy các cơ quan chính phủ còn tận dụng học máy để khai thác nhiều dữ liệu hơn.

Chẳng hạn như: Ngăn chặn những hành vi ăn cắp các thông tin cá nhân của hacker hoặc xác định cách tiết kiệm tiền hoặc cách tăng hiệu quả công việc…

✔️ Vận tải

Mặt khác, học máy còn có thể phân được những tích dữ liệu để tiến hành xác định tuyến đường, dự đoán vấn đề tiềm ẩn của tài xế trên hành trình di chuyển hiệu quả hơn.

Cách thức quan trọng này đã giúp cho những công ty vận tải công cộng, chuyển phát…gia tăng được lợi nhuận.

✔️ Bán lẻ

Ứng dụng học máy giúp phân tích lịch sử mua hàng, từ đó đề xuất mặt hàng người dùng có thể thích trên các web. Những dữ liệu Machine Learning thu thập có thể được dùng với mục đích thực hiện các chiến dịch tiếp thị,  cá nhân hóa những trải nghiệm mua sắm, lập kế hoạch bán hàng hoặc tối ưu giá bán.

 

Ngoài ra, học máy còn được ứng dụng trong những trang mạng xã hội(News Feed Facebook, Instagram, Google…) hoặc nhận diện hình ảnh và phân loại các tin tức…

Kết luận

Hy vọng các thông tin mà ITNavi chia sẻ bên trên sẽ giúp bạn có thể hiểu được khái niệm, cách hoạt động và ứng dụng của Machine Learning với các ngành nghề. Đừng quên theo dõi hệ thống để biết thêm nhiều công nghệ, phương pháp hữu ích khác bạn nhé!

 

ITNavi - Nền tảng kết nối việc làm IT

Nguồn: Machine Learning là gì? Tìm hiểu chi tiết về Machine learning

Bài viết liên quan

NEWSLETTER

Nhập địa chỉ email của bạn dưới đây để đăng ký nhận tin mới nhất

KẾT NỐI VÀ THEO DÕI