Machine Learning là một thuật ngữ không còn quá xa lạ trong lĩnh vực công nghệ trí tuệ nhân tạo AI. Hiện nay đây là thuật ngữ được rất nhiều bạn quan tâm. Mọi người định nghĩa về Machine Learning theo nhiều ngữ cảnh khác sau. Vậy “Machine Learning là gì?”. Theo dõi hết bài viết dưới đây của thichchiase nhé. Tại bài viết này chúng tôi sẽ cung cấp đến bạn tất tần tật thông tin liên quan đến thuật ngữ “ML”này.
Định nghĩa khái niệm Machine Learning là gì?
Machine Learning (Học máy) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo AI. Trong đó máy tính được lập trình để tự động học hỏi từ dữ liệu mà chúng xử lý. Mà không cần phải được lập trình cụ thể cho mỗi nhiệm vụ. Mục tiêu của Machine Learning là phát triển các thuật toán có khả năng tự điều chỉnh và cải thiện hiệu suất của chúng khi tiếp xúc với dữ liệu mới. Machine Learning cho phép máy tính dự đoán từ dữ liệu và phân loại các quyết định dựa trên các mẫu và thông tin được học từ dữ liệu đó. Machine Learning được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ như: nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dự báo tài chính, y học,…
Quy trình hoạt động của Machine Learning được diễn ra như thế nào?
Machine Learning là một phát minh vô cùng hiện đại, nó mở ra nhiều cơ hội mới trong cuộc sống của con người hiện nay. Machine Learning được hoạt động như thế nào? Quy trình hoạt động của “máy học” bao gồm cách bước như sau:
Thu thập dữ liệu
Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Bao gồm cả dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra (nếu có). Dữ liệu có thể là dữ liệu số, văn bản, hình ảnh, âm thanh, hoặc bất kỳ loại dữ liệu nào khác. ML sẽ thu thập để xử lý và giải quyết.
Tiền xử lý dữ liệu
Dữ liệu thường không hoàn hảo và cần phải được tiền xử lý trước khi đưa vào mô hình Machine Learning. Các bước tiền xử lý có thể bao gồm loại bỏ dữ liệu nhiễu, chuẩn hóa dữ liệu, xử lý dữ liệu thiếu. Và mã hóa dữ liệu dạng văn bản hoặc hình ảnh thành dữ liệu số.
Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra
Dữ liệu được chia thành hai phần chính: tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set). Tập huấn luyện được sử dụng để huấn luyện mô hình. Trong khi tập kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy.
Chọn mô hình Machine Learning
Dựa trên loại vấn đề và dữ liệu có sẵn, bạn chọn một mô hình Machine Learning phù hợp nhất. Các loại mô hình phổ biến bao gồm regression, classification, clustering, và neural networks.
Huấn luyện mô hình
Trong bước này, mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu huấn luyện để học các mẫu và quy luật trong dữ liệu. Quá trình này bao gồm việc tối ưu hóa các tham số để giảm thiểu sai số giữa dự đoán và giá trị thực tế.
Đánh giá mô hình
Sau khi mô hình đã được huấn luyện, nó được đánh giá trên tập kiểm tra. Việc này để đánh giá hiệu suất của nó trên dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy. Đánh giá thường được thực hiện bằng các thước đo khác nhau. Ví dụ như accuracy, precision, recall hoặc RMSE, MAE.
Tối ưu hóa mô hình
Dựa trên kết quả của việc đánh giá mô hình, bạn có thể thực hiện việc tối ưu hóa mô hình. Bằng cách điều chỉnh các tham số hoặc chọn một loại mô hình khác để cải thiện hiệu suất.
Triển khai và sử dụng mô hình
Sau khi mô hình đã được đào tạo và đánh giá. Nó có thể được triển khai vào môi trường sản xuất để sử dụng trong các ứng dụng thực tế. Điều này có thể bao gồm việc tích hợp mô hình vào hệ thống tự động hoặc việc phát triển ứng dụng dựa trên mô hình.
Một số khái niệm khác liên quan đến Machine Learning
Machine Learning còn được biết đến với một số thuật ngữ khác như sau:
Supervised Learing (Học có giám sát)
Đây là một phương pháp trong Machine Learning mà mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu có nhãn. Trong Supervised Learning, mỗi mẫu dữ liệu đầu vào được kèm theo một nhãn hoặc mục tiêu tương ứng. Và mục tiêu của mô hình là học cách ánh xạ từ các điểm dữ liệu đầu vào sang các nhãn tương ứng.
Unsupervised Learning (Học không có giám sát)
Trái ngược với Supervised Learning. Đây là phương pháp được huấn luyện trên các tập dữ liệu không có nhãn, không rõ ràng. Mục tiêu của mô hình này là khám phá và tìm hiểu cấu trúc ẩn trong dữ liệu mà không cần thông tin giám sát từ các nhãn.
Trên đây là 2 khái niệm liên quan trực tiếp đến Machine Learning. Ngoài ra, Reinforcement Learning (Học củng cố) cũng được phân loại trong “học máy”. ML đang thúc đẩy tiến bộ và tạo ra nhiều thay đổi to lớn trong xã hội ngày nay. Nó được ứng dụng trong đa ngành trong xã hội. Ví dụ như: sinh học, nông nghiệp, mạng máy tính, khoa học, xử lý tệp,… Machine Learning giữ vai trò then chốt cho việc lập trình và xử lý dữ liệu.
Tổng Kết
Machine Learning là một công cụ mang đến nhiều tiềm năng cho con người. Nó được coi là cánh cửa mới được mở ra trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo hiện nay. Vừa rồi, thichchiase đã giúp bạn tổng hợp đầy đủ những thông tin liên quan đến “máy học”. Cảm ơn bạn đã dành thời gian theo dõi bài viết “machine learning là gì?”. Hẹn gặp lại bạn trong những bài viết sắp tới tại trang chủ của thichchiase.
