Học máy (Machine Learning) là gì?

Học máy (Machine Learning) là gì? Cách thức hoạt động và công dụng của Học máy.

• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy
• Ứng dụng học máy trong việc tìm kiếm sự sống ngoài Trái Đất
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
• Data Analytics (Phân tích dữ liệu) là gì?
• Nữ sinh sư phạm trở thành kỹ sư AI sau 9 tháng học trực tuyến

1.  Học máy machine learning là gì?

Máy học (machine learning) là một bộ môn trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho máy móc khả năng tự động học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm trong quá khứ đồng thời xác định các mẫu để đưa ra dự đoán với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Các phương pháp học máy cho phép máy tính hoạt động tự chủ mà không cần lập trình rõ ràng. Các ứng dụng machine learning được cung cấp dữ liệu mới và chúng có thể học hỏi, phát triển, phát triển và thích ứng một cách độc lập.

Học máy lấy thông tin sâu sắc từ khối lượng lớn dữ liệu bằng cách tận dụng các thuật toán để xác định các mẫu và học trong một quy trình lặp đi lặp lại. Các thuật toán ML sử dụng các phương pháp tính toán để học trực tiếp từ dữ liệu thay vì dựa vào bất kỳ phương trình định trước nào có thể dùng làm mô hình.

Hiệu suất của các thuật toán machine learning cải thiện một cách thích ứng với sự gia tăng số lượng mẫu có sẵn trong quá trình làm việc. Ví dụ: học sâu là một lĩnh vực phụ của máy học đào tạo máy tính bắt chước các đặc điểm tự nhiên của con người như học từ các ví dụ. Nó cung cấp các thông số hiệu suất tốt hơn các thuật toán machine learning thông thường.

>>> Đọc thêm: Những điều cần biết về học máy Machine learning

2. Những điểm cần nhớ về học máy Machine Learning

• Học máy là một nhánh của lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên khái niệm rằng một chương trình máy tính có thể học và thích ứng với dữ liệu mới mà không cần sự can thiệp của con người.
• Một thuật toán hoặc mã nguồn phức tạp được tích hợp vào máy tính, cho phép việc nhận diện dữ liệu và đưa ra các dự đoán từ những dữ liệu đó.
• Học máy rất hữu ích trong việc khai thác nguồn thông tin khổng lồ có sẵn trên thế giới để hỗ trợ việc ra quyết định.
• Học máy có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như đầu tư, quảng cáo, cho vay, phát hiện gian lận, v.v.

3. Hiểu về Học máy

Nhiều lĩnh vực kinh tế đang xử lý một lượng lớn dữ liệu ở các định dạng khác nhau, thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Lượng dữ liệu khổng lồ này, với tên gọi dữ liệu lớn, có được nhờ những tiến bộ công nghệ, đặc biệt là khả năng tính toán của máy tính và lưu trữ đám mây. Các công ty và chính phủ nhận ra nhiều cơ hội từ dữ liệu lớn nhưng lại thiếu nguồn lực và thời gian cần thiết để khai thác lượng dữ liệu khổng lồ của mình. Do đó, nhiều biện pháp trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng để thu thập, xử lý, và chia sẻ những thông tin hữu ích có được từ dữ liệu. Một phương pháp AI ngày càng phổ biến trong việc xử lý dữ liệu lớn là Học máy.

Các ứng dụng dữ liệu khác nhau của Học máy được xây dựng thông qua một thuật toán (algorithm) hoặc mã nguồn (source code) phức tạp được tích hợp trong máy tính hoặc các máy móc khác. Mã lập trình này tạo ra một mô hình nhằm nhận diện dữ liệu và đưa ra các dự đoán từ dữ liệu đó. Mô hình này sử dụng các tham số (parameter) được tích hợp trong thuật toán để tạo mẫu cho quá trình ra quyết định. Khi có dữ liệu mới hoặc dữ liệu bổ sung, thuật toán sẽ tự động điều chỉnh các tham số để kiểm tra xem mẫu có thay đổi hay không. Tuy nhiên, bản thân mô hình sẽ không thay đổi.

4. Ứng dụng của máy học machine learning

Máy học không phải là khoa học viễn tưởng. Machine learning đã được sử dụng rộng rãi bởi các doanh nghiệp trên tất cả các lĩnh vực để thúc đẩy đổi mới và tăng hiệu quả quy trình. Vào năm 2021, 41% công ty đã tăng tốc triển khai AI do hậu quả của đại dịch. Những người mới này đang tham gia 31% các công ty đã có AI trong sản xuất hoặc đang tích cực thử nghiệm các công nghệ AI.

3.1 Bảo mật dữ liệu

Các mô hình học máy machine learning có thể xác định các lỗ hổng bảo mật dữ liệu trước khi chúng có thể chuyển thành vi phạm. Bằng cách xem xét các kinh nghiệm trong quá khứ, các mô hình học máy có thể dự đoán các hoạt động rủi ro cao trong tương lai để có thể chủ động giảm thiểu rủi ro.

3.2 Ứng dụng trong lĩnh vực tài chính

Các ngân hàng, công ty môi giới giao dịch và các công ty fintech sử dụng các thuật toán máy học để tự động hóa giao dịch và cung cấp dịch vụ tư vấn tài chính cho các nhà đầu tư. Bank of America đang sử dụng một chatbot, Erica, để tự động hóa hỗ trợ khách hàng.

3.3 Ứng dụng trong lĩnh vực y tế

Machine learning được sử dụng để phân tích các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe khổng lồ nhằm đẩy nhanh việc khám phá các phương pháp điều trị và chữa bệnh, cải thiện kết quả của bệnh nhân và tự động hóa các quy trình thường quy để ngăn ngừa sai sót của con người. Ví dụ: Watson của IBM sử dụng khai thác dữ liệu để cung cấp dữ liệu bác sĩ mà họ có thể sử dụng để cá nhân hóa việc điều trị cho bệnh nhân.

3.4 Phát hiện gian lận

AI đang được sử dụng trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng để tự động phân tích số lượng lớn các giao dịch nhằm phát hiện hoạt động gian lận trong thời gian thực. Công ty dịch vụ công nghệ Capgemini tuyên bố rằng các hệ thống phát hiện gian lận sử dụng máy học và phân tích giúp giảm thiểu 70% thời gian điều tra gian lận và cải thiện độ chính xác của việc phát hiện lên 90% .

3.5 Ứng dụng trong lĩnh vực Bán lẻ

Các nhà nghiên cứu và phát triển AI đang sử dụng thuật toán ML để phát triển các công cụ đề xuất AI đưa ra các đề xuất sản phẩm có liên quan dựa trên các lựa chọn trước đây của người mua, cũng như dữ liệu lịch sử, địa lý và nhân khẩu học.

>>> Tham khảo khóa học lập trình Machine learning của FUNiX tại đây:

>>> Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

Những điều cần biết về học máy Machine learning

Các loại machine learning bạn nên biết

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc