Học máy là gì và nó hoạt động như thế nào?

• Học thạc sĩ giáo dục online 2024 cần điều kiện gì?
• Top 5 trung tâm đào tạo trực tuyến công nghệ thông tin uy tín
• Hệ thống đào tạo trực tuyến LMS là gì? Cách học online mới cho các bạn đi làm
• Hệ thống đào tạo trực tuyến elearning nào ở Việt Nam được tin cậy
• Review trung tâm đào tạo trực tuyến đại học mở

Học máy là một nhánh thú vị của Trí tuệ nhân tạo và nó ở xung quanh chúng ta. Công nghệ máy học khai thác sức mạnh của dữ liệu theo những cách mới, chẳng hạn như Facebook đề xuất các bài viết trong nguồn cấp dữ liệu của bạn. Công nghệ tuyệt vời này giúp các hệ thống máy tính học hỏi và cải thiện kinh nghiệm bằng cách phát triển các chương trình máy tính có thể tự động truy cập dữ liệu và thực hiện các tác vụ thông qua dự đoán và phát hiện.

Khi bạn nhập thêm dữ liệu vào máy, điều này sẽ giúp thuật toán dạy máy tính, do đó cải thiện kết quả được cung cấp. Khi bạn yêu cầu Alexa phát đài phát nhạc yêu thích của mình trên Amazon Echo, cô ấy sẽ chuyển đến đài bạn đã phát thường xuyên nhất. Bạn có thể cải thiện và tinh chỉnh hơn nữa trải nghiệm nghe của mình bằng cách yêu cầu Alexa bỏ qua bài hát, điều chỉnh âm lượng và nhiều lệnh khả thi khác. Học máy và sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ nhân tạo làm cho tất cả điều này trở nên khả thi.

1. Machine Learning là gì?

Đối với những người mới bắt đầu, học máy là một tiểu lĩnh vực cốt lõi của Trí tuệ nhân tạo (AI). Các ứng dụng ML học hỏi từ kinh nghiệm (hoặc chính xác là dữ liệu) giống như con người làm mà không cần lập trình trực tiếp. Khi tiếp xúc với dữ liệu mới, các ứng dụng này sẽ tự học, phát triển, thay đổi và phát triển. Nói cách khác, máy học liên quan đến việc máy tính tìm kiếm thông tin sâu sắc mà không được cho biết phải tìm ở đâu. Thay vào đó, họ làm điều này bằng cách tận dụng các thuật toán học hỏi từ dữ liệu trong một quy trình lặp đi lặp lại.

Ở cấp độ cao, học máy là khả năng thích ứng với dữ liệu mới một cách độc lập và thông qua các lần lặp. Các ứng dụng học hỏi từ các tính toán và giao dịch trước đó và sử dụng “nhận dạng mẫu” để tạo ra kết quả đáng tin cậy và đầy đủ thông tin.

>>> Xem thêm: 5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

2. Máy học hoạt động như thế nào?

Học máy chắc chắn là một trong những tập hợp con thú vị nhất của Trí tuệ nhân tạo. Nó hoàn thành nhiệm vụ học từ dữ liệu với đầu vào cụ thể cho máy. Điều quan trọng là phải hiểu điều gì làm cho Machine Learning hoạt động và do đó, nó có thể được sử dụng như thế nào trong tương lai. 

Quá trình Machine Learning bắt đầu bằng việc nhập dữ liệu đào tạo vào thuật toán đã chọn. Dữ liệu đào tạo là dữ liệu đã biết hoặc chưa biết để phát triển thuật toán Machine Learning cuối cùng. Loại đầu vào dữ liệu đào tạo có ảnh hưởng đến thuật toán và khái niệm đó sẽ được đề cập thêm trong giây lát. 

Dữ liệu đầu vào mới được đưa vào thuật toán máy học để kiểm tra xem thuật toán có hoạt động chính xác hay không. Dự đoán và kết quả sau đó được kiểm tra với nhau.

Nếu dự đoán và kết quả không khớp, thuật toán sẽ được đào tạo lại nhiều lần cho đến khi nhà khoa học dữ liệu nhận được kết quả mong muốn. Điều này cho phép thuật toán máy học liên tục tự học và đưa ra câu trả lời tối ưu, độ chính xác tăng dần theo thời gian.

3. Tại sao học máy lại quan trọng?

Để trả lời tốt hơn câu hỏi: máy học là gì” và hiểu cách sử dụng Máy học, hãy xem xét một số ứng dụng của Máy học: ô tô tự lái của Google, phát hiện gian lận trên mạng và các công cụ đề xuất trực tuyến từ Facebook, Netflix và Amazon . Máy móc làm cho tất cả những điều này trở nên khả thi bằng cách lọc các mẩu thông tin hữu ích và ghép chúng lại với nhau dựa trên các mẫu để có được kết quả chính xác.

Sự phát triển nhanh chóng của Machine Learning (ML) đã tạo ra sự gia tăng tiếp theo trong các trường hợp sử dụng, nhu cầu và tầm quan trọng tuyệt đối của ML trong cuộc sống hiện đại. Dữ liệu lớn cũng đã trở thành một từ thông dụng được sử dụng nhiều trong vài năm qua. Điều này một phần là do sự phức tạp ngày càng tăng của Machine Learning, cho phép phân tích các khối lớn Dữ liệu lớn. Học máy cũng đã thay đổi cách thức khai thác và giải thích dữ liệu được thực hiện bằng cách tự động hóa các phương pháp/thuật toán chung, do đó thay thế các kỹ thuật thống kê truyền thống.

4. Công dụng chính của Machine Learning

Các kết quả điển hình từ các ứng dụng máy học thường bao gồm kết quả tìm kiếm trên web, quảng cáo thời gian thực trên các trang web và thiết bị di động, lọc thư rác email, phát hiện xâm nhập mạng cũng như nhận dạng mẫu và hình ảnh. Tất cả những thứ này là sản phẩm phụ của việc sử dụng máy học để phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ.

Theo truyền thống, phân tích dữ liệu dựa trên phép thử và lỗi, một cách tiếp cận ngày càng trở nên không thực tế do sự gia tăng của các tập dữ liệu lớn, không đồng nhất. Máy học cung cấp các giải pháp thay thế thông minh để phân tích dữ liệu quy mô lớn. Máy học có thể tạo ra kết quả và phân tích chính xác bằng cách phát triển các thuật toán cũng như mô hình dựa trên dữ liệu nhanh và hiệu quả để xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Mẹo chuyên nghiệp: Để biết thêm về Dữ liệu lớn và cách dữ liệu này đang cách mạng hóa các ngành trên toàn cầu, hãy xem “Dữ liệu lớn là gì?” của chúng tôi. bài báo.

Theo Marketwatch , thị trường máy học toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng trưởng với tốc độ lành mạnh hơn 45,9% trong giai đoạn 2017-2025. Nếu xu hướng này được duy trì, thì chúng ta sẽ thấy việc sử dụng máy học nhiều hơn trong nhiều ngành công nghiệp trên toàn thế giới.

>>> Xem thêm: Review khóa học học lập trình machine learning tại FUNiX

5. Ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho Machine Learning là gì?

Nếu bạn đang xem xét các lựa chọn dựa trên mức độ phổ biến tuyệt đối, thì Python sẽ nhận được cái gật đầu, nhờ có nhiều thư viện sẵn có cũng như sự hỗ trợ rộng rãi. Python lý tưởng để phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu, đồng thời hỗ trợ nhiều thuật toán (để phân loại, phân cụm, hồi quy và giảm kích thước) cũng như các mô hình máy học.

Bạn cũng có thể tham gia Khóa học AI và ML tại FUNiX. Chương trình này cung cấp cho bạn kiến ​​thức chuyên sâu và thiết thực về việc sử dụng máy học trong các trường hợp thực tế. Hơn nữa, bạn sẽ học những điều cơ bản cần thiết để thành công trong sự nghiệp học máy như thống kê, Python và khoa học dữ liệu.

FUNiX là chương trình đào tạo lập trình trực tuyến CNTT thuộc tập đoàn FPT, 100% dựa trên Internet, cung cấp các khóa học từ căn bản như đến chuyên sâu về Công nghệ thông tin. FUNiX cấp tín chỉ, chứng chỉ, bằng tốt nghiệp,… được công nhận bởi các tập đoàn công nghệ uy tín.

Một mô hình học FUNiX Way truyền cảm hứng:

• Học trực tuyến: Học mọi lúc – mọi nơi – mọi cách. Người học tự chủ về thời gian, không gian và tiến trình học.
• Học liệu MOOC: Bài giảng từ những chuyên gia hàng đầu trên toàn thế giới.
• Mentorship: Học viên được kết nối 1:1 với 5000+ Mentor.
• Cộng đồng: 20.000+ học viên FUNiX cùng cộng đồng IT đang làm nghề

Thông tin liên hệ

Địa chỉ: Tầng 0 tòa nhà FPT, phố Duy Tân, Cầu Giấy, Hà Nội

Hotline: 078.231.3602 | Email: info@funix.edu.vn

Website: https://funix.edu.vn/

>>> 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

Nguồn tham khảo: Simplilearn