Machine Learning là gì?

Machine Learning (Học máy) là một ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo (AI), nó cung cấp cho các thiết bị khả năng học hỏi từ kinh nghiệm và cải thiện bản thân mà không cần thực hiện bất kỳ mã hóa nào. Ví dụ: khi bạn mua sắm từ bất kỳ trang web nào, nó sẽ hiển thị tìm kiếm có liên quan như: Những người đã mua hàng cũng nhìn thấy điều này.

Machine Learning là gì?

Arthur Samuel đặt ra thuật ngữ Machine Learning vào năm 1959. Ông là người tiên phong trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và trò chơi máy tính, đồng thời định nghĩa Machine Learning là “Lĩnh vực nghiên cứu cung cấp cho máy tính khả năng học mà không cần được lập trình rõ ràng”.

Trong bài viết này, trước tiên, chúng ta sẽ thảo luận chi tiết về ML, bao gồm các khía cạnh, quy trình và ứng dụng khác nhau. Sau đó, chúng ta sẽ bắt đầu với việc hiểu tầm quan trọng của ML. Chúng tôi cũng sẽ giải thích các thuật ngữ tiêu chuẩn được sử dụng trong ML và các bước để tiếp cận một bài toán học máy. Hơn nữa, chúng ta sẽ tìm hiểu các thành phần cơ bản của ML và cách hoạt động của nó. Chúng ta cũng sẽ xác định lý do tại sao Python là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho ML. Chúng tôi cũng sẽ liệt kê các loại phương pháp tiếp cận ML và ứng dụng của nó trong các ngành nghề khác nhau. Cuối cùng là với triển vọng việc làm và cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực ML với xu hướng lương bổng trên khắp các thành phố đô thị hàng đầu ở Ấn Độ.

Machine learning là một tập hợp con của AI. ML là lĩnh vực nghiên cứu làm cho máy móc giống con người hơn về mặt hành vi và quyết định của chúng, bằng cách cho chúng khả năng học và phát triển các chương trình riêng. Điều này được thực hiện với sự can thiệp tối thiểu của con người, tức là không có chương trình rõ ràng. Quá trình học được tự động hóa và cải tiến dựa trên kinh nghiệm của máy móc trong suốt quá trình. Dữ liệu chất lượng tốt được cung cấp cho máy móc và sử dụng các thuật toán khác nhau để xây dựng các mô hình ML nhằm huấn luyện máy dựa trên dữ liệu này. Việc lựa chọn thuật toán phụ thuộc vào loại dữ liệu hiện có và hoạt động cần được tự động hóa.

Bây giờ có thể bạn đang thắc mắc, nó khác với lập trình truyền thống như thế nào? Vâng, trong lập trình truyền thống, chúng ta cung cấp dữ liệu đầu vào và viết một chương trình, thử nghiệm trong một máy để tạo ra đầu ra. Khi nói đến học máy, dữ liệu đầu vào cùng với đầu ra được đưa vào máy trong giai đoạn học và nó tự tạo ra một chương trình cho bản thân. Để hiểu rõ hơn điều này, hãy tham khảo hình minh họa bên dưới:

Lý do chúng ta nên học Machine Learning?

Ngày nay, ML đón nhận được khá nhiều chú ý. ML có thể tự động hóa nhiều tác vụ, đặc biệt là những tác vụ mà chỉ con người mới có thể thực hiện với trí óc của mình. Việc tái tạo trí thông minh này cho máy móc chỉ có thể đạt được với sự trợ giúp của ML.

Với sự trợ giúp của ML, các doanh nghiệp có thể tự động hóa các tác vụ thường ngày. Nó cũng giúp tự động hóa và nhanh chóng tạo ra các mô hình để phân tích dữ liệu. Các ngành nghề khác nhau phụ thuộc vào lượng dữ liệu khổng lồ để tối ưu hóa hoạt động của họ và đưa ra các quyết định thông minh. ML giúp tạo ra các mô hình có thể xử lý, phân tích một lượng lớn dữ liệu phức tạp và cho kết quả chính xác. Các mô hình này khá chính xác, có thể mở rộng và hoạt động với thời gian quay vòng ít hơn. Bằng cách xây dựng các mô hình Học máy chính xác như vậy, các doanh nghiệp có thể tận dụng cơ hội sinh lời và tránh những rủi ro chưa biết trước.

Nhận dạng hình ảnh, tạo văn bản và nhiều trường hợp sử dụng khác đang tìm kiếm các ứng dụng trong thế giới thực. Điều này đang gia tăng phạm vi cho các chuyên gia học máy tỏa sáng và được săn đón.

Làm thế nào để bắt đầu với Machine Learning?

Để bắt đầu, hãy cùng xem qua một số thuật ngữ quan trọng được sử dụng trong ML:

Một số thuật ngữ của Machine Learning

• Model (Mô hình): Còn được gọi là “hypothesis (tiền đề)”, là biểu diễn toán học của một quá trình trong thế giới thực. Thuật toán học máy cùng với dữ liệu huấn luyện sẽ xây dựng nên một mô hình học máy.
• Feature (Đặc trưng): Là một thuộc tính hoặc tham số có thể đo lường của tập dữ liệu.
• Feature Vector (Vector đặc trưng): Là một tập hợp nhiều đối tượng số. Chúng ta sử dụng nó làm đầu vào cho mô hình học máy với các mục đích huấn luyện và dự đoán.
• Training (Huấn luyện): Thuật toán lấy một tập dữ liệu được gọi là “dữ liệu huấn luyện” làm đầu vào. Thuật toán học tìm các mẫu trong dữ liệu đầu vào và huấn luyện mô hình để có kết quả mong đợi (mục tiêu). Đầu ra của quá trình huấn luyện là mô hình học máy.
• Prediction (Dự đoán): Khi mô hình học máy đã sẵn sàng, nó được cung cấp dữ liệu đầu vào để cung cấp kết quả dự đoán.
• Target (Label): Giá trị mà mô hình học máy phải dự đoán được gọi là target (mục tiêu) hoặc label (nhãn).
• Overfitting: Khi một lượng lớn dữ liệu huấn luyện mô hình học máy, nó có xu hướng học hỏi từ các mục nhập dữ liệu nhiễu và không chính xác. Ở đây, mô hình không mô tả dữ liệu một cách chính xác.
• Underfitting: Là trường hợp mà mô hình không giải mã được xu hướng cơ bản trong dữ liệu đầu vào. Nó phá hủy độ chính xác của mô hình học máy. Nói một cách dễ hiểu, mô hình hoặc thuật toán không đủ khớp với dữ liệu.

7 bước của quy trình học máy

1. Thu thập dữ liệu
2. Chuẩn bị dữ liệu đã thu thập
3. Lựa chọn mô hình
4. Huấn luyện
5. Đánh giá
6. Tinh chỉnh siêu tham số
7. Dự đoán

Bắt buộc phải học một ngôn ngữ lập trình, tốt nhất là Python cùng với kiến ​​thức phân tích và toán học cần thiết. Dưới đây là ba lĩnh vực toán học mà bạn cần phải học trước khi bắt đầu giải quyết các bài toán học máy:

1. Đại số tuyến tính để phân tích dữ liệu: Vô hướng, Vectơ, Ma trận và Tensors
2. Phân tích toán học: Đạo hàm và Gradient
3. Lý thuyết xác suất và thống kê
4. Giải tích đa biến
5. Thuật toán và tối ưu hóa phức tạp

Nguyễn Hải Nam

Dịch từ bài What is Machine Learning? How Machine Learning Works and future of it?

Tìm hiểu: khoá học Machine Learning cam kết đầu ra với mức lương 12-16 triệu/tháng.