Những điều cần biết về học máy Machine learning

• 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

Học máy machine learning là gì? Những điều cần biết về học máy machine learning mà bạn cần biết. Đọc ngay bài viết dưới đây:

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.

Ngày nay, với sự gia tăng của dữ liệu lớn, IoT và máy tính phổ biến, học máy đã trở nên thiết yếu để giải quyết các vấn đề trên nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như:

• Tài chính tính toán (tính điểm tín dụng, giao dịch theo thuật toán)
• Thị giác máy tính (nhận dạng khuôn mặt, theo dõi chuyển động, phát hiện đối tượng)
• Sinh học tính toán (giải trình tự DNA, phát hiện khối u não, phát hiện thuốc)
• Ô tô, hàng không vũ trụ và sản xuất (bảo trì dự đoán)
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (nhận dạng giọng nói)

2. Sự hình thành và phát triển của học máy

• 1642 – Blaise Pascal phát minh ra một cỗ máy cơ học có thể cộng, trừ, nhân và chia.
• 1679 – Gottfried Wilhelm Leibniz phát minh ra hệ thống mã nhị phân .
• 1834 – Charles Babbage hình thành ý tưởng về một thiết bị đa năng có thể được lập trình với các thẻ đục lỗ.
• 1842 – Ada Lovelace mô tả một chuỗi hoạt động để giải quyết các vấn đề toán học bằng cách sử dụng máy đục lỗ lý thuyết của Charles Babbage và trở thành lập trình viên đầu tiên.
• 1847 – George Boole tạo ra logic Boolean , một dạng đại số trong đó tất cả các giá trị có thể được rút gọn thành các giá trị nhị phân của true hoặc false.
• 1936 – Nhà logic học và nhà phân tích mật mã người Anh Alan Turing đề xuất một cỗ máy vạn năng có thể giải mã và thực thi một tập hợp các lệnh. Chứng minh được công bố của ông được coi là cơ sở của khoa học máy tính.
• 1952 – Arthur Samuel tạo ra một chương trình để giúp máy tính IBM có khả năng kiểm tra càng tốt càng tốt.
• 1959 – MADALINE trở thành mạng nơ-ron nhân tạo đầu tiên được áp dụng cho một vấn đề trong thế giới thực: loại bỏ tiếng vọng từ đường dây điện thoại.
• 1985 – Mạng nơ-ron nhân tạo của Terry Sejnowski và Charles Rosenberg đã tự học cách phát âm chính xác 20.000 từ trong một tuần.
• 1997 – Deep Blue của IBM đánh bại kiện tướng cờ vua Garry Kasparov.
• 1999 – Một máy trạm thông minh nguyên mẫu CAD đã xem xét 22.000 hình ảnh chụp X quang tuyến vú và phát hiện ung thư chính xác hơn 52% so với các bác sĩ X quang.
• 2006 – Nhà khoa học máy tính Geoffrey Hinton phát minh ra thuật ngữ học sâu để mô tả nghiên cứu mạng thần kinh.
• 2012 – Mạng không giám sát do Google tạo ra đã học cách nhận dạng mèo trong video YouTube với độ chính xác 74,8%.
• 2014 – Một chatbot vượt qua bài kiểm tra Turing bằng cách thuyết phục 33% người đánh giá rằng đó là một thanh thiếu niên Ukraine tên là Eugene Goostman.
• 2014 – AlphaGo của Google đánh bại nhà vô địch con người trong cờ vây, trò chơi trên bàn cờ khó nhất trên thế giới.
• 2016 – LipNet, hệ thống trí tuệ nhân tạo của DeepMind, xác định các từ đọc bằng môi trong video với độ chính xác 93,4%.
• 2019 – Amazon kiểm soát 70% thị phần trợ lý ảo ở Mỹ

3. 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.

4. Tương lai của machine learning

Học máy vẫn là yếu tố quan trọng đối với sự thành công của AI. Tuy nhiên, thành công này sẽ phụ thuộc vào một cách tiếp cận khác đối với AI để khắc phục những điểm yếu của nó, chẳng hạn như vấn đề “hộp đen” xảy ra khi máy học không được giám sát. Cách tiếp cận đó là AI tượng trưng hoặc một phương pháp dựa trên quy tắc để xử lý dữ liệu. Cách tiếp cận tượng trưng sử dụng một biểu đồ tri thức, là một hộp mở, để xác định các khái niệm và các mối quan hệ ngữ nghĩa.

Các nền tảng máy học là một trong những lĩnh vực cạnh tranh nhất của công nghệ doanh nghiệp, với hầu hết các nhà cung cấp lớn, bao gồm Amazon, Google, Microsoft, IBM và những người khác, đang chạy đua để khách hàng đăng ký các dịch vụ nền tảng bao gồm toàn bộ các hoạt động máy học, bao gồm thu thập dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, phân loại dữ liệu, xây dựng mô hình, đào tạo và triển khai ứng dụng.

Khi máy học tiếp tục gia tăng tầm quan trọng đối với hoạt động kinh doanh và AI trở nên thực tế hơn trong các môi trường doanh nghiệp, cuộc chiến nền tảng máy học sẽ chỉ ngày càng khốc liệt.

Tiếp tục nghiên cứu sâu hơn và AI ngày càng tập trung vào việc phát triển các ứng dụng tổng quát hơn. Các mô hình AI ngày nay đòi hỏi phải được đào tạo chuyên sâu để tạo ra một thuật toán được tối ưu hóa cao để thực hiện một nhiệm vụ. Nhưng một số nhà nghiên cứu đang khám phá các cách để làm cho các mô hình trở nên linh hoạt hơn và đang tìm kiếm các kỹ thuật cho phép máy áp dụng ngữ cảnh đã học từ một nhiệm vụ cho các nhiệm vụ khác nhau trong tương lai.

>>> Tham khảo khóa học trở thành kỹ sư lập trình machine learning tại đây:

Nguyễn Cúc