 là gì){kind=small}
Tin Công Nghệ
Công nghệ máy học (Machine Learning) là gì?
474 24/05/2023
Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, Machine Learning (Học máy) đã trở thành một lĩnh vực nổi bật và quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác trong các lĩnh vực rộng lớn. Học máy đã thay đổi cách chúng ta tiếp cận và phân tích dữ liệu, từ việc dự đoán hành vi người dùng trên mạng xã hội đến tự động hóa các quy trình sản xuất trong công nghiệp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các khái niệm cơ bản của Học máy và cách nó đã thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ.
Mục Lục
Công nghệ máy học là gì?
Máy học là môn khoa học nhằm phát triển những thuật toán và mô hình thống kê mà các hệ thống máy tính sử dụng để thực hiện các tác vụ dựa vào khuôn mẫu và suy luận mà không cần hướng dẫn cụ thể. Các hệ thống máy tính sử dụng thuật toán máy học để xử lý khối lượng lớn dữ liệu trong quá khứ và xác định các khuôn mẫu dữ liệu. Việc này cho phép chúng dự đoán kết quả chính xác hơn từ cùng một tập dữ liệu đầu vào cho trước.
Ví dụ: các nhà khoa học dữ liệu có thể đào tạo một ứng dụng y tế chẩn đoán ung thư từ ảnh chụp X-quang bằng cách lưu trữ hàng triệu ảnh quét và chẩn đoán tương ứng.
Có các loại thuật toán máy học nào?
Các thuật toán có thể được phân loại theo 4 cách học tùy thuộc vào loại dữ liệu đầu vào và kết quả kỳ vọng.
- Máy học có giám sát
- Máy học không có giám sát
- Máy học nửa giám sát
- Máy học tăng cường
Cách thức hoạt động của công nghệ máy học
Ý tưởng chính đằng sau công nghệ máy học là mối quan hệ toán học sẵn có giữa bất kỳ cách kết hợp dữ liệu đầu vào và kết quả nào. Mô hình máy học không biết trước mối quan hệ này, nhưng có thể dự đoán chúng nếu được cung cấp đủ tập dữ liệu. Điều này có nghĩa là tất cả các thuật toán máy học đều được xây dựng dựa trên hàm toán học có thể chỉnh sửa. Nguyên tắc cốt lõi có thể được hiểu như sau:
- Chúng ta “đào tạo” thuật toán bằng cách cho nó những cách kết hợp dữ liệu đầu vào/kết quả (i,o) – (2,10), (5,19) và (9,31)
- Thuật toán tính toán mối quan hệ giữa đầu vào và kết quả là: o=3*i+4
- Sau đó, chúng ta nhập dữ liệu đầu vào là 7 và yêu cầu thuật toán dự đoán kết quả. Thuật toán có thể tự động xác định kết quả là 25.
Mặc dù đây là cách hiểu cơ bản, máy học tập trung vào nguyên tắc rằng tất cả các điểm dữ liệu phức tạp có thể được kết nối về mặt toán học bởi các hệ thống máy tính, miễn là những hệ thống này có đủ dữ liệu và công suất điện toán để xử lý dữ liệu đó. Do vậy, độ chính xác của kết quả có mối tương quan trực tiếp với cường độ dữ liệu đầu vào.
Các lĩnh vực ứng dụng công nghệ máy học?
- Sản xuất
- Chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống
- Dịch vụ tài chính
- Bán lẻ
- Truyền thông và giải trí
Ưu điểm và khuyết điểm của máy học là gì?
Công nghệ máy học (Machine Learning) có những ưu điểm và khuyết điểm đáng chú ý. Dưới đây là một số điểm quan trọng:
Ưu điểm của công nghệ máy học:
Xử lý dữ liệu phức tạp: Máy học có khả năng xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, có cấu trúc phức tạp và không rõ ràng. Nó có thể tìm ra các mẫu, quy luật và thông tin tiềm ẩn từ dữ liệu mà con người khó có thể nhận biết.
Tự động hóa và tối ưu hóa: Máy học giúp tự động hóa quá trình ra quyết định và tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống. Với khả năng học từ kinh nghiệm, nó có thể tự điều chỉnh và cải thiện dự đoán và kết quả theo thời gian.
Xử lý dữ liệu thời gian thực: Máy học có thể xử lý dữ liệu và đưa ra dự đoán trong thời gian thực, cho phép nhanh chóng phản ứng và đưa ra quyết định trong các tình huống yêu cầu tốc độ và hiệu suất cao.
Khám phá tri thức mới: Máy học có khả năng tìm ra thông tin mới và không gian tri thức tiềm ẩn từ dữ liệu. Nó có thể đưa ra những phát hiện mới, tạo ra những đánh giá và kiến thức sâu hơn về một vấn đề cụ thể.
Tuy nhiên, công nghệ máy học cũng có một số khuyết điểm cần lưu ý:
Phụ thuộc vào dữ liệu: Máy học yêu cầu dữ liệu đầy đủ và đ representational learning. Quy mô và chất lượng của dữ liệu đầu vào sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng và hiệu suất của mô hình máy học.
Giải thích kết quả: Một số thuật toán máy học có thể cho ra kết quả chính xác, nhưng không dễ giải thích. Điều này gây khó khăn khi muốn hiểu rõ các quyết định và quy luật mà mô hình đã học.
Overfitting và Underfitting: Máy học có nguy cơ gặp phải tình trạng overfitting (quá khớp) hoặc underfitting (không khớp đúng) khi áp dụng
Kết luận
Công nghệ máy học đã trải qua một cuộc cách mạng đáng kinh ngạc trong thời gian gần đây. Từ việc phát triển mạnh mẽ của các mô hình học sâu, cùng với sự tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực xử lý dữ liệu và tính toán, máy học đã trở thành một lĩnh vực quan trọng và tạo ra ảnh hưởng sâu sắc trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
>>> Xem ngay các dòng máy chủ Dell 15G, Dell 16G hỗ trợ ưng dụng AI.
CHIA SẺ BÀI VIẾT
