Học máy là một trường con của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính học hỏi và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình rõ ràng. Nó là một công cụ mạnh mẽ cho phép máy móc tự động phân tích và giải thích dữ liệu phức tạp, xác định các mẫu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán sáng suốt.
Về cốt lõi, học máy liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật thống kê để cho phép máy tính học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng đối với một nhiệm vụ cụ thể theo thời gian. Điều này đạt được thông qua việc tạo ra các mô hình có thể khái quát hóa từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên những đầu vào mới, chưa được nhìn thấy. Các mô hình này được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu có nhãn hoặc không nhãn, tùy thuộc vào loại thuật toán học được sử dụng.
Có một số loại thuật toán học máy, mỗi loại phù hợp với các loại nhiệm vụ và dữ liệu khác nhau. Học có giám sát là một trong những cách tiếp cận như vậy trong đó mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu được dán nhãn, trong đó mỗi đầu vào được liên kết với một đầu ra hoặc nhãn tương ứng. Ví dụ: trong nhiệm vụ phân loại email spam, thuật toán được huấn luyện bằng cách sử dụng tập dữ liệu gồm các email được gắn nhãn là spam hoặc không phải spam. Sau đó, mô hình sẽ học cách phân loại các email mới, chưa được nhìn thấy dựa trên các mẫu mà nó đã học được từ dữ liệu huấn luyện.
Mặt khác, học tập không giám sát liên quan đến các mô hình đào tạo sử dụng dữ liệu không được gắn nhãn. Mục tiêu là khám phá các mẫu hoặc cấu trúc trong dữ liệu mà không cần bất kỳ kiến thức trước nào về đầu ra hoặc nhãn. Phân cụm là một kỹ thuật học không giám sát phổ biến, trong đó thuật toán nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau dựa trên những điểm tương đồng hoặc khác biệt vốn có của chúng.
Một loại học máy quan trọng khác là học tăng cường. Theo cách tiếp cận này, tác nhân học cách tương tác với môi trường và tối đa hóa tín hiệu khen thưởng bằng cách thực hiện các hành động. Tác nhân khám phá môi trường, nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt và điều chỉnh hành động của mình để tối đa hóa phần thưởng tích lũy theo thời gian. Kiểu học này đã được áp dụng thành công cho các nhiệm vụ như chơi trò chơi, chế tạo robot và lái xe tự động.
Học máy có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Trong chăm sóc sức khỏe, nó có thể được sử dụng để dự đoán kết quả bệnh tật, xác định các mẫu trong hình ảnh y tế hoặc cá nhân hóa kế hoạch điều trị. Trong tài chính, thuật toán học máy có thể được sử dụng để phát hiện gian lận, chấm điểm tín dụng và giao dịch thuật toán. Các ứng dụng khác bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, hệ thống đề xuất và nhiều ứng dụng khác.
Học máy là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tập trung vào phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Nó liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật thống kê để đào tạo các mô hình sử dụng dữ liệu được gắn nhãn hoặc không được gắn nhãn và nó có nhiều loại thuật toán phù hợp với các nhiệm vụ và dữ liệu khác nhau. Học máy có nhiều ứng dụng trong các ngành công nghiệp, khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
- TensorBoard là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Giới thiệu (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Học máy là gì (đi đến chủ đề liên quan)