Học máy (ML) 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. Các thuật toán ML được thiết kế để phân tích và giải thích các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu, sau đó sử dụng kiến thức này để đưa ra dự đoán hoặc thực hiện hành động sáng suốt.
Về cốt lõi, ML liên quan đến việc tạo ra các mô hình toán học có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian. Những mô hình này được đào tạo bằng cách sử dụng lượng lớn dữ liệu được dán nhãn, trong đó biết rõ đầu ra hoặc kết quả mong muốn. Bằng cách phân tích dữ liệu này, thuật toán ML có thể xác định các mẫu và mối quan hệ cho phép chúng khái quát hóa kiến thức và đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.
Có một số loại thuật toán ML, mỗi loại có điểm mạnh và ứng dụng riêng. Học có giám sát là một cách tiếp cận phổ biến trong đó thuật toán được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu được dán nhãn, nghĩa là đầu ra mong muốn được cung cấp cùng với dữ liệu đầu vào. Ví dụ: trong hệ thống phân loại email spam, thuật toán sẽ được huấn luyện bằng cách sử dụng tập dữ liệu gồm các email được gắn nhãn là spam hoặc không phải spam. Bằng cách phân tích đặc điểm của những email này, thuật toán có thể học cách phân biệt giữa hai loại và phân loại các email mới, chưa thấy cho phù hợp.
Mặt khác, học tập không giám sát bao gồm các thuật toán đào tạo trên dữ liệu không được gắn nhãn, trong đó không xác định được đầu ra mong muốn. Mục tiêu là khám phá các mẫu hoặc cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Ví dụ: các thuật toán phân cụm có thể nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau dựa trên tính năng hoặc đặc điểm của chúng. Điều này có thể hữu ích trong việc phân khúc khách hàng, trong đó thuật toán có thể xác định các nhóm khách hàng riêng biệt có sở thích hoặc hành vi tương tự.
Một loại thuật toán ML 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 nhận được phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của mình và nó sử dụng phản hồi này để tìm hiểu chính sách hoặc chiến lược tối ưu. Học tăng cường đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như robot và chơi trò chơi. Ví dụ: AlphaGo, do DeepMind phát triển, đã sử dụng phương pháp học tăng cường để đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới.
Các thuật toán ML cũng có thể được phân loại dựa trên phong cách học tập của chúng. Học hàng loạt bao gồm việc huấn luyện thuật toán trên một tập dữ liệu cố định và sau đó sử dụng mô hình đã học để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới. Mặt khác, học trực tuyến cho phép thuật toán cập nhật mô hình liên tục khi có dữ liệu mới. Điều này đặc biệt hữu ích trong các trường hợp dữ liệu động và thay đổi theo thời gian.
ML có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Trong chăm sóc sức khỏe, thuật toán ML có thể phân tích hình ảnh y tế để phát hiện bệnh hoặc dự đoán kết quả của bệnh nhân. Trong tài chính, ML có thể được sử dụng để phát hiện gian lận, dự đoán thị trường chứng khoán và chấm điểm tín dụng. ML cũng được sử dụng trong các hệ thống đề xuất, chẳng hạn như hệ thống được các nhà bán lẻ trực tuyến và dịch vụ phát trực tuyến sử dụng, để cá nhân hóa nội dung và cải thiện trải nghiệm người dùng.
ML là một trường con của AI tập trung vào phát triển các thuật toán và mô hình có thể học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Nó liên quan đến các mô hình đào tạo sử dụng dữ liệu được gắn nhãn hoặc không được gắn nhãn để xác định các mẫu và mối quan hệ, sau đó có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán sáng suốt hoặc thực hiện hành động. ML có nhiều loại thuật toán khác nhau, bao gồm học có giám sát, không giám sát và học tăng cường, mỗi loại có điểm mạnh và ứng dụng riêng. ML đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, tạo điều kiện cho những tiến bộ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính, hệ thống khuyến nghị và nhiều lĩnh vực khác.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là gì và nó hoạt động như thế nào với AI?
- 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?
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)