Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào mà Facebook có thể tự động nhận diện khuôn mặt trong ảnh, hay Google Dịch có thể dịch nhanh chóng giữa hàng chục ngôn ngữ khác nhau? Bí mật nằm ở một công nghệ mang tên Machine Learning – học máy. Vậy chính xác thì Machine Learning Là Gì, và nó hoạt động như thế nào? Hãy cùng LA Là Gì khám phá nhé!
Nói một cách dễ hiểu, Machine Learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Thay vì phải viết ra từng dòng lệnh để máy tính thực hiện một tác vụ cụ thể, với Machine Learning, chúng ta “huấn luyện” máy tính bằng cách cung cấp cho nó một lượng lớn dữ liệu và để nó tự tìm ra các quy luật, mẫu hình ẩn chứa bên trong.
Machine Learning Process
Ví dụ, để huấn luyện một mô hình Machine Learning nhận diện hình ảnh con mèo, chúng ta cần cung cấp cho nó hàng ngàn, thậm chí hàng triệu bức ảnh về mèo với nhiều hình dạng, màu sắc, góc chụp khác nhau. Từ dữ liệu này, mô hình sẽ tự động học cách nhận biết các đặc trưng của mèo, chẳng hạn như hình dạng tai, mắt, mũi, râu…
Sau quá trình huấn luyện, khi gặp một hình ảnh mới, mô hình có thể dự đoán xem đó có phải là hình ảnh con mèo hay không dựa trên những gì nó đã học được. Quá trình này giống như cách trẻ con học nhận biết thế giới xung quanh vậy.
Cat Image Recognition
Machine Learning có rất nhiều ứng dụng trong đời sống, từ những ứng dụng quen thuộc như gợi ý sản phẩm trên các trang thương mại điện tử, lọc email spam, phát hiện gian lận tài chính, cho đến những lĩnh vực phức tạp hơn như xe tự lái, chẩn đoán bệnh, và nghiên cứu khoa học.
Các loại Machine Learning
Tùy thuộc vào cách thức học và loại dữ liệu được sử dụng, Machine Learning được chia thành ba loại chính:
1. Học có giám sát (Supervised Learning)
Trong học có giám sát, chúng ta cung cấp cho mô hình dữ liệu đã được gán nhãn. Ví dụ, với bài toán nhận diện hình ảnh con mèo, mỗi bức ảnh được cung cấp cho mô hình đều được gán nhãn là “mèo” hoặc “không phải mèo”. Mô hình sẽ học từ dữ liệu này để tạo ra một hàm ánh xạ từ đầu vào (hình ảnh) sang đầu ra (nhãn).
2. Học không giám sát (Unsupervised Learning)
Khác với học có giám sát, học không giám sát sử dụng dữ liệu không được gán nhãn. Mô hình tự tìm kiếm các mẫu hình, cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Ví dụ, trong phân tích giỏ hàng, học không giám sát có thể được sử dụng để phân nhóm khách hàng có hành vi mua sắm tương tự nhau.
Types of Machine Learning
3. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
Học tăng cường tập trung vào việc huấn luyện mô hình để đưa ra quyết định trong một môi trường cụ thể. Mô hình sẽ nhận được phần thưởng cho những hành động đúng và bị phạt cho những hành động sai. Qua thời gian, mô hình sẽ học cách đưa ra những quyết định tối ưu để tối đa hóa phần thưởng.
Tương lai của Machine Learning
Machine Learning đang phát triển với tốc độ chóng mặt và được kỳ vọng sẽ tiếp tục là một trong những công nghệ đột phá trong tương lai. Sự phát triển của Machine Learning sẽ mang đến nhiều cơ hội cũng như thách thức, đòi hỏi chúng ta phải liên tục cập nhật kiến thức và thích nghi với sự thay đổi.
