Tất tần tật thông tin về Machine Learning

Học máy là gì?

Học máy là một miền phụ của Trí tuệ nhân tạo, sử dụng các thuật toán giúp máy tính có thể học từ dữ liệu để thực hiện các tác vụ thay vì được lập trình rõ ràng.

Trong vài năm gần đây, học máy đã gây ra một cơn sốt công nghệ trên toàn thế giới. Mỗi năm trong giới hàn lâm có hàng nghìn bài báo khoa học về chủ đề này. Đối với thế giới công nghiệp, các công ty lớn như Google, Facebook, Microsoft và các công ty khởi nghiệp đều đầu tư vào học máy.

Trên thực tế, học máy hiện đang là lĩnh vực thể hiện rõ sự tiến bộ trong quá trình của Trí tuệ nhân tạo. Đây là một chủ đề nóng và có tiềm năng làm cho máy móc thông minh hơn.

Trong bài viết này, Rapidsharefiles sẽ cố gắng giúp mọi người hiểu máy học là gì? Cách thức hoạt động của máy học và những lưu ý chính trong máy học.

Sự ra đời của học máy

Sự khác biệt chính giữa con người và máy tính là con người học hỏi từ những kinh nghiệm trong quá khứ, nhưng với máy tính hay máy móc thì cần phải tuân theo một quy trình đã có từ trước. Máy tính là thiết bị hoạt động nghiêm ngặt theo lẽ thường.

Vì vậy, chúng ta có thể hiểu rằng nếu chúng ta muốn máy làm một việc gì đó, chúng ta cần cung cấp cho nó các quy trình chi tiết và hướng dẫn từng bước về chính xác những gì cần làm.

Vì vậy, con người phải viết script và lập trình để máy tính làm theo hướng dẫn và có thể tự học. Đây là cách máy học ra đời.

Khái niệm về học máy chính xác là máy tính học hỏi từ dữ liệu trong quá khứ và học hỏi kinh nghiệm theo thời gian để làm những điều chúng ta muốn một cách trọn vẹn nhất.

Học máy hoạt động như thế nào?

Học máy được hướng dẫn sử dụng tập dữ liệu đào tạo. Từ đó tạo ra mô hình nguyên mẫu. Kỹ thuật thuật toán này sẽ lấy dữ liệu mới, sau đó đưa ra các dự đoán phân tích dựa trên nguyên mẫu cơ bản.

Dựa trên phân tích ở trên, thuật toán học máy sẽ tiến hành nếu độ chính xác được công nhận. Nếu độ chính xác không được công nhận, thuật toán này sẽ chỉ dẫn lại nhiều lần với tập dữ liệu hướng dẫn.

Các phân tích trên sẽ được đánh giá về độ chính xác. Nếu độ chính xác này được công nhận, thuật toán ML sẽ tiếp tục. Nếu độ chính xác không được công nhận, thuật toán này sẽ được hướng dẫn lại nhiều lần với một tập dữ liệu lệnh tăng dần.

Sự phát triển của Học máy

Ngày nay, nhờ công nghệ máy học, việc máy tính không còn là “học” những câu chuyện của quá khứ nữa. Máy học được sinh ra từ khả năng nhận dạng các mẫu và từ lý thuyết máy tính có thể “học” mà không cần lập trình.

Các nhà nghiên cứu quan tâm đến trí tuệ nhân tạo muốn xem máy tính có thể học dữ liệu như thế nào. Việc lặp đi lặp lại học máy rất quan trọng vì khi các mô hình tiếp xúc với dữ liệu mới. Máy học có thể được điều chỉnh độc lập. Máy học “học” các phép tính đầu tiên để trả lại kết quả và quyết định đáng tin cậy.

Đã có nhiều thuật toán học máy nổi tiếng từ lâu, nhưng với khả năng tự động áp dụng các phép tính vào Dữ liệu lớn – lặp lại với tốc độ nhanh hơn chỉ mới được phát triển gần đây.

Một số ứng dụng của máy học

Cảnh báo giao thông (ứng dụng Google Maps)

Google Maps có lẽ là ứng dụng được sử dụng nhiều nhất mỗi khi tham gia giao thông. Đặc biệt, khi các ứng dụng di chuyển khác như Grab, Be được áp dụng rộng rãi.

Các thông tin về quãng đường đã đi, thời gian di chuyển được phân tích cùng lúc trên Google Maps. Trên thực tế, dữ liệu lịch sử của tuyến đường đã được thu thập theo thời gian và lấy từ một số dữ liệu có sẵn từ các nguồn khác.

Thông tin này được Google thu thập và tổng hợp thành dữ liệu lưu lượng truy cập, thông qua các thuật toán phân tích trên máy học.

Mạng xã hội Facebook

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của học máy là “gợi ý tự động gắn thẻ bạn bè trên Facebook”. Facebook sử dụng tính năng nhận dạng khuôn mặt và nhận dạng hình ảnh để tự động tìm ra khuôn mặt của người phù hợp.

Dự án DeepFace của Facebook thực hiện nhiệm vụ nhận diện khuôn mặt và xác định các đối tượng cụ thể trong ảnh. Ngoài ra, nó còn cung cấp các Thẻ thay thế (Alternate Tags) cho các hình ảnh đã được upload trên facebook.

Trợ lý ảo cá nhân

Với ứng dụng trợ lý cá nhân ảo, bạn có thể tìm thấy thông tin hữu ích khi được yêu cầu bằng văn bản hoặc giọng nói. Một số ứng dụng chính của học máy là:

– Nhận diện giọng nói

– Chuyển lời nói thành đoạn văn

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

– Chuyển văn bản thành giọng nói

Phát trực tuyến video trên Netflix

Các thuật toán được xây dựng trên Netflix sẽ liên tục thu thập lượng dữ liệu khổng lồ về hoạt động của người dùng như:

– Khi nào bạn tua lại hoặc tua đi, khi nào bạn tạm dừng

– Bạn xem nội dung gì?

– Ngày và giờ bạn xem

– Khi bạn tạm dừng và rời khỏi nội dung

Phát hiện gian lận

Theo các chuyên gia dự đoán, giá trị của gian lận thẻ tín dụng trực tuyến sẽ tăng vọt lên 32 tỷ USD vào năm 2020. Đồng thời, số lượng tội phạm cũng trở nên bảo thủ hơn. Đây sẽ là một vấn đề đáng quan tâm.

Vì vậy, máy học được coi là một giải pháp hoàn hảo cho vấn đề này. Vì phát hiện gian lận là một trong những tính năng quan trọng nhất của học máy.

Tuy nhiên, hiện tại, học máy vẫn chưa thể đạt được độ chính xác 100% vì thuật toán là do con người tạo ra. Tuy nhiên, học máy thực sự là một công cụ tuyệt vời giúp AI tiếp cận với nhiều đối tượng hơn.