Học máy – Tự động hóa trong học tập

học máy
Học máy hay máy học (tiếng Anh: Machine learning) là một thuật ngữ đề cập đến các chương trình máy tính có khả năng học hỏi về cách hoàn thành các nhiệm vụ và cách cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Học máy (Machine learning)

Học máy hay máy học trong tiếng Anh là Machine learning, viết tắt: ML.

Học máy (ML) là một công nghệ phát triển từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán ML là các chương trình máy tính có khả năng học hỏi về cách hoàn thành các nhiệm vụ và cách cải thiện hiệu suất theo thời gian.

ML vẫn đòi hỏi sự đánh giá của con người trong việc tìm hiểu dữ liệu cơ sở và lựa chọn các kĩ thuật phù hợp để phân tích dữ liệu. Đồng thời, trước khi sử dụng, dữ liệu phải sạch, không có sai lệch và không có dữ liệu giả.

Các mô hình ML yêu cầu lượng dữ liệu đủ lớn để “huấn luyện” và đánh giá mô hình. Trước đây, các thuật toán ML thiếu quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu cần thiết để mô hình hóa các mối quan hệ giữa các dữ liệu. Sự tăng trưởng trong dữ liệu lớn (big data) đã cung cấp các thuật toán ML với đủ dữ liệu để cải thiện độ chính xác của mô hình và dự đoán.

học máy
học máy

Máy học và sự cần thiết của nó

Học máy là một lĩnh vực phụ của Trí tuệ nhân tạo, trong đó hệ thống máy tính được cung cấp các thuật toán được thiết kế để tự phân tích và diễn giải các loại dữ liệu khác nhau. Các thuật toán học tập này có được khả năng phân tích khi chúng được đào tạo cho giống nhau bằng cách sử dụng dữ liệu mẫu.

Nó có ích khi lượng dữ liệu cần phân tích rất lớn và vượt quá giới hạn của con người. Nó có thể được sử dụng để đi đến kết luận quan trọng và đưa ra quyết định quan trọng.

Một số lĩnh vực quan trọng nơi nó đang được triển khai

  1. Điều trị ung thư-

Hóa trị, được sử dụng để tiêu diệt các tế bào ung thư, có nguy cơ giết chết ngay cả các tế bào khỏe mạnh trong cơ thể con người. Một giải pháp thay thế hiệu quả cho hóa trị là xạ trị sử dụng các thuật toán máy học để phân biệt đúng giữa các tế bào.

  1. Phẫu thuật bằng robot-

Sử dụng công nghệ này, các ca phẫu thuật không có rủi ro có thể được thực hiện ở các bộ phận của cơ thể con người, nơi không gian hẹp và nguy cơ bác sĩ làm lộn xộn ca phẫu thuật là cao. Phẫu thuật bằng robot được đào tạo bằng cách sử dụng các thuật toán học máy.

học máy
học máy
  1. Tài chính-

Nó được sử dụng để phát hiện các giao dịch ngân hàng gian lận trong vòng vài giây mà con người sẽ mất hàng giờ để nhận ra.

Tiện ích của Học máy là vô tận và có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực.

Người ta học được gì trong Học máy?

  1. Các thuật toán được giám sát-

Học tập có giám sát là loại học tập trong đó đầu vào và đầu ra được biết đến và bạn viết một thuật toán để tìm hiểu quá trình ánh xạ hoặc mối quan hệ giữa chúng.

Hầu hết các thuật toán đều dựa trên việc học có giám sát.

  1. Các thuật toán không được giám sát-

Trong học tập không có giám sát, kết quả đầu ra là không xác định và các thuật toán phải được viết theo cách khiến chúng có thể tự chủ trong việc xác định cấu trúc và phân phối dữ liệu.

Điều kiện tiên quyết

Sinh viên khoa học máy tính và những sinh viên khác có nền tảng kỹ thuật sẽ thấy dễ dàng hơn khi học Máy học. Tuy nhiên, bất kỳ ai có kiến ​​thức tốt hoặc ít nhất là cơ bản trong các lĩnh vực sau đây đều có thể nắm vững chủ đề này ở trình độ sơ cấp: –

  1. Các nguyên tắc cơ bản của lập trình-

Các nguyên tắc cơ bản của lập trình bao gồm sự hiểu biết tốt về lập trình cơ bản, cấu trúc dữ liệu và các thuật toán của nó.

  1. Xác suất & thống kê-

Các chủ đề chính về xác suất như tiên đề & quy tắc, định lý Baye, hồi quy, v.v. phải được biết đến.

Cần có kiến ​​thức về các chủ đề thống kê như giá trị trung bình, số trung vị, phương thức, phương sai và phân phối như bình thường, Poisson, nhị thức, v.v.

  1. Đại số tuyến tính-

Đại số tuyến tính là biểu diễn của biểu thức tuyến tính dưới dạng ma trận & không gian vectơ. Đối với điều này, người ta phải được thông báo đầy đủ về các chủ đề như ma trận, số phức và phương trình đa thức.

LƯU Ý: Những điều kiện tiên quyết này dành cho người mới bắt đầu.

Triển vọng việc làm trong lĩnh vực Máy học

Nhờ vào các ứng dụng vô hạn & sử dụng trong công nghệ hiện đại và ứng biến, nhu cầu đối với các chuyên gia của nó đang tăng lên từng ngày và nó sẽ không bao giờ đi ra ngoài xu hướng.

Một chuyên gia có thể tìm được việc làm trong các lĩnh vực sau: –

  • Kỹ sư học máy
  • Kỹ sư dữ liệu
  • Nhà phân tích dữ liệu
  • Nhà khoa học dữ liệu

Các loại thuật toán học máy

Có 2 loại ML chính bao gồm học có giám sát (supervised learning) và học không giám sát (unsupervised learning).

Học có giám sát

Trong học có giám sát, máy tính học cách mô hình hóa các mối quan hệ dựa trên dữ liệu được gán nhãn (labeled data). Sau khi tìm hiểu cách tốt nhất để mô hình hóa các mối quan hệ cho dữ liệu được gắn nhãn, các thuật toán được huấn luyện được sử dụng cho các bộ dữ liệu mới.

Ứng dụng của kĩ thuật học có giám sát: Xác định tín hiệu hay biến số tốt nhất để dự báo lợi nhuận trong tương lai của cổ phiếu hoặc dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán.

Học không giám sát

Trong học không giám sát, máy tính không được cung cấp dữ liệu được dán nhãn mà thay vào đó chỉ được cung cấp dữ liệu mà thuật toán tìm cách mô tả dữ liệu và cấu trúc của chúng.

Ứng dụng của học không giám sát: Phân loại các công ty thành các nhóm công ty tương đồng dựa trên đặc điểm của chúng thay vì sử dụng tiêu chuẩn của các nhóm ngành hoặc các quốc gia.

học máy
học máy

Ứng dụng

Các thuật toán ML đang được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn (big data) để giúp dự đoán xu hướng hoặc sự kiện thị trường, ví dụ như dự đoán kết quả cuộc bầu cử chính trị.

Các thuật toán nhận dạng hình ảnh hiện có thể phân tích dữ liệu từ các hệ thống chụp ảnh vệ tinh để cung cấp thông tin về số lượng khách hàng tại các bãi đậu xe của cửa hàng bán lẻ, hoạt động vận chuyển và cơ sở sản xuất, và sản lượng nông nghiệp…Những thông tin này sẽ cung cấp dữ liệu đầu vào cho các mô hình định giá hoặc các mô hình kinh tế.

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Từ khóa:

  • Học máy là gì
  • Môn học máy
  • giáo trình học máy (machine learning)
  • Nhập môn học máy
  • Tại sao học máy lại quan trọng
  • Các dạng học máy
  • Tổng quan về học máy
  • Xây dựng mô hình học máy

Các chuyên mục nội dung liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *