VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ITPLUS
ITPLUS INSTITUTE OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY
Machine Learning là một dạng của trí tuệ nhân tạo mà máy tính có khả năng học hỏi từ dữ liệu mà không cần phải được lập trình cụ thể. Điều này cho phép chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp mà không cần phải có các thuật toán cụ thể được lập trình trước. Công nghệ này hoạt động bằng cách sử dụng các mô hình toán học và thuật toán để phân tích và rút ra các mẫu từ dữ liệu.
Machine Learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, sử dụng các thuật toán được huấn luyện trên các tập dữ liệu để tạo ra các mô hình. Những mô hình này cho phép máy tính thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây thường chỉ có con người mới có khả năng thực hiện, như phân loại hình ảnh, phân tích dữ liệu, hoặc dự đoán biến động giá.
Hiện nay, Machine Learning là một trong những phân nhánh phổ biến nhất của trí tuệ nhân tạo và thường là nguồn cung cấp năng lượng cho nhiều sản phẩm và dịch vụ kỹ thuật số mà chúng ta sử dụng hàng ngày.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Machine Learning bao gồm cách hoạt động, các dạng khác nhau của nó và cách áp dụng thực tế. Chúng ta sẽ xem xét những lợi ích và nguy cơ của Machine Learning.
Machine Learning là một phân nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), sử dụng các thuật toán được huấn luyện trên các tập dữ liệu để tạo ra các mô hình tự học, có khả năng dự đoán kết quả và phân loại thông tin mà không cần sự can thiệp của con người. Machine Learning hiện đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều mục đích thương mại, bao gồm việc đề xuất sản phẩm cho người tiêu dùng dựa trên lịch sử giao dịch của họ, dự đoán biến động thị trường chứng khoán, và dịch văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác.
Trong sử dụng thông thường, thuật ngữ "Machine Learning" thường được sử dụng thay thế cho "trí tuệ nhân tạo" do tính phổ biến của Machine Learning trong lĩnh vực AI ngày nay. Tuy nhiên, hai thuật ngữ này có ý nghĩa khác biệt. Trong khi AI ám chỉ nỗ lực tổng thể để tạo ra các hệ thống có khả năng nhận thức tương tự như con người, Machine Learning đặc biệt chỉ việc sử dụng thuật toán và dữ liệu để đạt được điều này.
Ở cơ bản, phương pháp này sử dụng các thuật toán - tức là các tập hợp quy tắc - được điều chỉnh và tinh chỉnh thông qua việc sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán và phân loại dữ liệu mới. Ví dụ, một thuật toán Machine Learning có thể được "huấn luyện" trên một tập dữ liệu chứa hàng nghìn hình ảnh của các loại hoa được gắn nhãn để sau đó có thể nhận biết một bông hoa trong một bức ảnh mới dựa trên các đặc điểm nó học được từ các hình ảnh khác.
Tuy nhiên, để đảm bảo hiệu suất hoạt động của các thuật toán như vậy, chúng thường cần phải được điều chỉnh nhiều lần cho đến khi tích lũy được một danh sách đầy đủ các hướng dẫn để chúng hoạt động chính xác. Các thuật toán đã được huấn luyện đầy đủ sẽ trở thành "mô hình Machine Learning", tức là các thuật toán đã được huấn luyện để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như phân loại hình ảnh, dự đoán giá nhà đất hoặc thực hiện các nước cờ. Trong một số trường hợp, các thuật toán được xếp chồng lên nhau để tạo ra các mạng phức tạp, cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ ngày càng phức tạp, có nhiều cấp độ như tạo văn bản và hỗ trợ chatbot thông qua phương pháp "Deep Learning".
Kết quả là, mặc dù các nguyên tắc cơ bản của Machine Learning tương đối đơn giản, nhưng các mô hình được tạo ra cuối cùng có thể rất phức tạp và cấp độ cao.
Machine Learning và Deep Learning
Khi thăm dò về Machine Learning, bạn sẽ gặp thuật ngữ " Deep Learning ". Mặc dù hai thuật ngữ này có liên quan, nhưng cũng có sự khác biệt rõ ràng. Deep Learning là một phần của lĩnh vực Machine Learning, nơi các thuật toán được tổ chức vào "mạng lưới thần kinh" mô phỏng cấu trúc của bộ não con người, cho phép máy tính thực hiện các nhiệm vụ ngày càng phức tạp.
Có nhiều loại Machine Learning khác nhau hỗ trợ đa dạng hàng hóa và dịch vụ kỹ thuật số mà chúng ta sử dụng hàng ngày. Mặc dù mỗi loại này đều cố gắng đạt được mục tiêu chung là tạo ra máy móc và ứng dụng có khả năng hoạt động mà không cần sự giám sát của con người, nhưng phương pháp cụ thể mà chúng sử dụng có thể khác nhau.
Để giúp bạn hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa các loại này, dưới đây là một cái nhìn tổng quan về bốn loại Machine Learning phổ biến được sử dụng chủ yếu hiện nay.
Trong Supervised Machine Learning, các thuật toán được huấn luyện trên các tập dữ liệu được gắn nhãn, trong đó mỗi mẫu dữ liệu được kèm theo một nhãn hoặc thẻ mô tả. Nói cách khác, các thuật toán được cung cấp các dữ liệu có "đáp án" kèm theo, mô tả cách diễn giải dữ liệu. Ví dụ: một thuật toán có thể được cung cấp các hình ảnh của hoa kèm theo các nhãn cho từng loại hoa, để thuật toán có thể nhận dạng bông hoa tốt hơn khi được cung cấp một bức ảnh mới.
Supervised Machine Learning thường được áp dụng để xây dựng các mô hình Machine Learning cho mục đích dự đoán và phân loại.
Trong Unsupervised Machine Learning, các thuật toán được huấn luyện trên các tập dữ liệu không được gắn nhãn. Trong quá trình này, thuật toán được cung cấp dữ liệu mà không có thẻ đi kèm, yêu cầu thuật toán tự khám phá các mẫu mà không cần sự hướng dẫn từ bên ngoài. Ví dụ: một thuật toán có thể được cung cấp một lượng lớn dữ liệu người dùng chưa được gắn nhãn, được lựa chọn từ một trang mạng xã hội để xác định xu hướng hành vi trên nền tảng.
Unsupervised Machine Learning thường được các nhà nghiên cứu và chuyên gia dữ liệu sử dụng để phát hiện các mẫu trong các tập dữ liệu lớn, không được gắn nhãn một cách hiệu quả và nhanh chóng.
Semi-supervised Machine Learningsử dụng cả dữ liệu có nhãn và không nhãn để huấn luyện các thuật toán. Trong quá trình này, thường đầu tiên, các thuật toán được cung cấp một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn để hướng dẫn việc phát triển của chúng, sau đó tiếp tục được cung cấp một lượng lớn dữ liệu không có nhãn để hoàn thiện mô hình. Ví dụ: một thuật toán có thể được đào tạo trên một tập nhỏ dữ liệu giọng nói có nhãn, sau đó tiếp tục được huấn luyện trên một tập dữ liệu giọng nói lớn hơn mà không có nhãn, nhằm tạo ra một mô hình học máy có khả năng nhận dạng giọng nói.
Semi-supervised Machine Learning thường được sử dụng để đào tạo các thuật toán để phân loại và dự đoán trong các trường hợp không có sẵn một lượng lớn dữ liệu có nhãn.
Reinforcement Learning sử dụng phương pháp thử và sai để huấn luyện các thuật toán và xây dựng mô hình. Trong quá trình đào tạo, các thuật toán hoạt động trong một môi trường cụ thể và sau đó nhận phản hồi dựa trên kết quả từ mỗi hành động. Tương tự như cách một đứa trẻ học tập, thuật toán dần dần hiểu được môi trường của nó và bắt đầu tối ưu hóa các hành động để đạt được kết quả mong muốn. Ví dụ: một thuật toán có thể được tối ưu hóa thông qua việc chơi các ván cờ liên tục, cho phép nó học từ những thành công và thất bại trong quá khứ khi chơi mỗi ván.
Reinforcement Learning thường được áp dụng để tạo ra các thuật toán có khả năng đưa ra chuỗi quyết định hoặc hành động một cách hiệu quả để đạt được mục tiêu, ví dụ như chơi trò chơi hoặc tóm tắt nội dung của văn bản.
Sức mạnh của Machine Learning đã đưa ra một sự biến đổi tích cực đối với thế giới hiện nay. Ngày nay, phương pháp này được áp dụng để xây dựng các mô hình có khả năng dự đoán sự phát triển của ung thư trong quá trình quét y tế, phát hiện các giao dịch gian lận, và thậm chí hỗ trợ việc học ngôn ngữ cho mọi người. Một số lợi ích của Machine Learning:
Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ thay đổi xã hội mới nào, Machine Learning cũng có những nguy cơ tiềm ẩn do đó sử dụng hay phát triển các công cụ và thuật toán Trí Tuệ Nhân Tạo luôn phải có sự giám sát và đánh giá kỹ càng từ phía các nhà phát triển.
Xem thêm Khóa học Machine Learning của ITPlus: http://itplus-academy.edu.vn/tri-tue-nhan-tao.html
.jpg)
