Máy học (Machine Learning – ML) không chỉ là một buzzword; mà nó là một cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo đang định hình lại bối cảnh kinh doanh. Học máy sẽ thay đổi tương lai của lực lượng lao động và tác động đến nhiều loại hình kinh doanh. Nhưng chính xác thì máy học là gì, và có những dánh máy học nào trong Machine Learning? Bài viết này cung cấp một hướng dẫn cơ bản về học máy và giải thích cách nó hoạt động.
1. Machine Learning là gì? Máy học là gì?
Máy học là thuật ngữ chung để chỉ việc máy tính học từ dữ liệu. Đây là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI), trong đó các thuật toán được sử dụng để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể mà không cần lập trình rõ ràng – thay vào đó, chúng nhận diện các mẫu trong dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên những gì đã học khi có dữ liệu mới. Máy học (ML) là một cách hiệu quả để tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, vượt xa hơn so với tự động hóa dựa trên quy tắc.
Máy học (Machine Learning – ML) đã thu hút được nhiều sự chú ý trong những năm gần đây nhờ việc ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Từ phát hiện gian lận thẻ tín dụng đến quảng cáo nhắm mục tiêu trên mạng xã hội, ML đang được sử dụng cho những nhiệm vụ trước đây do con người thực hiện nhưng giờ có thể tự động hóa thông qua các thuật toán dựa trên cơ sở dữ liệu lớn.
2. Các dạng máy học trong Machine Learning
Để hiểu Máy học (Machine Learning) được sử dụng như thế nào trong kinh doanh và cách thức hoạt động của nó, điều quan trọng là phải biết các cách khác nhau mà ML có thể hoạt động. Có ba cách phổ biến nhất mà máy móc có thể học: Học có giảm sát (Supervised learning), Học không giám sát (Unsupervised learning) và Học tăng cường (Reinforcement learning)
2.1. Học có giám sát là gì? Supervised learning là gì?
Học có giám sát Supervised learning sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn hoặc đánh dấu để huấn luyện các mô hình Máy học (ML). Các thuật toán có thể được đào tạo để phân loại dữ liệu chính xác hoặc dự đoán kết quả. Do đó, học có giám sát cho phép các doanh nghiệp giải quyết các vấn đề thực tế ở quy mô lớn, chẳng hạn như tách thư rác khỏi email.
Học có giám sát thu thập dữ liệu từ kinh nghiệm trước đó hoặc tạo ra kết quả dữ liệu từ sự kiện đó. Nó giúp tối ưu hóa các yêu cầu về hiệu suất dựa trên kinh nghiệm trước đó và giải quyết nhiều vấn đề tính toán thực tế khác nhau
2.2. Học không giám sát là gì? Unsupervised learning là gì
Học không giám sát Unsupervised learning đánh giá và phân nhóm dữ liệu không được gán nhãn. Các thuật toán này tự động phát hiện các mẫu ẩn hoặc nhóm dữ liệu. So với học có giám sát, các thuật toán học không giám sát có thể xử lý các vấn đề phức tạp hơn. Học không giám sát cho phép các công ty khám phá dữ liệu, giúp họ phát hiện các mẫu nhanh hơn so với quan sát bằng con người.
Học không giám sát tìm ra tất cả các mẫu chưa được phát hiện trước đó trong dữ liệu và hỗ trợ trong việc phát hiện các đặc điểm hữu ích cho việc phân loại.
2.3. Học tăng cường (Reinforcement learning)
Học tăng cường Reinforcement learning huấn luyện các mô hình máy tính để đưa ra quyết định bằng cách đặt trí tuệ nhân tạo (AI) vào một tình huống giống như trò chơi. Trong học tăng cường, thuật toán học qua phương pháp thử và sai (trial and error) bằng cách sử dụng phản hồi từ các hành động của nó. Mô hình Học máy (ML) nhận được phản hồi tích cực và tiêu cực về hành vi của nó và học từ chính kinh nghiệm của nó để tối đa hóa độ chính xác của kết quả đầu ra.
3. So sánh giữa Máy học (Machine Learning) với các lĩnh vực khác: Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) và Học sâu (Deep Learning)
| Trí tuệ nhân tạo AI | Máy học Machine Learning | Học sâu Deep Learning |
| AI là một lĩnh vực rộng hơn, bao gồm cả khoa học dữ liệu và học máy, cùng với các lĩnh vực khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và robot. Trong khi khoa học dữ liệu cung cấp nền tảng để hiểu và làm việc với dữ liệu, học máy cho phép các hệ thống AI học từ dữ liệu đó và đưa ra quyết định thông minh và/hoặc thực hiện các nhiệm vụ.AI mở rộng phạm vi của khoa học dữ liệu và học máy để bao gồm việc mô phỏng trí thông minh, lý luận, nhận thức và tương tác với môi trường của con người | Máy học là một phương pháp phân tích dữ liệu tự động hóa việc xây dựng mô hình phân tích. Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên ý tưởng rằng các hệ thống có thể học từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người.Trong khi trí tuệ nhân tạo (AI) là khoa học rộng lớn về việc mô phỏng khả năng của con người, máy học là một tập con cụ thể của AI, đào tạo cho máy móc cách học. | Học sâu là một loại học máy giúp đào tạo máy tính thực hiện các nhiệm vụ giống như con người, chẳng hạn như nhận diện giọng nói, xác định hình ảnh hoặc đưa ra dự đoán.Thay vì tổ chức dữ liệu để chạy qua các phương trình đã được định nghĩa trước, học sâu thiết lập các tham số cơ bản về dữ liệu và đào tạo máy tính tự học bằng cách nhận diện các mẫu thông qua nhiều lớp xử lý. |
Việc hiểu rõ học máy và các loại hình học máy cơ bản không chỉ giúp chúng ta nắm bắt được xu hướng công nghệ, mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong việc tối ưu hóa quy trình kinh doanh và ra quyết định. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, khả năng của học máy sẽ không ngừng mở rộng, định hình một tương lai đầy hứa hẹn cho các doanh nghiệp và nền kinh tế toàn cầu.
Reference:
