Machine Learning (Học máy) được coi như nhân vật chính đứng sau chatbot, văn bản tiên đoán, ứng dụng dịch ngôn ngữ, các chương trình mà Netflix gợi ý và cách trình bày các nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội. Nó cũng mở ra khả năng tự động hóa cho các phương tiện và chẩn đoán tình trạng y tế của máy móc dựa trên hình ảnh.
Khi các công ty triển khai các chương trình trí tuệ nhân tạo, rất có thể họ cũng đang sử dụng cả học máy. Điều đó dẫn tới hai thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau và định nghĩa về chúng cũng không thực sự rõ ràng. Tuy vậy, bạn nên biết Machine Learning vẫn chỉ được coi là một lĩnh vực “con” của trí tuệ nhân tạo khi nó cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng.
Machine Learning
“Chỉ trong 5 hoặc 10 năm qua, học máy đã trở thành lĩnh vực phổ biến và quan trọng nhất của AI”, Giáo sư Sloan của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) cho biết. “Đó là lý do tại sao một số người vẫn coi thuật ngữ AI và Machine Learning là đồng nghĩa với nhau”, Giáo sư Thomas W. Malone tới từ MIT chia sẻ. “Hầu hết những tiến bộ hiện tại trong AI đều liên quan tới học máy”.
Với sự phổ biến ngày càng tăng của học máy, mọi người cần có một số kiến thức để hiểu về nó. Một cuộc khảo sát vào năm 2020 được thực hiện bởi Deloitte cho thấy có 67% công ty đang sử dụng học máy và 97% đang sử dụng hoặc có kế hoạch sử dụng nó trong năm nay.
Machine Learning khiến thế giới trở nên tốt hơn
Từ mọi lĩnh vực trong cuộc sống, Machine Learning được đưa vào để tăng cường sự hiệu quả. “Học máy đang thay đổi và sẽ còn thay đổi nhiều hơn trong tương lai. Mọi ngành và mọi người cần hiểu rõ về các nguyên tắc cơ bản, tiềm năng và hạn chế của nó”, Giáo sư khoa học máy tính Aleksander Madry của MIT cho biết. “Mặc dù không phải ai cũng cần nắm rõ các chi tiết kỹ thuật của Machine Learning nhưng họ nên hiểu công nghệ này làm được gì và không làm được gì”.
Machine Learning (Học máy) là gì?
Học máy là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI). Về cơ bản, nó được định nghĩa là công nghệ giúp những cỗ máy bắt chước được hành vi của con người theo cách thông minh. Hệ thống trí tuệ nhân tạo được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp theo cách tương tự như cách con người giải quyết vấn đề.
Mục tiêu của AI là tạo ra các hệ thống máy tính thực hiện được “các hành vi thông minh” như con người: nhận dạng cảnh trực quan, hiểu được văn bản hoặc thực hiện một hành động trong thế giới thực.
Tuy nhiên, mọi người thường nhầm lẫn Machine Learning với AI
Học máy là một cách để sử dụng AI. Vào những năm 1950, nhà tiên phong về AI Arthur Samuel đã định nghĩa học máy là “lĩnh vực nghiên cứu mang lại cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng”.
Đối với máy tính lập trình truyền thống, nó đòi hỏi con người phải tạo ra các hướng dẫn chi tiết để hệ thống làm theo. Nhưng trong một số trường hợp, việc viết chương trình để máy làm theo sẽ tốn nhiều thời gian. Mặc dù con người có thể thực hiện công việc đó một cách dễ dàng nhưng rất khó để nói cho máy tính biết cách làm. Học máy có cách tiếp cận là để máy tính học cách tự lập trình thông qua trải nghiệm.
Machine Learning bắt đầu với dữ liệu (số, ảnh, văn bản) được thu thập theo nhiều cách. Dữ liệu đó sẽ được sử dụng để đào tạo hoặc cung cấp thông tin cho mô hình học máy. Càng nhiều dữ liệu được cung cấp sẽ càng tốt.
Machine Learning là một phần của AI
Từ đó, các lập trình viên chọn một mô hình học máy để sử dụng – cung cấp dữ liệu và để mô hình máy tính tự đào tạo nhằm tìm ra các mẫu hoặc đưa ra dự đoán. Theo thời gian, lập trình viên cũng có thể điều chỉnh và thêm các dữ liệu mới để cải thiện độ chính xác của mô hình học máy.
“Chức năng của một mô hình Machine Learning có thể được mô tả là hệ thống sử dụng dữ liệu để giải thích những gì đã xảy ra, dự đoán điều gì sẽ xảy ra hoặc đưa ra đề xuất về hành động cần phải thực hiện”, các nhà nghiên cứu viết.
Các lĩnh vực chính đang ứng dụng Machine Learning
Machine Learning được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống
Học máy là cốt lõi trong mô hình kinh doanh của một số công ty, chẳng hạn như các gợi ý của Netflix hoặc công cụ tìm kiếm của Google. Dưới đây là một số lĩnh vực chính đang ứng dụng Machine Learning:
Các thuật toán: Machine Learning được ứng dụng để tạo ra các thuật toán đề xuất. Đó là những thứ mà bạn thấy hàng ngày trên internet như gợi ý của Netflix và YouTube, thông tin trên nguồn cấp dữ liệu của Facebook, gợi ý mua hàng… Các thuật toán đang cố gắng tìm hiểu sở thích của người dùng để hiển thị chính xác những nội dung trên màn hình.
Phân tích hình ảnh và phát hiện đối tượng: Học máy có thể phân tích hình ảnh cho nhiều loại thông tin khác nhau, chẳng hạn như học cách xác định mọi người và phân biệt họ, phân tích số lượng ô tô trong các bãi đậu xe…
Phát hiện gian lận: Machine Learning có thể phân tích các mẫu, chẳng hạn như cách ai đó thường chi tiêu hoặc nơi họ thường mua sắm để xác định các giao dịch thẻ tín dụng có khả năng gian lận, các nỗ lực đăng nhập hoặc spam email.
Tổng đài hỗ trợ tự động hoặc chatbot: Nhiều công ty đang triển khai chatbot trực tuyến, trong đó khách hàng sẽ không nói chuyện với con người mà thay vào đó tương tác với máy. Các thuật toán này sử dụng học máy để xử lý các bản ghi cuộc trò chuyện trước đây và đưa ra các phản hồi thích hợp.
Xe ô tô tự lái: Phần lớn công nghệ đằng sau ô tô tự lái dựa trên Machine Learning, đặc biệt là Deep Learning.
Chẩn đoán hình ảnh trong y tế: Các chương trình học máy có thể được đào tạo để kiểm tra các hình ảnh y tế hoặc thông tin khác. Thông qua sự so sánh với các dữ liệu trong quá khứ, nó sẽ tìm kiếm các dấu hiệu bệnh tật nhất định. Đây là một trong những công cụ có thể dự đoán nguy cơ ung thư nhanh chóng.
CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHỆ KT SMART AI
MST: 0109199471
Địa chỉ: số 15 ,ngõ 42/28/1 Triều khúc ,Phường Thanh Xuân Nam, Quận Thanh Xuân ,Thành Phố Hà Nội
website : ktsmart-ai.com
email : sale@ktsmart-ai.com