Machine learning là gì? Tại sao Machine learning được ứng dụng cực kỳ nhiều ở thời điểm hiện tại trong hầu hết lĩnh vực. Cùng R2S tìm hiểu và phân biệt machine learning là gì, AI là gì và Deep Learning là gì? 

Tìm hiểu đôi nét về Machine learning là gì? 

Tính đến thời điểm hiện tại, có rất nhiều định nghĩa về machine learning ở các mảng khác nhau trong cuộc sống. Và để hiểu đơn giản về Machine Learning là gì, bạn chỉ cần biết đây là máy học. 

Machine Learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI). Hiện nay, Machine Learning là một lĩnh vực nghiên cứu cho phép máy tính có khả năng cải thiện dựa trên training data hoặc dựa vào kinh nghiệm.  

Machine learning hiện đại cũng có thể tự dự đoán hoặc đưa ra quyết định mà không cần được lập trình cụ thể. 

Hiện nay, machine learning thường được chia làm hai loại chính là:  

• Dự đoán (prediction): giá nhà, giá xe…  
• Phân loại (classification): nhận diện chữ viết tay, nhận diện đồ vật… 

Mối quan hệ giữa AI, machine learning và deep learning là gì?

Sau khi hiểu về Machine Learning là gì, anh em cũng cần phải tìm hiểu về AI và Deep Learning. Anh em có thể hiểu thật chi tiết và phân biệt 3 khái niệm này thật chi tiết như sau:  

AI là gì? 

Trí tuệ nhân tạo hay có tên tiếng Anh là Artificial Intelligence. AI là một cỗ máy có thể bắt chước hành vi và tư duy của con người thực. AI cũng đã được định nghĩa như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh của máy móc.  

AI là một bộ phận của khoa học máy tính được đặt trên những nguyên lý lý thuyết vững chắc. Do đó, AI có khả năng ứng dụng được của lĩnh vực khoa học máy tính và cũng có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi,… như trí tuệ con người.  

AI được kỳ vọng rằng có thể xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người ở một số lĩnh vực nhất định. 

Machine learning được hiểu là một cách tiếp cận của AI 

Machine Learning là gì? Machine learning được hiểu là một cách tiếp cận của AI chính là một thuật ngữ hẹp để chỉ hành động bạn dạy máy tính cải thiện các công việc mà nó đang thực hiện.  

Hệ thống machine learning đề cập tới việc nâng cao hiệu suất của máy tính. Nhờ đó mà việc thực hiện một nhiệm vụ sẽ trở nên tốt hơn sau khi hoàn thành nhiệm vụ đó nhiều lần.  

Nó sẽ tạo ra một phần mềm với những hành động, hướng dẫn chi tiết để thực hiện một nhiệm vụ nhất định. Và từ đó thì máy tính được “huấn luyện” bằng cách sử dụng lượng dữ liệu và các thuật toán để học cách thực hiện nhiệm vụ.

Deep Learning là gì? 

Nếu Machine Learning là một nhánh nhỏ của AI thì Deep Learning lại là một kỹ thuật nhỏ của machine learning, cho phép máy có thể tự đào tạo chính mình cho các mục đích nhất định. 

Nếu Machine Learning là gì là “mạng thần kinh – neural networks” sâu có thể xử lý dữ liệu theo cách tương tự như một bộ não con người có thể thực hiện thì một chương trình deep learning sẽ cung cấp một lộ trình chi tiết. 

 Cơ chế hoạt động của machine learning là gì? 

Thuật toán Machine Learning được sử dụng dùng cho việc hướng dẫn để sử dụng một bộ dữ liệu đào tạo nhờ đó mà tạo ra một mô hình nguyên mẫu, cụ thể nhất. 

Khi thuật toán này tiếp nhận dữ liệu mới thì Machine Learning là gì sẽ đưa ra những dự đoán phân tích dựa trên nguyên mẫu căn bản và sát với mục đích của mỗi người. 

Những phân tích nói trên sẽ được đánh giá về độ chính xác. Nếu độ chính xác này được công nhận thì chắc chắn Machine Learning sẽ tiến hành triển khai. Thuật toán sẽ được hướng dẫn lại nhiều lần với một bộ dữ liệu hướng dẫn tăng dần khi mà độ chính xác chưa chính xác. 

3 phương pháp Machine Learning là gì phổ biến nhất 

3 phương pháp Machine Learning là gì phổ biến nhất mà người dùng công nghệ nhất định phải biết đól là: 

Phương pháp Supervised Learning 

Phương pháp Supervised Learning là kỹ thuật học sử dụng cho các bài toán phân lớp (Classification) với thuật toán thường được lựa chọn khi xây dựng bộ phân lớp này đó là:  

• Máy vector hỗ trợ Support Vector Machine (SVM) 
• Cây quyết định Decision Tree (DT) 
• Thuật toán mạng nơron Neural Network (Net) 
• Vector trọng tâm Centroid (based vector) 
• Tuyến tính bình phương nhỏ nhất Linear Least Square Fit (LLSF).  

Phương pháp Unsupervised Learning 

Phương pháp Unsupervised Learning là kỹ thuật học sử dụng cho các bài toán phân cụm, gom cụm (Clustering) với các thuật toán thường được sử dụng như là:  

• Thuật toán K-means 
• Thuật toán HAC (Hierarchical Agglomerative Clustering) 
• SOM (Self-Organizing Map) 
• Thuật toán DBSCAN 
• Thuật toán FCM… 

Phương pháp Semi-Supervised Learning 

Phương pháp Semi-Supervised Learning là một lớp của kỹ thuật học máy.  Semi-Supervised Learning này sử dụng cả dữ liệu đã gán nhãn và chưa gán nhãn để huấn luyện với các thuật toán thường được sử dụng như là: 

• Thuật toán cực đại kỳ vọng Expectation Maximization (EM)
• Thuật toán SVM truyền dẫn Transductive Support Vector Machine 
• Thuật toán Self-training 
• Thuật toán Co-training  
• Phương pháp dựa trên đồ thị (graph-based). 

Khóa học Machine Learning cơ bản cho người mới tại R2S

Bạn đang học và làm việc trong lĩnh vực công nghệ thông tin có thể lựa chọn khóa học Machine Learning, AI và Deep learning cơ bản cho người mới tại R2S để cập nhật cho mình kiến thức hữu ích nhất

Chỉ với 24 giờ, hình thức học: Online trực tiếp qua Teams sẽ giúp bạn hiểu hơn về lý thuyết và thực hành, áp dụng Deep Learning vào dự án, ở đây là xe tự lái. Dưới sự hướng dẫn của Trainer, bạn sẽ biết được những thông tin như:

• Introduce AI, Machine learning, Deep learning từ A đến Z
• Kiến thức về Introduce Computer Vision and its application
• Kiến thức về Deep Learning for Computer Vision
• Kiến thức về Digital Image
• Kiến thức về Artificial Neural Network

Sau đó, học viên sẽ được thực hành về Artificial Intelligence trong vòng 14 giờ để tạo ra dự án xe tự lái hoàn thiện chỉn chu nhất

Kết luận  

Trên đây là bài viết về Machine Learning là gì và kiến thức về Machine Learning là gì. R2s.edu.vn đã mang đến cho bạn đọc những thông tin hữu ích nhất về xu hướng công việc Machine Learning đang dẫn đầu xu thế này.  

Đừng quên tham gia khóa học của chúng tôi để có lộ trình học rõ ràng, được đào tạo bởi đội ngũ trainer dày dặn kinh nghiệm nhất của R2S để có được lộ trình học phù hợp nhất.