Đang thực hiện
Tên đăng nhập
Mật khẩu
 
Hoặc đăng nhập bằng:
Nhập lại mật khẩu

Trang chủ Tin tổng hợp
Tin tổng hợp

Máy học là gì? Machine Learning là sao?

Cập nhật: 17/04/2020 Lượt xem: 250
Máy học là một ứng dụng công nghệ phát triển trong những năm gần đây. Vậy máy học là gì? Cơ chế hoạt động của máy học như thế nào? Tất tần tật về những thắc mắc này sẽ được giải đáp trong bài viết.
Máy học là một ứng dụng công nghệ phát triển trong những năm gần đây. Vậy máy học là gì? Cơ chế hoạt động của máy học như thế nào? Tất tần tật về những thắc mắc này sẽ được giải đáp trong bài viết.

 

Máy học là gì?



Trong tiếng Anh, máy học có tên là Machine Learning và viết tắt ML. Máy học được biết đến là một công nghệ phát triển từ lĩnh vực trí tuệ. Cung cấp hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện hiệu suất, độ chính xác dựa trên những kinh nghiệm từ dữ liệu đầu vào.


Máy học là gì?

Máy học là gì?
 

Máy học còn chuyên tập trung vào việc phát triển các phần mềm, chương trình máy tính có thể truy cập vào dữ liệu và tận dụng nguồn dữ liệu đó để tự học.

 

Cơ chế hoạt động của máy học


Minh họa quy trình hoạt động, cơ chế của máy học

Minh họa quy trình hoạt động, cơ chế của máy học


Cơ chế hoạt động của máy học bao gồm các quy trình:

 

Bước 1: Thiết lập mô hình (Model)



Để bắt đầu quá trình, giảng viên phải là người đưa ra những giả định đầu tiên vào mô hình, bao gồm:

Các biến (x) nào tác động lên kết quả mô hình (y): Ở đây chỉ có một yếu tố gây ảnh hưởng (x) là thời gian học tập, còn đầu ra (y) chính là kết quả kiểm tra.

Mối quan hệ giữa x và y. Giả định x tác động lên y theo mối quan hệ tuyến tính. Có nghĩa là phương trình biểu diễn mối quan hệ là hàm bậc nhất y=Wx + b. Khi thời gian học tập tăng lên 1 đơn vị, thì kết quả kiểm tra sẽ tăng lên (W+b) đơn vị. Các thông số W, b này không đổi nên khi biểu diễn trên đồ thị y sẽ là đường thẳng.

Ngoài ra, dựa trên phỏng đoán chủ quan, giảng viên có thể đưa ra các giả định ban đầu như: W=1, b=5 (y= x + 5).Theo đó thời gian học và điểm số đạt được có thể diễn giải như sau:



0 giờ = 5 điểm
1 giờ = 6 điểm
2 giờ = 7 điểm
3 giờ = 8 điểm
4 giờ = 9 điểm
5 giờ = 10 điểm


 

Bước 2: Cung cấp dữ liệu đầu vào thực tế



Sau khi mô hình được thiết lập, các thông tin thực tế sẽ được đưa vào. Giáo viên sẽ cung cấp các dữ liệu thực tế về kết quả kiểm tra x và thời gian học tập y được thu thập từ các sinh viên nằm trong mẫu nghiên cứu.

 

Bước 3: Quá trình điều chỉnh tự động



Cơ chế máy học của hệ thống sẽ nhìn vào dữ liệu và các thông số, đánh giá độ chênh lệch giữa thực tế và mô hình. Sau đó sử dụng nhiều công thức toán để điều chỉnh các giả định ban đầu. Ví dụ W=1, b=4 (y = x + 4). Khi đó:

0 giờ = 4 điểm
1 giờ = 5 điểm
2 giờ = 6 điểm
3 giờ = 7 điểm
4 giờ = 8 điểm
5 giờ = 9 điểm
6 giờ = 10 điểm



Với giả định này, máy tính đang điều chỉnh theo hướng cần có nhiều thời gian học hơn 6 giờ để đạt được điểm số tốt nhất.

Bây giờ chạy lại mô hình với các giả định mới. Số liệu thực tế tiếp tục được so sánh với mô hình được chỉnh sửa. Nếu mô hình thành công thì dữ liệu thực tế phải sát với các số liệu dự báo. Tuy nhiên theo quan sát, dữ liệu thực tế vẫn tiếp tục phân bổ rời rạc thay vì nằm trên hoặc tập trung gần đường mô phỏng.

Do đó cơ chế máy học sẽ tiếp tục lặp đi lặp lại các thay đổi cho đến khi mô hình dự báo đạt được độ tin cậy cao nhất. Khi đó với mỗi thời gian học nhất định, giảng viên có thể dự đoán gần chính xác điểm số kiểm tra trong thực tế.


 

Sự phát triển của máy học trong những năm trở lại đây



Những ứng dụng của máy học đã trở nên quá quen thuộc với con người như:

 

Ứng dụng Máy chọ chăm sóc sức khỏe



Máy học là một xu hướng phát triển nhanh chóng trong ngành chăm sóc sức khỏe, nhờ vào sự ra đời của các thiết bị và máy cảm ứng đeo được sử dụng dữ liệu để đánh giá tình hình sức khỏe của bệnh nhân.

Không những thế, máy học còn giúp các chuyên gia y tế xác định những xu hướng hoặc tín hiệu để cải thiện khả năng điều trị, chẩn đoán bệnh.


 

Ứng dụng máy học trong các Dịch vụ tài chính



Ngân hàng và những doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tài chính sử dụng công nghệ máy học với mục đích xác định insights trong dữ liệu và ngăn chặn lừa đảo..

 

Ứng dụng Máy học trong ngành Marketing và Sales



Dựa trên hành vi mua hàng trước đây, các trang web sử dụng máy học để phân tích lịch sử mua hàng. Nhờ vậy mà có thể giới thiệu những vật dụng bạn có thể sẽ quan tâm và yêu thích. Khả năng tiếp nhận dữ liệu, phân tích và sử dụng những dữ liệu đó để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm chính là tương tai của ngành bán lẻ.

 

Ứng dụng Máy học trong ngành Vận tải



Phân tích dữ liệu để xác định mô hình và các xu hướng là trọng tâm trong ngành vận tải. Các chức năng phân tích dữ liệu và modeling của máy học đóng vai trò quan trọng với các doanh nghiệp vận chuyển, vận tải công cộng và các tổ chức vận chuyển khác.

 

Ứng dụng Máy học trong ngành Dầu khí



Sử dụng công nghệ máy học trong ngành công nghiệp dầu khí cực kỳ lớn và ngày càng mở rộng. Bởi nó có thể giúp tìm kiếm những nguồn nguyên liệu mới. Phân tích các mỏ dầu dưới đất. Dự đoán tình trạng thất bại của bộ cảm biến lọc dầu. Sắp xếp các kênh phân phối để đạt hiệu quả và tiết kiệm chi phí.


>> Đọc thêm: Tại sao sử dụng Python cho Machine Learning


Bài viết trên đã giúp bạn hiểu được máy học là gì? Hy vọng đây sẽ là những thông tin hữu ích giúp bạn lựa chọn ứng dụng công nghệ máy học vào công việc của mình.
0914.939.543
Tư vấn viên 1: Linh Trang
0243.557.4074
Tư vấn viên 2: Minh Đức
Tuyển sinh lập trình viên quốc tế - MMS new vision
Khóa học C&B Excel - Trần Văn Hải