Machine learning là gì? Một số ứng dụng của machine learning trong cuộc sống

Sự phát triển của khoa học cùng với cách mạng công nghệ 4.0 đã mang đến rất nhiều các thuật ngữ cao cấp. Trong số đó machine learning đang dần trở nên quen thuộc với người dân trong thời đại công nghệ. Vậy machine learning là gì? Chúng mang đến những ứng dụng gì trong cuộc sống? Hãy theo dõi bài viết dưới đây để biết thêm những thông tin chi tiết.

Machine learning là gì?

Dựa vào suy nghĩ làm thế nào để máy tính có thể viết nên các lập trình, làm theo các hướng dẫn và tự có khả năng học hỏi. Từ những điều đó mà cái tên Machine learning ra đời

Machine learning hay còn được biết với tên viết tắt là ML, khi dịch sang Tiếng Việt mang ý nghĩa là máy học. Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo Al. Đây là một lĩnh vực cho phép máy tính có khả năng của thiện chính bản thân dựa trên dữ liệu mẫu và kinh nghiệm. Có thể nói Machine learning là một trong những cải tiến vượt bậc của con người trong ngành công nghệ. Chúng hoàn toàn có thể tự dự đoán hoặc đưa ra quyết định mà không cần lập trình.

Machine learning thường được chia ra làm hai loại chính là dự đoán và phân loại. Đối với các thuật toán dự đoán, dựa vào Machine learning mà có thể dự đoán được giá xe, giá nhà, giá đất,... Còn với các thuật toán phân loại thì có thể nhận diện được chữ viết tay, vân tay, đồ vật,...Các loại thuật toán này máy hoàn toàn có thể tự thực hiện mà không cần đến tác động của con người.

Có thể bạn chưa biết: Al là gì? Trong cuộc sống Al được áp dụng như thế nào?

Một số thuật toán trong Machine learning

Thuật toán trong Machine learning được phân loại dựa vào hai loại chính là giám sát và không giám sát.

Các thuật toán học máy được giám sát

Dựa vào việc sử dụng các ví dụ được gắn nhãn để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Từ đó nó có thể áp dụng được những gì đã được học trong quá khứ vào những dữ liệu mới. Bên cạnh đó việc bắt đầu phân tích một tập dữ liệu huấn luyện đã biết, thuật toán học sẽ đưa ra dự đoán về giá trị đầu ra.

Các thuật toán học máy không giám sát

Đối với các thuật toán học máy không giám sát thì ngược lại. Thuật toán này được sử dụng khi thông tin được sử dụng để đào tạo, thông tin này thường không được phân loại và dán nhãn. Thuật toán này sẽ giúp cho máy làm thế nào để các hệ thống có thể suy ra một chức năng để mô tả một cấu trúc ẩn từ dữ liệu không được gắn nhãn.

Các thuật toán Machine learning bán giám sát

Đối với các thuật toán được bán giám sát sẽ nằm ở một trí nào đó giữa học tập có giám sát và không giám sát. Bởi vì chúng sử dụng dữ liệu được gắn nhãn và không nhãn cho đào tạo.Thông thường thì sẽ có 2 loại một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn và một lượng lớn thì không được gắn nhãn. Với hệ thống này thì có thể cải thiện độ chính xác lớn trong học tập.

Thuật toán học máy gia cố

Các hoạt động và phát hiện ra các lỗi hoặc manh mối chủ yếu dựa vào phương pháp học tương tác với môi trường của nó. Thử nghiệm, tìm kiếm lỗi và manh mối. Khi sử dụng phương pháp này máy móc và máy tính với phần mềm tự động có thể tối đa hóa hiệu suất của nó.

Một số ứng dụng của Machine learning trong đời sống

Dựa vào khái niệm Machine learning là gì sẽ giúp hiểu rõ hơn ứng dụng của Machine learning trong đời sống. Từ đó sẽ đưa ra được những hướng đi đúng đắn và cần thiết.

Tự động trong việc phân loại

Một vấn đề thực tế mà khiến nhiều người luôn đau đầu đó là khối lượng thông tin đã tăng lên rất nhiều trên mọi trang web. Tuy nhiên làm thế nào để lựa chọn được đúng sở thích của bản thân. Đây có thể nói đã và đang là một thách thức to lớn với những người đang có nhu cầu tìm kiếm một nội dung phù hợp với yêu cầu trên mạng.

Vì vậy việc có thể phân loại các danh mục một cách rõ ràng, điều hướng một cách đơn giản chắc chắn sẽ giúp cho các trang web phát triển. Bên cạnh đó là người dùng cũng cảm thấy dễ sử dụng các thanh công cụ tìm kiếm một cách hiệu quả và nhanh chóng.

Vì vậy để có thể giải quyết cho người dùng thì một số phương pháp học máy đã ra đời. Máy máy vectơ hỗ trợ, naive Bayes, k-nearest neighbor,....

Có thể bạn chưa biết: Big data là gì? Tính ứng dụng của big data

Ứng dụng trong các mạng xã hội

Machine learning là một trong những thuật toán được sử dụng phổ biến với các trang mạng xã hội. Trong số đó phải kể đến là Facebook, trang mạng xã hội được nhiều người ưu tiên sử dụng. Tại Facebook News Feed luôn được làm mới và phù hợp với sở thích mỗi người. Và một điều đặc biệt mà bạn nên biết đó là nguồn cấp tin tức sử dụng Machine learning để cá nhân hóa dữ liệu của mỗi người.

Có thể lấy một ví dụ cụ thể nhất trong Facebook để có thể giải thích cụ thể trong trường hợp này. Khi bạn thường xuyên xem một vấn đề gì đó, trong khoảng thời gian lướt các News Feed khác có động thái dừng lại để xem bài viết đó. Thì chắc chắn thuật toán trong Facebook sẽ bắt đầu cập nhật lại News Feed của bạn. Lúc này trang chủ của bạn sẽ hiển thị nhiều hơn về những trang bạn thường xuyên xem lúc trước được lưu trữ trong nguồn dữ liệu.

Để làm được điều đó sau mỗi hệ thống, phần mềm sử dụng phân tích để thống kê và dự đoán các dữ liệu của người dùng. Từ đó sẽ đẩy những mẫu đó để điền vào News Feed. Khi lướt qua một vấn đề gì đó thì trang dữ liệu sẽ điều chỉnh sao cho phù hợp với nhu cầu.

Hiện nay thuật toán này không chỉ áp dụng với mạng xã hội Facebook. Bạn hoàn toàn có thể bắt gặp những điều tương tự ở các trang mạng xã hội khác như Instagram, Twitter, Tiktok,....

Khả năng nhận diện hình ảnh

Dựa vào Machine learning mà bạn có thể nhận diện được các mẫu như khuôn mặt, ký tự quang học,... Đây là một trong những nội dung phổ biến nhất về máy móc và trí tuệ nhân tạo. Có thể nói đó là một cách tiếp cận để xác định và phát hiện các đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Từ đó có thể phân tích ra những mẫu hình ảnh khác nhau.

Trên đây là một số thông tin về Machine learning là gì và giải đáp của chúng tôi. Dựa vào những thông tin, những ứng dụng mà chúng tôi cung cấp. Hy vọng bạn có thể biết cách ứng dụng Machine learning vào cuộc sống hàng ngày. Bên cạnh đó bạn có thể đón nhận thêm nhiều thông tin thú vị khác tại ReviewAZ

Có thể bạn chưa biết: Hdmi arc là gì? Những lưu ý khi sử dụng loại cổng kết nối này