Tin Tức

Machine learning là gì ? Ứng dụng của Machine Learning

Machine learning là gì ? Ứng dụng của Machine Learning

Tới thời điểm này, chắc hẳn bạn đã nghe nói qua nhiều thuật ngữ liên quan đến máy học. Vậy Machine learning là gì ? Hiện tại nó đã được ứng dụng như thế nào và trong tương lai nó sẽ thực hiện được những gì?

Sự ra đời của machine learning

Một trong những khác biệt chính giữa con người và máy tính là con người học hỏi từ những trải nghiệm trong quá khứnhưng với máy tính hoặc máy móc cần được phải được làm theo một quy trình có sẵn. Máy tính là những máy logic nghiêm ngặt với ý nghĩa thông thường.

Điều đó có nghĩa là nếu chúng ta muốn máy làm điều gì đó, chúng ta phải cung cấp cho nó những quy trình và các hướng dẫn chi tiết, từng bước về chính xác những việc cần làm.

Vì vậy, con người đã viết nên các kịch bản và lập trình để máy tính thực hiện theo các chỉ dẫn và có năng lực tự học hỏi. Đấy là cái cách mà Machine Learning ra đời. Khái niệm máy học chuẩn xác là việc máy tính học hỏi từ dữ liệu trong lịch sử và rút kinh nghiệm qua thời gian.

Machine learning là gì?

Machine learning là gì? Machine learning là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo(Artificial Intelligence) dùng các thuật toán cho phép máy tính có thể học từ dữ liệu để thực thi các công việc thay vì được lập trình một cách chính xác.

machine learning là gì

Bạn đã hiểu rồi chứ? Chúng ta có thể làm cho máy tính học để làm công việc gì đó! Việc này nghe có vẻ khá trừu tượng. Nó có nghĩa rằng, chúng ta có thể lập trình cho các máy tính có năng lực tự học.

Năng lực học tập là một yếu tố then chốt của trí thông minh.

Nếu như mang khái niệm này sang machine learning, có vẻ đây là một bước tiến lớn làm cho máy móc thông minh hơn. Trên thực tếhiện nay Machine learning đang là lĩnh vực cho chúng ta thấy sự tiến bộ trong tiến trình của Trí tuệ nhân tạo. Nó đang là một đề tài nóng và có năng lực làm cho máy móc trở nên thông minh hơn.

XEM THÊM 10 lý do nên mua Flagship thay Smartphone tầm trung trong năm 2021

Một vài ứng dụng của Machine Learning hiện nay

Tự động phân loại

Phân loại tin tức là một ứng dụng điểm chuẩn khác của phương pháp học máy.Vận dụng như thế nào? Như một vấn đề thực tế là bây giờ khối lượng thông tin đã tăng lên rất nhiều trên Website. Tuy nhiênmỗi người có sở thích hoặc lựa chọn cá nhân của mình. Thế nên, để chọn hoặc thu thập một phần thông tin thích hợp biến thành một thách thức đối với người sử dụng từ vô số nội dung trên trang Web.

Ứng dụng machine learning

Phân loại các danh mục một cách chính xác, dễ điều hướng giúp cho các khách hàng mục đích chắc chắn sẽ tăng khả năng truy cập các trang tin tức. Hơn nữabạn đọc hoặc người sử dụng có thể tìm kiếm tin tức cụ thể một cách hiệu quả và rất nhanh.

Có một vài phương pháp học máy trong mục đích này, tức là, máy vectơ hỗ trợ, naive Bayes, k-nearest neighbor, v.v.

XEM THÊM Công nghệ IoT là gì? Sự phát triển của công nghệ IoT

Ứng dụng trong các kênh mạng xã hội

Học máy đang được dùng trong một loạt các ứng dụng ngày nay. Một trong những ví dụ nổi tiếng quan trọng là Facebook News Feed. Nguồn cấp tin tức sử dụng học máy để cá nhân hóa từng nguồn cấp dữ liệu thành viên.

Nếu như một thành viên thường xuyên dừng lại để đọc hoặc thích một bài đăng của một người bạn nhất định, News Feed sẽ bắt đầu hiển thị nhiều hơn về hoạt động của người bạn đấy trước đó trong nguồn cấp dữ liệu.

Đằng sau hệ thống ấy, phần mềm sử dụng phân tích thống kê và phân tích dự báo để nắm rõ ràng các mẫu trong dữ liệu người dùng và dùng các mẫu đấy để điền vào News Feed. Nếu như thành viên không còn dừng lại để đọc, thích hoặc bình luận trên các bài đăng của bạn bè, dữ liệu mới đó sẽ được bao gồm trong tập dữ liệu và News Feed sẽ điều chỉnh tương ứng.

Không chỉ riêng trang Facebook, ta có thể bắt gặp những tính năng tương tự đấy qua các kênh mạng xã hội khác như google, kênh instagram,….

XEM THÊM Nên mua robot hút bụi tại cửa hàng hay online

Nhận diện hình ảnh

Nhận dạng hình ảnh là một trong những ví dụ về máy học và trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất. Về cơ bản, nó là một cách tiếp xúc để nắm rõ ràng và phát hiện các đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Hơn nữa, kỹ thuật này sẽ được sử dụng để phân tích sâu hơnchẳng hạn như nhận dạng mẫu, nhận diện hình khuôn, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng ký tự quang học và nhiều ngoài ra,…

QUỐC BẢO – TỔNG HỢP
Tham khảo: longvan.net, nguyenvanhieu.vn