Machine Learning là gì? Các ứng dụng của phương pháp Machine Learning

Machine Learning là gì?

Machine Learning là gì? Machine Learning là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo (AI). Nó sử dụng các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu để thực hiện các tác vụ thay vì được lập trình một cách chính xác.

Giáo trình học máy (machine learning) là gì?

Bạn có hiểu không? Chúng ta có thể khiến máy tính học cách làm điều gì đó! Nó có nghĩa là chúng ta có thể lập trình máy tính có khả năng  tự học. Năng lực học tập là   yếu tố then chốt của trí thông minh.

Nếu chúng ta đưa khái niệm này vào Machine Learning, nó có vẻ như là một bước tiến lớn để làm cho máy móc thông minh hơn. Trên thực tế, hiện nay Machine learning là lĩnh vực cho chúng ta thấy sự phát triển vượt bậc của Trí tuệ nhân tạo. Đó là một chủ đề nóng và có tiềm năng làm cho máy móc thông minh hơn.

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

Một số ứng dụng của Machine Learning ngày nay

Phần này sẽ cho bạn biết mục đích khai phá nghiên cứu, nhiệm vụ của các mạng lưới điện tử này là gì, giải quyết những vấn đề gì và làm việc ra sao.

Phân loại tự động

Phân loại tin tức là một ứng dụng đo điểm chuẩn khác của máy học. Làm thế nào để nó hoạt động? Trên thực tế, hiện nay lượng thông tin trên Website đã tăng lên rất nhiều. Từ  trước đến nay, mọi người đều có sở thích hoặc lựa chọn cá nhân của bạn. Nền tảng để chọn hoặc thu thập một phần thông tin thích hợp đã trở thành một thách thức đối với người dùng từ vô số nội dung trên các trang Web.

Thuật toán machine learning là gì?

Phân loại chính xác dễ dàng để điều hướng đến sự giúp đỡ đối tượng khách hàng chắc chắn sẽ làm tăng các khả năng tiếp cận của các trang tin tức. Có một số phương pháp Machine Learning cụ thể.

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

Ứng dụng của Machine Learning trong các kênh mạng xã hội

Machine Learning đang được sử dụng trong một loạt các ứng dụng ngày nay. Một trong những ví dụ nổi tiếng quan trọng là  Bảng tin Facebook. Newsfeed sử dụng Machine Learning để cá nhân hóa từng nguồn cấp dữ liệu thành viên. Mô hình này sẽ tổng kết các tương tác, liên kết giữa các thành viên với nhau. Mục đích là xử lý tài nguyên dữ liệu thông tin người dùng.

Nếu một thành viên thông thường ngừng đọc hoặc thích một bài đăng từ một người bạn nào đó, News Feed sẽ bắt đầu hiển thị nhiều hơn về các hoạt động của bạn bè ở đó trong nguồn cấp dữ liệu, đòi hỏi phải có sự tương quan các loại.

Những vấn đề thách thức của machine learning là gì?

Đằng sau hệ thống đó, phần mềm được sử dụng phân tích dự báo thống kê và phân tích để nắm giữ các mẫu rõ ràng trong người dùng dữ liệu  và sử dụng các mẫu ở đó để điền vào Bảng tin. Nếu như một thành viên không còn dừng lại để đọc hoặc nhận xét về bài viết của bạn bè, dữ liệu mới đó sẽ đi vào trong tập dữ liệu và News Feed sẽ được điều chỉnh cho phù hợp. Không chỉ riêng trang Facebook, chúng ta có thể bắt gặp những tính năng tương tự thông qua các kênh xã hội.

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

Nhận dạng hình ảnh

Nhận dạng hình ảnh là một trong những ví dụ phổ biến nhất của Machine Learning và trí tuệ nhân tạo. Về cơ bản, nó là một cách phơi sáng để nắm bắt và phát hiện rõ ràng các đặc điểm của một đối tượng trong ảnh kỹ thuật số. Kỹ thuật này sẽ được sử dụng để phân tích sâu hơn , chẳng hạn như nhận dạng mẫu, hình dạng xác định, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng ký tự quang học.

Tính năng này sẽ mở ra một cuộc cách mạng trong ngành an ninh, giám sát, nhằm nhận diện tội phạm, quản lý nhân sự, đồ họa, tạp chí,… Như vậy, Machine Learning như một bộ não tổng hợp với hiệu suất cao. Liệu ngành này có phát triển được tại Việt Nam, được đào tạo như thực trạng ở thế giới hay không?