Giới thiệu về Học máy

Mar 14 2023

Học máy là một lĩnh vực đang mở rộng nhanh chóng và có khả năng thay đổi hoàn toàn cách chúng ta sống và làm việc. Đây là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo sử dụng nhiều thuật toán và mô hình thống kê khác nhau để cho phép máy tính đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nói cách khác, máy học giúp máy tính tiếp tục cải thiện hiệu suất của chúng trong một nhiệm vụ bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm thay vì được lập trình rõ ràng.

Máy thực sự học như thế nào

Trong học máy, máy (thường là máy tính) được đào tạo trên tập dữ liệu để xác định các mẫu trong dữ liệu và mối quan hệ giữa các tính năng có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc quyết định về dữ liệu mới.

Trong quá trình đào tạo, máy học cách nhận dạng các mẫu và tính năng trong dữ liệu bằng cách điều chỉnh lặp đi lặp lại các tham số của mô hình toán học cho đến khi có thể dự đoán chính xác kết quả cho dữ liệu đào tạo. Mục tiêu là tạo ra một mô hình có thể dự đoán dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy trước đây.

Điều quan trọng cần lưu ý là mặc dù máy đang thực hiện rất nhiều công việc về mặt xử lý và đưa ra dự đoán, nhưng nó vẫn yêu cầu con người thiết lập quy trình máy học, chọn các mô hình và thuật toán phù hợp cũng như diễn giải kết quả.

Các loại thuật toán ML:

Ba loại máy học chính là:

học có giám sát
học không giám sát
Học tăng cường

Các loại máy học

Ví dụ: nếu chúng ta muốn xây dựng một mô hình để dự đoán giá của một ngôi nhà dựa trên các đặc điểm của nó, dữ liệu sẽ bao gồm các đặc điểm của ngôi nhà (ví dụ: kích thước, số phòng, vị trí) và giá tương ứng của chúng. Sau đó, mô hình sẽ sử dụng thông tin này để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa từng thấy.

Nó có thể được phân loại thành hai loại: phân loại và hồi quy.

Trong học có giám sát, thuật toán Phân loại được sử dụng để dự đoán loại dữ liệu đầu vào bằng cách sử dụng biến đầu ra phân loại. Ví dụ về các vấn đề phân loại bao gồm lọc email, phân loại hình ảnh và dự đoán quốc tịch.

Trong học có giám sát, thuật toán hồi quy được sử dụng để dự đoán giá trị biến liên tục và mục tiêu là dự đoán giá trị nguyên chính xác. Ví dụ về các vấn đề hồi quy bao gồm dự đoán giá cổ phiếu, dự báo nhiệt độ và ước tính giá nhà.

Học không giám sát : Khi chưa biết đầu ra mong muốn và mục đích là khám phá các mẫu hoặc cấu trúc trong dữ liệu, học không giám sát được áp dụng.

Trong kiểu học này, thuật toán không yêu cầu bất kỳ dữ liệu nào để tự đào tạo, không giống như học có giám sát.

Ví dụ: phân cụm, nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau và giảm kích thước, giúp giảm số lượng tính năng trong tập dữ liệu trong khi vẫn giữ được các đặc điểm quan trọng của nó.

Học tăng cường: Đây là một loại thuật toán học máy bao gồm việc học thông qua mắc lỗi. Một tác nhân tương tác với môi trường trong kiểu học này và được trao hoặc từ chối phần thưởng dựa trên hành động của nó.

Ví dụ: Huấn luyện AI để chơi một trò chơi như cờ vua hoặc cờ vây. AI nhận phản hồi dưới dạng thắng hoặc thua trong trò chơi và điều chỉnh chiến lược của nó cho phù hợp để tối đa hóa cơ hội chiến thắng trong tương lai.

Theo thời gian, tác nhân học được những hành động tốt nhất cần thực hiện trong một tình huống nhất định để tối đa hóa phần thưởng của nó.

Học máy là một công cụ mạnh mẽ có nhiều ứng dụng thực tế trong công nghiệp, nghiên cứu và cuộc sống hàng ngày. Bằng cách sử dụng các thuật toán máy học để phân tích các tập dữ liệu lớn, chúng ta có thể hiểu rõ hơn và đưa ra dự đoán mà các phương pháp truyền thống khó hoặc không thể thực hiện được. Tuy nhiên, điều quan trọng là sử dụng máy học một cách có trách nhiệm và có đạo đức, vì nó có khả năng tác động đến cuộc sống của con người theo nhiều cách.