Máy học 101

Học máy là một lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính học hỏi và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Nói cách khác, máy học là một cách để máy tính tự động cải thiện hiệu suất của chúng đối với một tác vụ cụ thể bằng cách học hỏi từ các ví dụ hoặc dữ liệu.

Nghe có vẻ thú vị, có kỹ thuật nào không?

Điều này liên quan đến một số kỹ thuật như học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Học có giám sát liên quan đến việc đào tạo một mô hình với dữ liệu được gắn nhãn, trong khi học không giám sát liên quan đến việc đào tạo một mô hình với dữ liệu chưa được gắn nhãn để xác định các mẫu hoặc mối quan hệ. Học tăng cường liên quan đến việc đào tạo một mô hình để đưa ra quyết định bằng cách khen thưởng hoặc trừng phạt nó dựa trên các hành động của nó.

ứng dụng của nó là gì?

Học máy có nhiều ứng dụng khác nhau trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, phân tích dự đoán và hệ thống đề xuất, trong số những lĩnh vực khác.

Làm thế nào về một ví dụ?

Hãy để chúng tôi lấy trường hợp nhận dạng hình ảnh. Giả sử bạn muốn xây dựng một hệ thống có thể nhận biết một hình ảnh nhất định có chứa một con mèo hay không.

Để đào tạo một hệ thống như vậy, trước tiên bạn cần một tập dữ liệu lớn gồm các hình ảnh được gắn nhãn bao gồm hình ảnh về mèo cũng như hình ảnh không chứa mèo. Sau đó, bạn sẽ sử dụng thuật toán học có giám sát, chẳng hạn như mạng thần kinh tích chập (CNN), để đào tạo một mô hình trên tập dữ liệu này.

Trong quá trình đào tạo, mô hình học cách xác định các mẫu trong hình ảnh có liên quan đến sự hiện diện hoặc vắng mặt của một con mèo. Sau khi mô hình được đào tạo, bạn có thể kiểm tra nó trên một bộ ảnh mới mà nó chưa từng thấy trước đây. Mô hình sẽ đưa ra dự đoán về việc mỗi hình ảnh có chứa một con mèo hay không dựa trên các mẫu mà nó đã học được từ dữ liệu huấn luyện.

Nếu mô hình hoạt động tốt trên tập thử nghiệm, nó có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán về những hình ảnh mới mà nó chưa từng thấy trước đây. Loại nhận dạng hình ảnh này được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như nhận dạng đối tượng trong ảnh hoặc video, phát hiện khuôn mặt trong ảnh và nhận dạng hình ảnh y tế.

Tôi hy vọng bạn thích phần giới thiệu này, hãy theo dõi để học máy đơn giản hơn!

Vui lòng tìm tôi trên LinkedIn và Github .