30/09/2020
𝙈𝙖𝙘𝙝𝙞𝙣𝙚 𝙡𝙚𝙖𝙧𝙣𝙞𝙣𝙜 - 𝙢𝙤̣̂𝙩 𝙘𝙖́𝙘𝙝 𝙩𝙞𝙚̂́𝙥 𝙘𝙖̣̂𝙣 𝙘𝙪̉𝙖 𝘼𝙄
✅ Machine Learning là một thuật ngữ rộng để chỉ hành động bạn dạy máy tính cải thiện một nhiệm vụ mà nó đang thực hiện. Cụ thể hơn, machine learning đề cập tới bất kỳ hệ thống mà hiệu suất của máy tính khi thực hiện một nhiệm vụ sẽ trở nên tốt hơn sau khi hoàn thành nhiệm vụ đó nhiều lần. Hay nói cách khác, khả năng cơ bản nhất của machine learning là sử dụng thuật toán để phân tích những thông tin có sẵn, học hỏi từ nó rồi đưa ra quyết định hoặc dự đoán về một thứ gì đó có liên quan. Thay vì tạo ra một phần mềm với những hành động, hướng dẫn chi tiết để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, máy tính được “huấn luyện” bằng cách sử dụng lượng dữ liệu và các thuật toán để học cách thực hiện nhiệm vụ.
✅ Nếu không có machine learning, AI hiện tại sẽ bị hạn chế khá nhiều bởi nó mang lại cho máy tính sức mạnh để tìm ra mọi thứ mà không được lập trình rõ ràng. Ví dụ về một loại machine learning, giả sử bạn muốn một chương trình có thể xác định được mèo trong các bức ảnh:
✅ Đầu tiên, bạn cung cấp cho AI một tập hợp các đặc điểm của loài mèo để máy nhận dạng, ví dụ như màu sắc lông, hình dáng cơ thể, kích thước…
Tiếp theo, bạn cung cấp một số hình ảnh cho AI, trong đó một số hoặc tất cả các hình ảnh có thể được dán nhãn "mèo" để máy có thể chọn hiệu quả hơn các chi tiết, đặc điểm có liên quan đến mèo.
✅ Sau khi máy đã nhận được đủ dữ liệu cần thiết về mèo, nó phải biết cách tìm một con mèo trong một bức tranh - “Nếu trong hình ảnh có chứa các chi tiết X, Y, hoặc Z nào đó, thì 95% khả năng đó là một con mèo”.
✅ Nhìn chung, ứng dụng của machine learning ngày nay là vô cùng phổ biến và độ hữu ích thì không phải bàn cãi nhiều nữa.
(quantrimang)
