#

Machine Learning là gì? Vai trò và ứng dụng của máy học

 19/07/2022 - 15:00 Trịnh Duy Thanh

Những năm gần đây thuật ngữ Machine Learning (máy học) được nhắc tới khá nhiều. Công nghệ này được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của đời sống và ở cả trí tuệ nhân tạo (Al). Vậy Machine Learning là gì? Nó hoạt động như thế nào? Người dùng có được những lợi ích gì từ nó? Hãy cùng BKHOST tìm hiểu ngay trong bài viết dưới đây.

Machine Learning là gì?

Machine Learning la gi

Machine Learning (viết tắt ML) có tên gọi thông thường là học máy hay máy học. Đây là một công nghệ được phát triển từ Al nhằm tạo ra những cỗ máy có khả năng học hỏi để thực hiện tốt các nhiệm vụ mà không dựa vào quy tắc có sẵn. Việc tự nghiên cứu, khám phá để có cách thức giải quyết công việc hiệu quả chính là điểm vượt trội của Machine Learning so với công nghệ truyền thống.

Đăng ký tên miền tại BKHOST

BKHOST đang có chương trình khuyến mại cực shock dành cho khách hàng đăng ký mới tên miền.

  • Giảm giá lên đến 70%.
  • Bắt đầu chỉ từ 59k/năm đầu.

Rất nhiều tên miền đẹp đang chờ bạn. Nhanh tay sở hữu ngay hôm nay trước khi đối thủ của bạn nhắm tới.

đăng ký tên miền website

Tại sao Machine Learning lại quan trọng?

Machine Learning là một yếu tố then chốt để doanh nghiệp khẳng định được thương hiệu trên thương trường. Nó cung cấp cho những người quản lý cái nhìn toàn diện về khách hàng như sở thích, xu hướng… Bên cạnh đó Machine Learning còn phát huy vai trò trong các mô hình kinh doanh hay sản phẩm mới của doanh nghiệp. Hiện tại nhiều đơn vị như Facebook, Google, Uber đã xem Machine Learning là một phần trọng tâm trong hoạt động của họ.

Phân loại Machine Learning

Dựa trên phương thức học, các thuật toán Machine Learning được phân thành 4 nhóm: Supervised Learning (học có giám sát), Unsupervised Learning (học không giám sát), Semi-Supervised Learning (học bán giám sát), Reinforcement Learning (học tăng cường).

Supervised Learning (học có giám sát)

Ở loại Machine Learning này, thuật toán sử dụng dữ liệu được gắn nhãn để xác định các biến đầu vào và đầu ra. Classification (phân loại) và regression (hồi quy) là hai nhóm bài toán cơ bản trong học có giám sát. Supervised Learning hữu ích trong việc xây dựng các mô hình mạnh và giữ vai trò quan trọng trong việc giải quyết các bài toán thực tế.

Unsupervised Learning (học không giám sát)

Unsupervised Learning là loại machine learning học mà thuật toán sử dụng dữ liệu không gắn nhãn. Các tập tin sẽ được thuật toán quét qua để tìm kiếm tất cả mọi kết nối có nghĩa. Những dữ liệu được tạo ra từ thuật toán và các dự đoán đều được xác định trước.

Semi-Supervised Learning (học bán giám sát)

machine learning loại này là sự kết hợp của học giám sát và học không giám sát. Những nhà khoa học có thể cung cấp dữ liệu gắn nhãn những yêu cầu thuật toán tự khám phá, phân tích dựa trên sự hiểu biết của mình.

Reinforcement Learning (học tăng cường)

Reinforcement Learning là dạng machine learning thực hiện hoạt động nào đó dựa trên một quy trình có sẵn. Các nhà khoa học sẽ cung cấp cho machine learning những tín hiệu tiêu cực hoặc tích cực giúp nó hoàn thành nhiệm vụ nhanh chóng, chính xác.

Các loại Machine Learning hoạt động như thế nào?

Hoat dong cua machine learning

Supervised Learning

Trong Supervised Learning dữ liệu được gắn nhãn cả đầu vào và đầu ra. Tập tin của Machine Learning có giám sát gồm những tác vụ như phân loại nhị phân, phân loại nhiều lớp, quy hồi mô hình và ghép nối.

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning lọc và tập hợp dữ liệu thành các nhóm có liên quan với nhau. Thuật toán sẽ dựa vào cấu trúc dữ liệu để thực hiện các tác vụ như: phân nhóm, phát hiện bất thường, khai thác liên kết…

Semi-Supervised Learning

Đối với Semi-Supervised Learning, các nhà khoa học se cung cấp dữ liệu đào tạo có gắn nhãn cho một thuật toán. Nhiệm vụ của thuật toán là tìm hiểu những thông tin về dữ liệu để áp dụng cho các dữ liệu không gắn nhãn. Những lĩnh vực áp dụng học bán giám sát như dịch thuật, phát hiện gian lận…

Reinforcement Learning

Với Reinforcement Learning (học tăng cường), các nhà khoa học thiết lập thuật toán với mục tiêu, quy tắc riêng. Bên cạnh đó họ còn đưa ra các phần thưởng và hình phạt rõ ràng mà thuật toán nhận được khi thực hiện hoạt động. Những lĩnh vực ứng dụng Reinforcement Learning như Robot, trò chơi video, quản lý nguồn lực.

Machine Learning được sử dụng để làm gì?

Trong thời đại công nghệ 4.0 Machine Learning được dùng như một loại ứng dụng. Ví dụ điển hình nhất về hoạt động của Machine Learning đó là công cụ xuất đề tài của Facebook. Công cụ này cho phép Facebook hiển thị nhanh chóng những hoạt động của các nhóm được người dùng quan tâm.

Machine Learning không chỉ hữu ích với mạng xã hội Facebook, hiện tại nó được ứng dụng ở những lĩnh vực như:

  • Client row (CRM): Phần mềm này sử dụng Machine Learning để phân tích email và quán triệt, nhắc nhở các thành viên trả lời những thông tin cần thiết cho khách hàng.
  • Xe ô tô tự lái: Machine Learning gúp ô tô tự lái phát hiện ra những vấn đề bất thường như vật cản, thời tiết xấu… để cảnh báo cho người lái.
  • Ngoài những lĩnh vực đó Machine Learning còn hữu ích cho hệ thống nhân lực nguồn thông tin (HRIS) và trong kinh doanh thông minh.

Ưu điểm và nhược điểm của Machine Learning

Machine Learning chính là một công cụ tuyệt vời để doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của họ. Từ đó giúp doanh nghiệp điều chỉnh hình thức tiếp thị và phát triển những sản phẩm mới để đáp ứng trọn vẹn nhu cầu của khách hàng.

Rất nhiều công ty ứng dụng Machine Learning vào các mô hình kinh doanh. Ví như Google sử dụng Machine Learning để giúp các đơn vị quảng cáo trực tuyến đơn giản, tiết kiệm thời gian. Hay như Uber dùng các thuật toán để quản lý tài xế.

Mặc dù sở hữu nhiều ưu điểm và ứng dụng ở đa dạng lĩnh vực nhưng Machine Learning vẫn tồn tại nhiều hạn chế. Đầu tiên phải kể đến sự tốn kém khi sử dụng Machine Learning. Mức lương để trả cho những nhà khoa học khi thực hiện dự án về Machine Learning rất cao và cơ sở phần mềm để phục vụ cho các dự án đó cũng tốn kém.

Cách lựa chọn Machine Learning phù hợp

Bước 1: Điều chỉnh mọi vấn đề liên quan tới dữ liệu đầu vào. Ở bước này cần sự giúp sức của các chuyên gia và nhà khoa học dữ liệu.

Bước 2: Thu thập và định dạng, dán nhãn cho dữ liệu nếu cần. Để thành công ở bước này cần sự chung tay của các nhà khoa học dữ liệu và sự trợ giúp từ các trình bao bọc dữ liệu.

Bước 3: Chọn thuật toán phù hợp với dữ liệu đã thu thập và xem xét quá trình thuật toán xử lý, phân tích dữ liệu.

Bước 4: Các nhà khoa học điều chỉnh kết quả đầu ra cho tới khi đạt được mức chính xác nhất.

Vấn đề của Machine Learning

Giải thích cách thức hoạt động của một mô hình Machine Learning phức tạp là một thách thức đặt ra cho các nhà cung cấp. Mặc dù các mô hình đó tạo ra phán đoán chính xác nhưng để người bình thường hiểu và sử dụng được lại không đơn giản. Đứng trước thách thức đó, các nhà khoa học đã đưa ra phương án là sử dụng các thuật toán đơn giản để doanh nghiệp dễ sử dụng.

Tương lai của Machine Learning

Những thuật toán đã tồn tại ở những thập kỷ trước nhưng nó chỉ phát triển vượt trội khi có sự góp mặt của trí tuệ nhân tạo (Al). Hiện tại machine learning là một trong những công nghệ được ứng dụng phổ biến ở nhiều ngành khác nhau. Thời gian tới khi Machine Learning ảnh hưởng sâu rộng trong kinh doanh thì cuộc chiến nền tảng học máy sẽ trở nên khốc liệt.

Tuong lai cua machine learning

Trí tuệ nhân tạo (Al) đưa ra các yêu cầu ngày càng cao đối với các thuật toán. Những thuật toán được tạo ra cần tối ưu hóa để thực hiện hoàn hảo một nhiệm vụ. Để đáp ứng điều đó, nhà nghiên cứu đang tìm cách cải tiến Machine Learning linh hoạt hơn để có thể áp dụng những điều đã học cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Lịch sử phát triển của Machine Learning

Để có được vị trí như hiện tại, Machine Learning đã trải qua quá trình phát triển lâu dài, cụ thể như sau:

Lich su phat trien cua machine learning

  • 1642 – một cỗ máy có thể cộng, trừ, nhân, chia được phát minh bởi Blaise Pascal.
  • 1679 – hệ thống mã nhị phân được ra đời bởi Gottfried Wilhelm Leibniz.
  • 1834 – ý tưởng về một thiết bị đa năng có khả năng lập trình với các thẻ đục lỗ được hình thành bởi Charles Babbage.
  • 1842 – bằng cách sử dụng lý thuyết về máy đục lỗ của Charles Babbage, Ada Lovelace đã mô tả những phép toán dùng để xử lý các vấn đề toán học.
  • 1847 – logic Boolean được George Boole tạo ra để giúp các giá trị được rút gọn.
  • 1936 – Anh Alan Turing (nhà logic học người Anh) đưa ra đề xuất về cỗ máy đa năng dùng để tập hợp lệnh và giải mã. Đây là cơ sở để hình thành khoa học máy tính.
  • 1952 – chương trình học máy đầu tiên được viết bởi Arthur Samuel.
  • 1959 – Madeline chính thức trở thành mạng nơ ron nhân tạo đầu tiên khi loại bỏ được tiếng vọng từ đường dây điện thoại.
  • 1985 -Terry Sejnowski và Charles Rosenberg phát minh ra mạng nơ ron nhân tạo có thể phát âm chuẩn 20.000 từ/tuần.
  • 1997 – kiện tướng cờ vua Garry Kasparov chấp nhận thất bại trước Deep Blue (máy tính chơi cờ vua) của IBM.
  • 1999 – 22.000 hình ảnh chụp X quang tuyến vú được phân tích bởi máy trạm thông minh CAD. Loại máy này có khả năng phát hiện sớm ung thư kịp thời và chính xác hơn bác sĩ X quang 52%.
  • 2006 – thuật ngữ học sâu mô tả mạng thần kinh được ra mắt bởi nhà khoa học máy tính Geoffrey Hinton.
  • 2012 – Google tạo ra mạng thần kinh không giám sát nhận dạng chính xác loại mèo lên tới 74,8% trên video Youtube.
  • 2014 – nhà vô địch cờ vây chấp nhận thất bại trước AlphaGo của Google.
  • 2016 – các từ đọc bằng môi trong video được xác định chính xác lên tới 93,4% bởi LipNet (một hệ thống nhân tạo của DeepMind).
  • 2019 – 70% thị phần trợ lý ảo tại Mỹ được Amazon kiểm soát.

Tổng kết về Machine Learning

Trong thập kỷ qua Machine Learning đã dần khẳng định được vai trò của mình trong đời sống của con người. Những chiếc ô tô tự lái hay thiết bị có thể nhận dạng giọng nói… chính là những điều kỳ diệu mà Machine Learning mang lại. Trong tương lai nó sẽ chiếm lĩnh mọi ngóc ngách và góp phần kiến tạo một thế giới văn minh, hiện đại.

Nếu bạn bất cứ câu hỏi nào liên quan đến Machine Learning hoặc muốn tìm hiểu những thông tin khác, hãy để lại ở bên bình luận bên dưới, BKHOST sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm nhất.

P/s: Bạn cũng có thể truy cập vào Blog của BKHOST để đọc thêm các bài viết chia sẻ kiến thức về lập trình, quản trị mạng, website, domain, hosting, vps, server, email,… Chúc bạn thành công.

Đăng ký Gmail Doanh Nghiệp tại BKHOST

BKHOST đang có chương trình khuyến mại cực tốt cho khách hàng đăng ký dịch vụ Gmail Tên Miền Riêng:

  • Giảm giá lên đến 20%.
  • Giá chỉ từ 495k/5 mail.
  • Dung lượng lên đến 30GB/user.

Đăng ký ngay:

mua email doanh nghiệp

Tôi là Trịnh Duy Thanh, CEO & Founder Công ty Cổ Phần Giải Pháp Mạng Trực Tuyến Việt Nam - BKHOST. Với sứ mệnh mang tới các dịch vụ trên Internet tốt nhất cho các cá nhân và doanh nghiệp trong nước và quốc tế, tôi luôn nỗ lực hết mình nâng cấp đầu tư hệ thống phần cứng, nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng để đem đến những sản phẩm hoàn hảo nhất cho người tiêu dùng. Vì vậy, tôi tin tưởng sẽ đem đến các giải pháp CNTT mới nhất, tối ưu nhất, hiệu quả nhất và chi phí hợp lý nhất cho tất cả các doanh nghiệp.
Bình luận

Thanh toán linh hoạt

Chúng tôi chấp nhận thanh toán như ATM, Visa, Internet Banking, Paypal, Baokim, Ngân lượng

Gọi ĐT tư vấn ngay
Chat ngay qua Zalo
Chat ngay qua Messenger