Machine Learning (ML) là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Thay vì viết mã để xử lý từng tình huống cụ thể, ML sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu, tìm ra mô hình và tự cải thiện theo thời gian.
Cách hoạt động của Machine Learning
1. Thu thập dữ liệu: Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau (văn bản, hình ảnh, âm thanh, cảm biến, v.v.).
2. Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu để giúp mô hình học tốt hơn.
3. Chọn mô hình: Sử dụng các thuật toán như Hồi quy tuyến tính (Linear Regression), Cây quyết định (Decision Tree), Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks), v.v.
4. Huấn luyện mô hình: Cho mô hình học từ dữ liệu bằng cách tối ưu các tham số.
5. Đánh giá & tối ưu: Kiểm tra mô hình với dữ liệu mới và cải thiện nó.
6. Triển khai: Sử dụng mô hình trong thực tế, ví dụ như nhận diện khuôn mặt, dự đoán giá chứng khoán, chatbot, v.v.
Các loại Machine Learning
Supervised Learning (Học có giám sát): Mô hình học từ dữ liệu có nhãn, ví dụ như phân loại email spam hay không spam.
Unsupervised Learning (Học không giám sát): Tìm ra mẫu trong dữ liệu không có nhãn, như phân cụm khách hàng.
Reinforcement Learning (Học củng cố): Máy học thông qua thử nghiệm và phản hồi từ môi trường, như AI chơi cờ vua hoặc điều khiển robot.
Hải Nam
