Khái niệm: Một nhánh của AI cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và tự cải thiện hiệu suất mà không cần được lập trình cụ thể.
Quá trình:
Thu thập dữ liệu: Dữ liệu là yếu tố then chốt trong Machine Learning. Dữ liệu càng chất lượng, mô hình càng chính xác.
Chuẩn bị dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu nhiễu, định dạng dữ liệu phù hợp với thuật toán.
Lựa chọn thuật toán: Có nhiều thuật toán Machine Learning khác nhau, mỗi thuật toán phù hợp với một loại dữ liệu và mục tiêu cụ thể.
Huấn luyện mô hình: Cung cấp dữ liệu cho thuật toán để học và tạo ra mô hình.
Đánh giá mô hình: Kiểm tra hiệu quả của mô hình trên dữ liệu mới.
Triển khai mô hình: Sử dụng mô hình để thực hiện các dự đoán hoặc đưa ra quyết định.
2.2 Các loại thuật toán học máy
Học có giám sát: Cung cấp cho mô hình dữ liệu đã được dán nhãn để mô hình học cách phân loại hoặc dự đoán.
Học không giám sát: Cung cấp cho mô hình dữ liệu chưa được dán nhãn để mô hình tự tìm ra các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu.
Học tăng cường: Huấn luyện mô hình bằng cách cho nó tương tác với môi trường và nhận phần thưởng hoặc hình phạt cho hành động của nó.
2.3 Học sâu (Deep Learning)
Khái niệm: Một nhánh của Machine Learning sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để mô phỏng cấu trúc của não bộ.
Mạng nơ-ron nhân tạo: Gồm nhiều lớp nơ-ron được kết nối với nhau, mỗi lớp thực hiện một phép toán nhất định.
Ưu điểm: Khả năng xử lý dữ liệu phức tạp, học hỏi từ lượng dữ liệu lớn và tự động hóa các nhiệm vụ khó khăn.
Ứng dụng: Nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch ngôn ngữ, xe tự lái.
2.4 Ví dụ cụ thể về ứng dụng Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning)
Chống email rác: Hệ thống lọc thư rác sử dụng Machine Learning để phân biệt email rác (quảng cáo, giả danh) và email có nội dung hữu ích.
Khuyến nghị sản phẩm: Hệ thống đề xuất sản phẩm trên các trang web thương mại điện tử sử dụng Machine Learning để dự đoán sản phẩm mà khách hàng có thể quan tâm.
Nhận diện khuôn mặt: Camera giám sát sử dụng Deep Learning để nhận diện khuôn mặt của người qua lại.
Xe tự lái: Xe tự lái sử dụng Deep Learning để nhận biết môi trường xung quanh và đưa ra quyết định di chuyển an toàn.
Kết luận:
Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) là những công nghệ cốt lõi của AI với nhiều ứng dụng trong thực tế. Việc hiểu rõ các khái niệm cơ bản sẽ giúp bạn tiếp cận các chủ đề nâng cao hơn trong AI.
