Machine learning là một thuật ngữ được đề cập nhiều trong thời gian gần đây, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ thông tin và khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu rõ về khái niệm này và cách nó hoạt động như thế nào. Vậy machine learning là gì? Và tại sao nó lại có tầm quan trọng đối với cuộc sống hiện đại? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết này.
>>>Xem thêm: Chatbot và Trợ lý ảo – Lựa chọn phù hợp cho doanh nghiệp
Khái Niệm Về Machine Learning
Machine learning (học máy) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) mà nó cho phép máy tính tự học hỏi và cải thiện từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể. Nói một cách đơn giản, machine learning là quá trình cho máy tính “học” từ các kinh nghiệm trước đó để có thể thực hiện các tác vụ mà chúng ta yêu cầu mà không cần sự can thiệp của con người.
Các thuật toán machine learning được xây dựng dựa trên các mô hình toán học và thống kê, giúp máy tính có thể tự động tìm ra các quy luật và mẫu trong dữ liệu để đưa ra các dự đoán hoặc quyết định. Điều này giúp cho việc xử lý dữ liệu trở nên nhanh chóng và chính xác hơn so với việc làm bằng tay.
Nhận Ebook: “Dành Cho Nhà Quản Lý – Nâng Cấp 06 Kỹ Năng Lãnh Đạo Thời Đại Số”
Các Ứng Dụng Của Machine Learning
Machine learning đã và đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ công nghệ thông tin, y tế, tài chính đến sản xuất và giải trí. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về các ứng dụng của machine learning trong cuộc sống hàng ngày:
Tự động gợi ý sản phẩm
Bạn có từng nhận được các gợi ý sản phẩm khi mua sắm trực tuyến? Đó là một ví dụ điển hình về ứng dụng của machine learning. Các công ty bán lẻ trực tuyến sử dụng các thuật toán machine learning để phân tích dữ liệu về hành vi mua hàng của khách hàng và đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp với từng khách hàng cụ thể. Điều này giúp tăng doanh số bán hàng và cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng.
>>>Xem thêm: Giải pháp tối ưu – Chatbot Automation
Nhận diện giọng nói
Các ứng dụng như Siri, Google Assistant hay Amazon Alexa đều sử dụng công nghệ machine learning để nhận diện giọng nói và hiểu được các yêu cầu của người dùng. Các thuật toán machine learning được huấn luyện với hàng triệu câu lệnh và từ ngữ khác nhau để có thể hiểu được ngôn ngữ tự nhiên và đưa ra các phản hồi chính xác.
Phân tích dữ liệu y tế
Trong lĩnh vực y tế, machine learning được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các bệnh án và kết quả xét nghiệm để đưa ra các chuẩn đoán và dự đoán về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Điều này giúp cho việc chẩn đoán và điều trị bệnh trở nên chính xác hơn và nhanh chóng hơn.
Machine Learning Workflow
Quá trình hoạt động của machine learning được chia thành ba giai đoạn chính: huấn luyện (training), đánh giá (evaluation) và triển khai (deployment).
Huấn luyện (Training)
Để máy tính có thể học hỏi và đưa ra các dự đoán, chúng ta cần cung cấp cho nó một lượng lớn dữ liệu và định nghĩa các mục tiêu cần đạt được. Quá trình này được gọi là huấn luyện (training). Trong giai đoạn này, máy tính sẽ tự động tìm ra các quy luật và mẫu trong dữ liệu để có thể đưa ra các dự đoán chính xác.
Đánh giá (Evaluation)
Sau khi hoàn thành giai đoạn huấn luyện, chúng ta cần đánh giá hiệu suất của thuật toán machine learning. Điều này giúp xác định xem thuật toán đã học được những gì và có đạt được mục tiêu ban đầu hay không. Nếu kết quả đánh giá không đạt yêu cầu, chúng ta cần điều chỉnh lại các tham số và dữ liệu đầu vào để cải thiện hiệu suất của thuật toán.
Triển khai (Deployment)
Sau khi đã đánh giá và điều chỉnh hiệu suất của thuật toán, chúng ta có thể triển khai nó vào các ứng dụng thực tế. Quá trình triển khai bao gồm việc tích hợp thuật toán vào hệ thống và đưa ra các dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu mới.
Tầm Quan Trọng Của Machine Learning Trong Thời Đại Công Nghệ 4.0
Với sự phát triển của công nghệ thông tin và khoa học dữ liệu, machine learning đang trở thành một trong những công nghệ quan trọng nhất trong thời đại công nghệ 4.0. Việc áp dụng machine learning vào các lĩnh vực khác nhau đã mang lại nhiều lợi ích cho xã hội và góp phần tạo nên một cuộc sống hiện đại và tiện nghi hơn.
Tăng cường năng suất và hiệu quả làm việc
Việc sử dụng machine learning giúp cho các công việc được thực hiện nhanh chóng và chính xác hơn. Nhờ vào khả năng tự động hóa và xử lý dữ liệu lớn, các thuật toán machine learning có thể giúp cho các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó tăng cường năng suất và giảm chi phí.
Cải thiện trải nghiệm người dùng
Với sự phát triển của các ứng dụng di động và truyền thông xã hội, việc sử dụng machine learning giúp cho các ứng dụng này có thể đưa ra các gợi ý và khuyến nghị phù hợp với từng người dùng cụ thể. Điều này giúp tăng trải nghiệm của người dùng và thu hút được nhiều khách hàng hơn.
Giúp đưa ra các quyết định chính xác
Trong lĩnh vực kinh doanh, machine learning có thể giúp cho các doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu và thông tin chính xác. Việc áp dụng machine learning vào phân tích dữ liệu giúp cho các doanh nghiệp có thể đưa ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả và đạt được kết quả tốt hơn.
>>>Xem thêm: NLP là gì? Cách ứng dụng NLP trong cuộc sống
Các Loại Phương Pháp Machine Learning Hiện Nay
Hiện nay, có ba loại phương pháp chính của machine learning là học có giám sát (supervised learning), học không giám sát (unsupervised learning) và học bán giám sát (semi-supervised learning).
Học có giám sát (Supervised Learning)
Học có giám sát là phương pháp machine learning được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Trong học có giám sát, chúng ta cần cung cấp cho máy tính một tập dữ liệu đã được gán nhãn (labelled data). Các thuật toán sẽ học từ các cặp dữ liệu và nhãn tương ứng để có thể đưa ra các dự đoán cho các dữ liệu mới.
Ví dụ: Trong bài toán phân loại email, chúng ta cần cung cấp cho máy tính một tập dữ liệu gồm các email đã được gán nhãn là “spam” hoặc “không phải spam”. Các thuật toán sẽ học từ các email này để có thể phân loại các email mới vào hai nhóm tương ứng.
Học không giám sát (Unsupervised Learning)
Trái ngược với học có giám sát, trong học không giám sát, chúng ta không cần cung cấp cho máy tính các dữ liệu đã được gán nhãn. Thay vào đó, các thuật toán sẽ tự động tìm ra các mẫu và quy luật trong dữ liệu để phân nhóm các dữ liệu tương tự với nhau.
Ví dụ: Trong bài toán phân nhóm khách hàng, chúng ta không cần biết trước các nhóm khách hàng nào tồn tại. Thay vào đó, các thuật toán sẽ tự động phân nhóm khách hàng dựa trên các đặc điểm và hành vi mua hàng của họ.
>>>Xem thêm: Cá nhân hoá Chatbot – Trải nghiệm khách hàng vượt trội
Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning)
Học bán giám sát là sự kết hợp giữa học có giám sát và học không giám sát. Trong học bán giám sát, chúng ta cung cấp cho máy tính một tập dữ liệu gồm các dữ liệu đã được gán nhãn và các dữ liệu chưa được gán nhãn. Các thuật toán sẽ học từ các dữ liệu đã được gán nhãn để đưa ra các dự đoán cho các dữ liệu chưa được gán nhãn.
Ví dụ: Trong bài toán phân loại ảnh, chúng ta cần cung cấp cho máy tính một số ảnh đã được gán nhãn và một số ảnh chưa được gán nhãn. Các thuật toán sẽ học từ các ảnh đã được gán nhãn để có thể phân loại các ảnh chưa được gán nhãn vào các nhóm tương ứng.
Tạm kết
Tóm lại, machine learning là một lĩnh vực quan trọng trong thời đại công nghệ 4.0 và có ảnh hưởng rất lớn đến cuộc sống của chúng ta. Việc áp dụng machine learning vào các lĩnh vực khác nhau giúp tăng cường năng suất và hiệu quả làm việc, cải thiện trải nghiệm người dùng và giúp đưa ra các quyết định chính xác. Hiểu rõ về khái niệm và cách hoạt động của machine learning sẽ giúp chúng ta có thể tận dụng được những lợi ích mà nó mang lại và đồng thời cũng hiểu rõ hơn về thế giới công nghệ ngày nay.
OMICall – Tổng Đài Đa Kênh Ứng Dụng AI Hàng Đầu Việt Nam
- Website: Dịch Vụ Tổng Đài Ảo VoIP Thông Minh – OMICall
- Hotline: 0899 90 98 68 – 0287 1010 898
- Trụ sở chính: 140 – 142 Đường số 2, Vạn Phúc City, Hiệp Bình Phước, Tp. Thủ Đức, Tp. Hồ Chí Minh
- Chi nhánh tại Hà Nội: 85-87 Đường Hoàng Quốc Việt, Nghĩa Đô, Cầu Giấy (Tòa nhà An Hưng)
- Chi Nhánh tại Cambodia: Thida Rath #154 St.33MC, Sangkat Steung Meanchey, Khan Mean Chey Phnom Penh
