Những gì được coi là hư cấu cách đây không lâu, nay đã trở thành hiện thực. Công nghệ chỉ có thể nhìn thấy trong phim và đọc trong sách hiện đang là thực tế mà chúng ta đang sống. Trong khi một số bộ óc vĩ đại nhất chỉ có thể mơ trong quá khứ về Machine Learning là gì và nó có thể mang lại gì cho nhân loại, thì hiện tượng này đang thực sự tồn tại.
Machine Learning (Học máy), hay được viết tắt là ML, là một thuật ngữ khoa machine learning tính đại diện cho trí thông minh của máy móc. Nó là một công nghệ có thể học và bắt chước các chức năng nhận thức như tế bào thần kinh. Nó có thể tự giải quyết các vấn đề chứ không chỉ trả lời các câu hỏi như một trợ lý ảo.
Với sự gia tăng của khả năng cải thiện cuộc sống của máy móc, chúng ta có thể nhận thấy ứng dụng machine learning trong một số bộ phận như nhận dạng khuôn mặt, ô tô tự lái, mạng xã hội và phi công tự động trên máy bay. Như Định lý Tesler nói "ML là bất cứ điều gì chưa được thực hiện". Khả năng thông minh của máy được phân loại là ML có thể hiểu thành công giọng nói của con người, mô phỏng quân sự, cạnh tranh ở cấp độ cao nhất của trò chơi máy tính và hơn thế nữa. Bây giờ chúng ta đã trải qua một chút về machine learning là gì, chúng ta hãy đi sâu hơn, nhé?
Mục lục
Một cái nhìn sâu sắc hơn về Công nghệ Machine learning (Học máy)
Phiếu giảm giá mới nhất EXCLUSIVE 25% OFF được tìm thấy:
EXCLUSIVE 25% OFF
On DataCamp Subscriptions
Follow the Datacamp promo code link & get an exclusive 25% OFF Datacamp subscriptions. Act now while the offer is still available!
Từ các trợ lý ảo như Siri và Alexa, ứng dụng machine learning đang nhanh chóng tích hợp vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Mặc dù một số ví dụ này không thể được coi là trí thông minh máy “thực sự” có thể tự đưa ra quyết định, tác động của các dự án phụ vẫn tiếp tục tăng lên về khả năng và mức độ phổ biến.
Để hiểu rõ hơn về Machine Learning là gì, cần quay lại một chút về quá trình phát triển của nó.
Lịch sử ngắn của ML (Học máy)
Những ý tưởng đầu tiên về sinh vật nhân tạo đã được đề cập trong đồ cổ và đã xuất hiện trong bối cảnh viễn tưởng trong một thời gian rất dài. Những câu chuyện như Frankenstein là kết quả của nó. Lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo ra đời năm 1956, tại trường Cao đẳng Dartmouth, Hoa Kỳ. Một nhóm các nhà khoa học từ các trường đại học như MIT và CMU đã trở thành những người sáng lập nghiên cứu công nghệ ML. Các chương trình mà họ tạo ra đã được coi là những điều cơ bản về machine learning đầu tiên. Họ là những người đã tạo ra một hệ thống máy tính có thể học các chiến lược của người kiểm tra, giải quyết các vấn đề trong đại số và chứng minh các định lý logic. Họ tin rằng trong 20 năm hoặc lâu hơn, máy móc sẽ có khả năng làm bất cứ điều gì mà con người có thể làm được.
Mặc dù họ rất lạc quan về tiến độ sáng tạo của mình, nhưng họ đã không nhận ra rằng thách thức của việc phát triển machine learning tiếp theo là gì. Vì thời kỳ khó khăn về tài chính, cả chính phủ Hoa Kỳ và Anh đều quyết định ngừng tài trợ cho các dự án nghiên cứu khám phá ML. Khoảng thời gian mà rất khó tìm đủ tiền để tiếp tục nghiên cứu được gọi là “mùa đông ML”.
Tuy nhiên, "mùa đông ML" không kéo dài quá lâu. Đến năm 1985, nghiên cứu này lại tiếp tục phát triển và vào thời điểm đó, thị trường machine learning đã đạt hơn một tỷ đô la. Trải qua những lần vấp ngã, vào cuối thế kỷ 20 và đầu thế kỷ 21, sự phát triển của trí thông minh máy đã được sử dụng trong chẩn đoán y tế, hậu cần, khai thác dữ liệu, v.v. Ứng dụng machine learning bắt đầu gặt hái được thành công nhờ sức mạnh tính toán ngày càng tăng. Như định luật Moore phát biểu, tốc độ và khả năng của máy tính có thể tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Điều đó có nghĩa là sự phát triển của khoa học máy tính tiến bộ nhanh chóng và nó sẽ tiếp tục nâng cao chất lượng công việc của con người theo đó.
Khái niệm cơ bản về Machine Learning là gì
Machine learning như một quá trình và như một sản phẩm sẽ rất khó hiểu nếu nó không thuộc chuyên môn của bạn. Nói một cách đơn giản nhất có thể, công nghệ ML là một phần mềm, lấy thông tin đầu vào và biến nó thành thông tin khác, đó là đầu ra.
Sự khác biệt lớn nhất giữa trí thông minh máy móc và các loại chương trình phần mềm khác là đối với trí thông minh máy móc, người tạo ra, tức là một lập trình viên, không phải đưa ra hướng dẫn về mọi tính năng mà nó đang thực hiện. Thông qua các ví dụ và thực hành, nó tự học các thông tin cần thiết.
Tại sao học machine learning lại quan trọng?
Việc hiểu machine learning là gì và tầm quan trọng của nó phải bắt đầu bằng câu nói rất đơn giản - nó được tạo ra để giảm bớt nỗ lực của con người và giúp đỡ trong những lĩnh vực mà con người có thể gặp nguy hiểm khi nghiên cứu. Mặc dù có nhiều cách khác nhau để sử dụng sự thông minh của máy móc, nó hoạt động như một sự tăng tốc cho một số loại quy trình và cung cấp cho người dùng một kết quả chính xác. Ý tưởng của phần mềm Machine Learning cơ bản là tạo ra một thế giới không có lỗi. Hãy chia nhỏ một số tính năng chính và quan trọng nhất của nó:
- Học Machine learning thông qua việc học lặp đi lặp lại và khám phá thông qua dữ liệu. Thay vì tự xử lý thông tin, ML tạo ra sự tự động hóa bằng robot có thể thực hiện các tác vụ vi tính hóa khối lượng lớn mà không gặp bất kỳ hình thức mệt mỏi và chậm trễ nào. Điều đáng nói là quá trình này vẫn cần sự điều tra của con người vì hệ thống ML cần có những câu hỏi phù hợp.
- Nó sẽ tận dụng tối đa dữ liệu. Như đã đề cập ở trên, với sự thiết lập phù hợp từ một chuyên gia, công nghệ Machine Learning cơ bản có thể hoạt động không mệt mỏi trong một thời gian rất dài. Tìm hiểu Machine learning là gì tuyệt vời trong việc tạo ra lợi thế cạnh tranh trước các đối thủ kinh doanh. Việc thu thập dữ liệu đã phát triển đáng kể trong những năm qua và tầm quan trọng của nó đã trở nên rất lớn. Không có gì ngạc nhiên khi đã có nhiều vụ bê bối và các quy định bảo vệ dữ liệu trong thời gian này. Mọi người đều biết rằng dữ liệu có thể đóng một vai trò lớn trong nhiều lĩnh vực công việc và học Machine Learning có thể giúp bạn sắp xếp thông qua nó dễ dàng hơn.
- Ứng dụng machine learning đóng một vai trò rất lớn đối với sự an toàn. Bằng cách cấp cho ML quyền truy cập vào bộ nhớ dữ liệu, nó có thể hoạt động như một hệ thống phát hiện gian lận nhanh hơn rất nhiều với sự trợ giúp của Deep Learning (học sâu).
- Sử dụng kiến thức cơ bản về machine learning để cải thiện các sản phẩm hiện tại. Nếu bạn đã quen thuộc với tiếp thị kỹ thuật số thì bạn biết rằng internet vạn vật đang ngày càng phát triển cho dù chúng ta có muốn hay không. Web 3.0, tên thay thế cho Internet vạn vật (IoT). Định nghĩa của IoT có nghĩa là nó mở rộng mục đích của các thiết bị thông thường và hàng ngày mà chúng ta sử dụng. Trong thị trường tiêu dùng, internet vạn vật là từ đồng nghĩa của những thứ tạo nên một “ngôi nhà thông minh”. Nó bao gồm các thiết bị, đồ dùng, camera an ninh, bộ điều nhiệt, v.v.
- Neural Networks (Mạng nơ-ron) sâu giúp chúng ta đạt được độ chính xác cao. Điều đáng kinh ngạc của machine learning là gì? Đó là thông qua Deep Learning, phân loại hình ảnh và trí thông minh của máy nhận dạng đối tượng có thể phát hiện ung thư trên MRI chính xác như một bác sĩ X quang chuyên nghiệp.
Như chúng ta có thể thấy tác động của machine learning là không thể phủ nhận trong giai đoạn khoa học và công nghệ máy tính hiện nay. Đừng hiểu sai, đó không phải là tất cả khi bạn hỏi ưu điểm của công nghệ Machine Learning là gì, còn nhiều hơn thế nữa. Nhưng bây giờ chúng ta đã đề cập đến deep learning và neural network, chúng chính xác là gì? Hãy theo dõi phần tiếp theo của hướng dẫn ‘Machine Learning là gì’ này.
Did you know?
Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?
Neural Networks
Về mặt lý thuyết, Neural Network (mạng nơ-ron) là một mạch hoặc một mạng lưới các nơ-ron. Trong trường hợp này, nó là một mạng nơ-ron nhân tạo giúp machine learning giải quyết một vấn đề. Neural Network là một tập hợp các thuật toán nhất định đã được mô hình hóa để tương tự như não người. Các thuật toán này được thiết kế để nhận ra các mẫu thông tin. Thông tin được nhận dạng thông qua cảm nhận máy móc, ghi nhãn hoặc phân cụm đầu vào thô. Giống như nó sẽ là hình ảnh, âm thanh hoặc văn bản trong cuộc sống thực, neural networks nhân tạo hiểu nó thông qua các tenxơ n chiều (mảng) chứa các giá trị và số. Đó là một trong những điều quan trọng nhất của machine learning.
Neural networks giúp phân nhóm và phân loại dữ liệu. Toàn bộ quá trình giúp nhóm dữ liệu không được gắn nhãn theo sự tương đồng giữa các đầu vào ví dụ và neural networks phân loại dữ liệu khi có tập dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo. Loại hình học tập này được gọi là có giám sát. Mặt khác, có phương pháp học không giám sát, giúp tìm ra các mẫu chưa biết trước đây trong tập dữ liệu mà không có nhãn có sẵn.
- Easy to use with a learn-by-doing approach
- Offers quality content
- Gamified in-browser coding experience
- Free certificates of completion
- Focused on data science skills
- Flexible learning timetable
- High-quality courses
- Nanodegree programs
- Student Career services
- Nanodegree programs
- Suitable for enterprises
- Paid certificates of completion
- A wide range of learning programs
- University-level courses
- Easy to navigate
- University-level courses
- Suitable for enterprises
- Verified certificates of completion
Deep Learning
Phần tiếp theo của hướng dẫn ‘Machine Learning là gì’ này là về Deep Learning - một phần thiết yếu khác của trí thông minh máy. Quá trình này là một kỹ thuật học machine learning giúp họ học hỏi từ các ví dụ, giống như con người. Nếu bạn đã từng nhìn thấy những chiếc xe tự lái thì có lẽ bạn đã có lần đầu tiên tiếp xúc với công nghệ machine learning.
Trong deep learning, trí thông minh máy có thể học cách thực hiện các tác vụ từ hình ảnh, văn bản, âm thanh, giống như một con người từ sách, video hoặc bài giảng. Con người luôn có khả năng mắc sai lầm, trong khi máy tính với mô hình deep learning có thể đạt được độ chính xác hoàn hảo như hình ảnh và vượt quá hiệu suất của con người. Mô hình deep learning là một phần của Neural networks vì chúng sử dụng dữ liệu được gắn nhãn và tập dữ liệu đã được thu thập. Nó là một phần rất lớn của việc học machine learning là gì.
Những tìm kiếm được yêu thích nhất
Tìm kiếm thông tin chuyên sâu hơn về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã tập hợp các bài viết tương tự để bạn tiết kiệm thời gian. Hãy xem!
Ví dụ ngoài đời thực: Robot Sofia
Mặc dù bản thân cái tên gợi ý rằng nó là một người máy, nhưng đừng để bị lừa. Robot là những gì ở bên ngoài - bộ xương của cả dự án. Điều ấn tượng nhất về Sofia - đó là tâm trí của cô ấy.
Sofia là một robot hình người xã hội được phát triển bởi một công ty Hanson Robotics. Cô ấy đã được kích hoạt vào ngày 14 tháng 2 năm 2016.
Kết hợp với nhiều thuật toán, Robot Sofia có thể nhìn, theo dõi chuyển động, duy trì giao tiếp bằng mắt với bạn đồng hành và nhận ra mọi người. Nó thậm chí có thể hiểu khuôn mặt, biểu cảm của mọi người và hiểu cảm xúc của người bạn đồng hành. Toàn bộ quá trình này được thực hiện thông qua các máy quay có trong mắt cô ấy. Vào năm 2018, cô đã được nâng cấp và kể từ đó, Robot Sofia có thể đi lại.
Người tạo ra Sofia, David Hanson, nói rằng mục tiêu là tạo ra một robot điều khiển bằng machine learning có thể phục vụ trong chăm sóc sức khỏe, dịch vụ khách hàng, trị liệu hoặc giáo dục. Trí thông minh máy móc của Sofia liên tục được đào tạo trong phòng thí nghiệm, vì vậy cô ấy đang phát triển các kỹ năng mới và ít mắc lỗi hơn như chúng ta đã nói.
Hơn nữa, tính đột phá của ứng dụng machine learning cơ bản ở Sofia là nó kết hợp các neural network tiên tiến, hệ thống chuyên gia, nhận thức của máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên đàm thoại, điều khiển động cơ thích ứng và kiến trúc nhận thức.
Robot Sofia có thể hoạt động theo những cách riêng biệt - thứ nhất là hoạt động Machine Learning (Học máy) hoàn toàn tự động, thứ hai là hoạt động ML trộn lẫn với lời nói do con người tạo ra. Đó là một trí thông minh lai giữa con người-Machine Learning hoạt động đầy đủ.
Những tìm kiếm thịnh hành nhất
Duyệt qua bộ sưu tập của chúng tôi về các bài báo, chỉ dẫn và hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến sàn giao dịch tiền ảo. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!
Tổng quát
Khó có thể phủ nhận rằng machine learning hiện đang là công nghệ tiên tiến nhất hiện nay. Điều quan trọng là phải thừa nhận rằng nếu chúng ta muốn phát triển và tiếp tục cải thiện cuộc sống của con người thì đó là một trong những cách tốt nhất để làm điều đó. Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về machine learning là gì và tìm hiểu thêm về nó, hãy tham gia khóa học BitDegree của chúng tôi và thử. Nếu bạn quan tâm đến những kiến thức cơ bản tuyệt đối về machine learning là gì, hãy tham gia khóa học này.
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
