Học máy 101: Cách thức hoạt động và tại sao bạn nên quan tâm

May 09 2022
Lĩnh vực máy học đã có những bước phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây, với những khám phá và ứng dụng mới ra đời thực tế hàng ngày. Tuy nhiên, bạn có thể tự hỏi nó có gì đặc biệt và tại sao bạn nên quan tâm đến như một doanh nhân.

Lĩnh vực máy học đã có những bước phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây, với những khám phá và ứng dụng mới ra đời thực tế hàng ngày. Tuy nhiên, bạn có thể tự hỏi nó có gì đặc biệt và tại sao bạn nên quan tâm đến như một doanh nhân. Đây là cách hoạt động của máy học và tại sao bạn nên hào hứng với nó.

Khái niệm cơ bản về học máy là gì

Máy học là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Để làm như vậy, bạn đào tạo các thuật toán của mình bằng cách cung cấp cho chúng dữ liệu mẫu và đưa ra các ví dụ cụ thể về kết quả mà bạn muốn chúng đạt được. Sau đó, khi bạn cung cấp cho nó dữ liệu mới, chưa từng thấy trước đây, nó sẽ xuất ra câu trả lời hoặc dự đoán. Quá trình học tập này tiếp tục theo thời gian khi nhiều dữ liệu được thu thập. Một ví dụ điển hình về hoạt động của máy học là phần mềm nhận dạng giọng nói, phần mềm này đã trở nên tốt hơn nhiều trong việc hiểu những gì chúng ta nói kể từ khi Siri của Apple được giới thiệu vào năm 2011. Ngày nay, Siri có thể hiểu các lệnh như Gửi tin nhắn văn bản cho vợ tôi nói rằng tôi sẽ ăn tối muộn vì tôi bị kẹt xe - điều mà 5 năm trước Siri không thể làm được.

Dữ liệu cần thiết để nó hoạt động

Bạn đã bao giờ tự hỏi điều gì sẽ xảy ra với tất cả dữ liệu cá nhân của mình khi bạn đăng ảnh lên Facebook hoặc mua thứ gì đó trên Amazon? Khi cuộc sống của chúng ta ngày càng trở nên kỹ thuật số, thì dữ liệu của chúng ta cũng vậy. Mỗi khi chúng ta làm điều gì đó trực tuyến, thông tin đó được thu thập bởi một cá nhân hoặc công ty để được phân tích sau này. Chúng được gọi là tập dữ liệu, là tập hợp dữ liệu được tổ chức đơn giản với mục đích cụ thể. Tập dữ liệu càng đầy đủ và đa dạng thì càng tốt, nó có thể giúp các thuật toán học máy học cách đưa ra dự đoán về dữ liệu mới. Ví dụ: nếu bạn đang cố gắng dạy một thuật toán cách nhận ra các giống chó khác nhau dựa trên hình ảnh về khuôn mặt của chúng, bạn sẽ cần hàng nghìn hàng nghìn hình ảnh được gắn nhãn tên mỗi giống chó.

Các thành phần chính cần thiết trong một hệ thống ML

Bước đầu tiên để xây dựng một hệ thống ML là thu thập dữ liệu. Bạn càng có nhiều và càng tốt, thì mô hình của bạn sẽ hoạt động tốt hơn. Nhưng có dữ liệu là chưa đủ - thông tin đó cần được cấu trúc theo cách phù hợp với vấn đề kinh doanh cụ thể của bạn. Ví dụ: nếu bạn muốn sử dụng hình ảnh làm đầu vào cho thuật toán ML, thì bạn cần đảm bảo rằng mỗi hình ảnh đã được gắn thẻ với thông tin chi tiết về những gì trong đó (người, tòa nhà, cây cối). Nếu bạn muốn sử dụng văn bản làm đầu vào cho thuật toán của mình (ví dụ: đánh giá của khách hàng), thì mỗi bài đánh giá phải chứa các chi tiết liên quan về những gì đang được đánh giá (sản phẩm) và cảm nhận của mọi người về nó.

Những ưu điểm và nhược điểm chính của việc sử dụng hệ thống ML

Một trong những lý do chính khiến học máy trở nên phổ biến ngay bây giờ là vì nó mang lại kết quả tuyệt vời. Như đã nói ở trên, các giải pháp hỗ trợ ML được biết đến với tốc độ và độ chính xác. Hạn chế chính của việc sử dụng các hệ thống này là chúng yêu cầu một lượng lớn dữ liệu, có thể khó thu thập trong một số lĩnh vực. Vấn đề khác với các giải pháp ML là chúng thường yêu cầu nhiều sức mạnh xử lý. Tuy nhiên, hầu hết các thiết bị hiện đại đều có đủ năng lực tính toán để xử lý các thuật toán ML thậm chí phức tạp. Điều này có nghĩa là bạn không cần một siêu máy tính hoặc một máy tính xách tay cao cấp để sử dụng học máy; bạn chỉ cần một thiết bị có khả năng chạy một thuật toán hiệu quả. Một số người cũng lo lắng về việc trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp quản công việc của con người.

© Copyright 2021 - 2022 | vngogo.com | All Rights Reserved