Paul Downey | Flickr
Học máy là một cụm từ ngày càng được băng bó ngày càng thường xuyên, nhưng nhiều người vẫn không biết chính xác nó là gì. Tất nhiên, có một lý do cho điều đó. Nó vẫn còn ở giai đoạn đầu và nhiều người cho rằng nó chưa ảnh hưởng đến dân số nói chung. Trên thực tế, điều đó có lẽ không đúng như một số giả định.
Vậy học máy là gì? Và những gì nó đang được sử dụng trong ngày hôm nay? Dưới đây là hướng dẫn của chúng tôi về mọi thứ bạn cần biết về học máy.
Học máy là gì?
Học máy, nói một cách đơn giản, là một dạng trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính học mà không cần lập trình thêm. Nói cách khác, phần mềm có thể tự học những điều mới mà không cần lập trình viên hay kỹ sư cần 'dạy' bất cứ điều gì. Học máy có thể lấy dữ liệu và phát hiện các mẫu và tìm giải pháp, sau đó áp dụng các giải pháp đó cho các vấn đề khác.
Hình: K? Rlis Dambr? Ns | Flickr
Điều quan trọng cần lưu ý là học máy như một khái niệm hoàn toàn không mới - thật khó để tìm ra nguồn gốc chính xác của khái niệm khi xem xét nó là một dạng hợp nhất vào và từ các dạng công nghệ khác. Bạn có thể lập luận rằng việc học máy bắt nguồn từ khi tạo ra Thử nghiệm Turing, được sử dụng để xác định xem máy tính có thông minh hay không. Tuy nhiên, chương trình máy tính đầu tiên mà học tập là trò chơi cờ đam, được phát triển vào năm 1952 bởi Arthur Samuel. Trò chơi này trở nên tốt hơn khi chơi nhiều hơn.
Công nghệ gần đây, tuy nhiên, cải thiện đáng kể học máy. Ví dụ, học máy đòi hỏi sức mạnh xử lý lớn đến mức chúng ta chỉ mới bắt đầu có thể phát triển học máy cơ bản trong lịch sử gần đây.
Có một vài cách chính để lập trình viên thực hiện học máy. Đầu tiên được gọi là 'học có giám sát.' Điều cơ bản có nghĩa là một cỗ máy được cung cấp các vấn đề trong đó giải pháp cho vấn đề được biết đến. Thuật toán học tập có thể nhận được các vấn đề đó cùng với kết quả mong muốn, xác định các mẫu trong các vấn đề và hành động tương ứng. Học tập có giám sát thường được sử dụng để dự đoán các sự kiện trong tương lai - chẳng hạn như khi giao dịch thẻ tín dụng có thể là gian lận.
Việc thực hiện thứ hai của học máy được gọi là 'học tập không giám sát.' Trong trường hợp này, kết quả của một vấn đề không được đưa ra cho phần mềm - thay vào đó, nó gây ra sự cố và phải phát hiện các mẫu trong dữ liệu. Mục tiêu ở đây là tìm ra cấu trúc trong dữ liệu mà nó đưa ra.
Thứ ba là 'học bán giám sát.' Phương pháp học máy này thường được sử dụng cho những việc tương tự như học có giám sát, nhưng nó lấy dữ liệu bằng giải pháp và dữ liệu không có. Việc học bán giám sát thường được thực hiện khi kinh phí hạn hẹp và các công ty không thể cung cấp bộ dữ liệu đầy đủ cho quá trình học tập.
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là 'học tập củng cố', được sử dụng đặc biệt cho những thứ như chơi game và robot. Học tăng cường về cơ bản được dạy thông qua thử và sai - máy thử mọi thứ và học dựa trên những thành công hay thất bại của nó. Mục tiêu ở đây là để máy tính tìm ra kết quả tốt nhất có thể.
Tất nhiên, tất cả các phương pháp học máy này đều liên quan đến việc cung cấp cho máy hàng trăm nghìn vấn đề và lượng dữ liệu khổng lồ. Thực sự, càng nhiều dữ liệu càng tốt.
Học máy được sử dụng ngày nay ở đâu?
Hình ảnh tiền | Flickr
Trên thực tế, có rất nhiều nơi mà máy học được sử dụng ngày nay. Nhiều trong số đó là đằng sau hậu trường, tuy nhiên bạn có thể ngạc nhiên khi biết rằng rất nhiều trong số chúng cũng là thứ mà bạn sử dụng hàng ngày.
Có lẽ thứ bạn sử dụng nhiều nhất là ở trợ lý cá nhân của bạn - đúng vậy, những người như Siri và Google Hiện hành sử dụng máy học, phần lớn là để hiểu rõ hơn về kiểu nói. Với rất nhiều triệu người sử dụng Siri, hệ thống có thể tiến bộ nghiêm túc trong cách xử lý ngôn ngữ, giọng nói, v.v.
Tất nhiên, Siri không phải là ứng dụng tiêu dùng duy nhất của máy học. Một cách sử dụng khác là trong ngân hàng, chẳng hạn như phát hiện gian lận. Ví dụ: thuật toán học máy có thể theo dõi các mẫu chi tiêu, xác định mẫu nào có nhiều khả năng là gian lận dựa trên hoạt động gian lận trong quá khứ.
Trên thực tế, ngay cả email của bạn cũng có thể sử dụng máy học. Ví dụ, email spam là một vấn đề và chúng đã phát triển theo thời gian. Hệ thống email sử dụng học máy để theo dõi các mẫu email spam và cách email spam thay đổi, sau đó đưa chúng vào thư mục thư rác dựa trên những thay đổi đó.
Kết luận
Học máy được coi là một phần quan trọng trong cách chúng ta sử dụng công nghệ trong tương lai và cách công nghệ có thể giúp chúng ta. Từ Siri đến Ngân hàng Hoa Kỳ, học máy ngày càng trở nên phổ biến và điều đó chỉ có khả năng tiếp tục.
