Bạn đánh giá: 5 / 5

Ngôi sao có hiệu lựcNgôi sao có hiệu lựcNgôi sao có hiệu lựcNgôi sao có hiệu lựcNgôi sao có hiệu lực
 

Ta đã thấy được vai trò và tính tính cực của machine learning với cuộc sống của con người. Trên thực tế những vấn đề về học máy đang bị cường điệu hóa dẫn đến một số những quan niệm sai lầm. Hôm nay BKAII sẽ cùng các bạn làm rõ về những quan niệm lệch lạc này nhé!

Machine learning có hoàn hảo đến mức có thể giải quyết mọi vấn đề và được sử dụng trong mọi tình huống? Đây là một câu hỏi thường thấy về xu hướng công nghệ này. Nhắc lại một chút về machine learning, đó là một phương pháp phân tích, dữ liệu sẽ tự động hóa việc xây dựng mô hình phân tích. Sử dụng các thuật toán lặp để học từ dữ liệu, machine learning cho phép máy tính tìm thấy những thông tin giá trị ẩn sâu mà không được lập trình một cách rõ ràng nơi để tìm.

Machine learning là một chủ đề được quan tâm khá nhiều. Bên cạnh những cách nhìn nhận chuẩn xác vẫn còn tồn tại một số cách hiểu sai lầm như:

Đánh đồng trí tuệ nhân tạo và machine learning

Trên thực tế có nhiều người quan niệm rằng hai khái niệm này không khác gì nhau, tuy nhiên trí tuệ nhân tạo AI là một mảng lớn bao gồm nhiểu linh vực như tầm nhìn máy tính, robot,… mà không bao gồm học máy, machine learning là một kĩ thuật, chúng là cách học các mô hình và dự đoán kết quả từ các tập dữ liệu lớn.

Các dữ liệu đều hữu ích và chúng ta luôn cần nhiều dữ liệu

Không phải dữ liệu nào cũng hữu ích cho machine learning. Tất cả các dữ liệu được sử dụng đều cần phân loại tốt, dán nhãn các tính năng. Nhờ vào một mẹo gọi là transfer learning, bạn không phải lúc nào cũng cần một tập dữ liệu lớn để đạt được kết quả tốt trong một lĩnh vực cụ thể, thay vào đó, bạn có thể dạy hệ thống machine learning học cách sử dụng tập dữ liệu để nó dần có thể tự học với những tập dữ liệu nhỏ hơn

Machine không thiên vị

Bởi vì học máy học từ dữ liệu nên nó sẽ sao chép bất kể sai lệch nào trong dữ liệu. Một hệ thống machine learning có thể tạo ra thiên hướng sai lệch cho thông tin. Một ví dụ có thể kể đến machine learning có thể đưa ra những gợi ý tương tự trên các trang mua sắm khá tốt, nhưng một số vấn đề về thông tin nhạy cảm và feeback liên hồi có thể xảy ra, nếu bạn tham gia vào một nhóm Facebook không tán thành với việc tiêm ngừa, công cụ gợi ý của Facebook sẽ đưa ra gợi ý những nhóm khác liên quan đến lý thuyết conspiracy. Bạn cần hiểu rõ những sai sót của machine learning. Nếu bạn không thể loại bỏ được chúng trong tập dữ liệu, hãy sử dụng các kĩ thuật như bình thường hoá các liên kết giới tính với các cặp từ để giảm sai sót hoặc bổ sung các mục không liên quan đến gợi ý.

Machine learning được sử dụng tạo nên những điều tốt đẹp?

Khi rơi vào tay các hacker học máy sẽ được sử dụng với mục đích trái ngược với những gì chúng ta vốn kì vọng vào nó. Machine learning được dùng trong các công cụ chống virus, phòng chống tấn công nhưng khi bị tin tặc xâm nhập nó sẽ được sử dụng với những mục đích xấu.

Học máy sẽ thay thế con người?

Có thể nói đây là quan niệm được rất nhiều người quan tâm bởi những gì học máy có thể làm thay con người là rất lớn. Khá nhiều người lo sợ rằng AI sẽ chiếm dần nhiều công việc và chắc chắn nó sẽ thay thế dẫn những công việc do con người làm và cả cách thực hiện. Học máy làm cho hiệu quả cải thiện đáng kể, chi phí giảm. Tuy nhiên, không phải công việc nào machine learning cũng có thể thực hiện được, vì độ phức tạp hoặc quy mô của công việc.

Xem thêm:

Trên đây là một số những cách hiểu sai lầm về machine learning mà BKAII giới thiệu đến các bạn. Cần thêm thông tin hay có thắc mắc gì các bạn cứ liên hệ BKAII nhé

"BKAII - Thiết bị truyền thông TỐT nhất với giá CẠNH TRANH nhất!"

 


 
 

Số lượng người đang truy cập...

Đang có 154 khách và không thành viên đang online