Machine Learning khái niệm và phạm vi áp dụng

Machine Leaning đã gây nên những cơn sốt về công nghệ trên toàn thế giới trong vài năm nay. Những tên tuổi hàng đầu như Google, Facebook hay Microsoft đều chú trọng đầu tư vào Machine learning. Vậy Machine learning là gì hôm nay BKAII sẽ cùng các bạn tìm hiểu nhé!

Machine learning 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. Hay cũng có một vài cách định nghĩa khác được nêu ra bởi các giáo sư. Theo Arthur Samuel, máy học là ngành học cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình một cách rõ ràng.

Machine learning có mối quan hệ mật thiết với những khái niệm như trí tuệ nhân tạo AI, dữ liệu lớn Big data và dự đoán tương lai. Với AI, machine learning tập trung làm cho máy tính có những khả năng nhận thức cơ bản của con người như nghe, nhìn, hiểu được ngôn ngữ, giải toán, lập trình, … Machine learning hỗ trợ con người trong việc xử lý một khối lượng thông tin khổng lồ mà chúng ta phải đối mặt hàng ngày, hay còn gọi là Big Data.

Với những công nghệ điện toán phát triển, machine learning cũng có những bước thay đổi đáng kể. Trong nhiều các thuật toán machine learning vẫn còn được sử dụng hiệu quả trong một thời gian dài, khả năng tự động áp dụng các tính toán toán học phức tạp trên dữ liệu lớn, nhanh hơn.

Machine learning ngày càng được chú trọng?

Mối quan tâm về machine learning ngày càng tăng lên. Sự gia tăng dung lượng và loại dữ liệu có sẵn, việc xử lý tính toán ngày càng rẻ hơn và mạnh mẽ hơn, và lưu trữ dữ liệu có giá cả phải chăng. Tất cả những điều này có nghĩa là nó có thể nhanh chóng và tự động tạo ra các mô hình mà có thể phân tích dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn cũng như cung cấp các kết quả nhanh hơn, chính xác hơn - ngay cả trên một quy mô rất lớn. Sự can thiệp của con người ngày càng trở nên không cần thiết, những mô hình tự động ngày càng được chú trọng áp dụng.

Một số ứng dụng của machine learning được ứng dụng rộng rãi

Phát hiện gian lận, phát hiện xâm nhập mạng. Đây là một ứng dụng khác hữu ích khi chúng ta có thể tăng cường độ an toàn cho hệ thống mạng, một vấn đề đang là mối quan tâm hàng đầu hiện nay.

Quảng cáo theo thời gian thực trên các website, thiết bị di động. Đây là một ứng dụng có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ bán hàng, tăng doanh số.

Dự đoán hư hỏng của thiết bị. Một ứng dụng đóng vai trò quan trọng đặc biệt với ngành sản xuất khi công tác bảo trì sửa chữa được nâng cao hiệu quả. Đối với việc dự đoán được hư hỏng của thiết bị sẽ giảm thiểu cho phí cho các hoạt động bảo trì, kiểm tra, giám sát.

Đặc biệt là việc giúp nhận dạng qua pattern và hình ảnh, phân tích tình cảm dựa trên văn bản. Việc này được áp dụng khả phổ biến tại các nước phát triển.

Một ứng dụng tiếp theo có thể kể đến đoc hính là việc hàng ngày chúng ta có thể lọc bỏ các email spam dựa vào machine learning.

Machine Learning không phải là một thứ gì đó trừu tượng, mơ hồ, mà thực sự là một công cụ hữu hình đóng vai trò quan trọng trong những dịch vụ mà con người sử dụng hằng ngày.

Xem thêm:

• Machine Learning tác động tới những đối tượng nào?
• Những công nghệ cơ bản của Machine Learning
• Những quan niệm sai lầm về Machine Learning
• Sự khác biệt giữa AI, machine learning và deep learning

Trên đây là một số chia sẻ về Machine learning, những thông tin khác liên quan đến vấn đề này BKAII sẽ gửi đến các bạn ở những bài viết tiếp theo. Có thắc mắc gì các bạn cứ liên hệ BKAII nhé!