Machine learning là một lĩnh vực nghiên cứu nhằm dạy máy móc thực hiện hoạt động nhận thức, tương tự như tâm trí con người. Mặc dù khả năng nhận thức của chúng thường hạn chế hơn nhiều so với người bình thường, nhưng chúng có thể xử lý lượng lớn thông tin một cách nhanh chóng và thu được những hiểu biết kiến thứchữu ích. Trong bài viết hôm nay, film1streaming.com sẽ giúp bạn giải đáp thắc mắc machine learning là gì và các phương pháp học machine learning.
Bạn đang xem: Machine learning là gì
I. Machine learning là gì?
Machine learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần được lập trình rõ ràng. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học.
Quá trình học tập bắt đầu với các quan sát hoặc dữ liệu, chẳng hạn như ví dụ, kinh nghiệm trực tiếp hoặc hướng dẫn, để tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu và đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai dựa trên các ví dụ mà chúng tôi cung cấp. Mục đích chính là cho phép máy tính học tự động mà không cần sự can thiệp hoặc trợ giúp của con người và điều chỉnh các hành động cho phù hợp.
Tuy nhiên, bằng cách sử dụng các thuật toán cổ điển của học máy, văn bản được coi là một chuỗi các từ khóa; thay vào đó, cách tiếp cận dựa trên phân tích ngữ nghĩa bắt chước khả năng hiểu ý nghĩa của một văn bản của con người.
II. Một số phương pháp học machine learning.
Các thuật toán học máy thường được phân loại là có giám sát hoặc không được giám sát.
Các thuật toán machine learning được giám sát có thể áp dụng những gì đã học trong quá khứ vào dữ liệu mới bằng cách sử dụng các ví dụ được gắn nhãn để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Bắt đầu từ việc phân tích một tập dữ liệu đào tạo đã biết, thuật toán học tạo ra một hàm suy luận để đưa ra dự đoán về các giá trị đầu ra. Hệ thống có thể cung cấp các mục tiêu cho bất kỳ đầu vào mới nào sau khi đào tạo đầy đủ. Thuật toán học cũng có thể so sánh đầu ra của nó với đầu ra đúng, dự định và tìm ra lỗi để sửa đổi mô hình cho phù hợp.Ngược lại, các thuật toán học máy không được giám sát được sử dụng khi thông tin được sử dụng để đào tạo không được phân loại hoặc gắn nhãn. Học không giám sát nghiên cứu cách hệ thống có thể suy ra một chức năng để mô tả một cấu trúc ẩn từ dữ liệu không được gắn nhãn. Hệ thống không tìm ra đầu ra phù hợp, nhưng nó khám phá dữ liệu và có thể rút ra các suy luận từ tập dữ liệu để mô tả cấu trúc ẩn từ dữ liệu không được gắn nhãn.Các thuật toán học máy bán giám sát nằm ở đâu đó giữa học tập có giám sát và không giám sát, vì chúng sử dụng cả dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn để đào tạo – thường là một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn và một lượng lớn dữ liệu không được gắn nhãn. Các hệ thống sử dụng phương pháp này có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của việc học. Thông thường, học bán giám sát được chọn khi dữ liệu được gắn nhãn thu được yêu cầu các nguồn lực có kỹ năng và liên quan để đào tạo / học hỏi từ đó. Nếu không, việc thu thập dữ liệu không được gắn nhãn thường không yêu cầu tài nguyên bổ sung.Các thuật toán học máy tăng cường là một phương pháp học tập tương tác với môi trường của nó bằng cách tạo ra các hành động và phát hiện ra lỗi hoặc phần thưởng. Tìm kiếm thử và sai và phần thưởng bị trì hoãn là những đặc điểm phù hợp nhất của việc học củng cố. Phương pháp này cho phép máy móc và tác nhân phần mềm tự động xác định hành vi lý tưởng trong bối cảnh cụ thể để tối đa hóa hiệu suất của nó. Phản hồi phần thưởng đơn giản là bắt buộc để đại lý biết được hành động nào là tốt nhất; đây được gọi là tín hiệu tăng cường.
Học máy cho phép phân tích số lượng lớn dữ liệu. Mặc dù nó thường mang lại kết quả nhanh hơn, chính xác hơn để xác định các cơ hội có lợi hoặc rủi ro nguy hiểm, nhưng nó cũng có thể cần thêm thời gian và nguồn lực để đào tạo nó đúng cách. Việc kết hợp học máy với AI và công nghệ nhận thức có thể làm cho nó hiệu quả hơn nữa trong việc xử lý khối lượng lớn thông tin.
III. 5 kỹ thuật machine learning cần thiết.
1. Hồi quy.
Phương pháp hồi quy được sử dụng để đào tạo ML có giám sát. Mục tiêu của kỹ thuật hồi quy thường là để giải thích hoặc dự đoán một giá trị số cụ thể trong khi sử dụng tập dữ liệu trước đó. Ví dụ: phương pháp hồi quy có thể lấy dữ liệu giá lịch sử, sau đó dự đoán giá của một bất động sản tương tự để dự báo nhu cầu bán lẻ.
Hồi quy tuyến tính được coi là phương pháp đơn giản và cơ bản nhất. Trong trường hợp này, tập dữ liệu được lập mô hình bằng phương trình sau:
(y = m * x + b)
Có thể đào tạo một mô hình hồi quy với nhiều cặp dữ liệu, chẳng hạn như x, y. Để làm điều này, bạn cần xác định vị trí, cũng như độ dốc của đường, với khoảng cách tối thiểu từ tất cả các điểm dữ liệu đã biết. Đây là đường gần đúng nhất với các quan sát trong dữ liệu và có thể giúp đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới chưa nhìn thấy.
2. Phân loại.
Các thuật toán phân loại có thể giải thích hoặc dự đoán một giá trị của lớp. Phân loại là một thành phần thiết yếu cho nhiều ứng dụng AI, nhưng nó đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng Thương mại điện tử. Ví dụ, các thuật toán phân loại có thể giúp dự đoán liệu khách hàng có mua sản phẩm hay không. Hai lớp trong trường hợp này là “có” và “không”. Các thuật toán phân loại không giới hạn ở hai lớp và có thể được sử dụng để phân loại các mục thành một số lượng lớn các loại.
Xem thêm: Khái Niệm Hợp Đồng Xây Dựng Trọn Gói Là Gì ? Mẫu Hợp Đồng Trọn Gói 2021 Mới Nhất
Hồi quy logistic được coi là thuật toán phân loại đơn giản và cơ bản nhất. Thuật toán hồi quy logistic có thể nhận nhiều hơn một đầu vào và sử dụng dữ liệu để ước tính xác suất xảy ra sự kiện. Một cách sử dụng thú vị của thuật toán này có thể được nhìn thấy trong việc dự đoán kết quả tuyển sinh đại học. Trong trường hợp này, thuật toán phân tích hai điểm thi để ước tính xác suất trúng tuyển đại học.
Đầu ra là một số có thể xảy ra từ 0 đến 1. Số ‘một’ đại diện cho sự chắc chắn tuyệt đối trong việc nhận học sinh, nhưng bất kỳ số nào lớn hơn 0,5 dự đoán học sinh sẽ được trường đại học chấp nhận.
3. Phân cụm.
Các thuật toán phân cụm là phương pháp học tập không có giám sát. Một số thuật toán phân cụm phổ biến là K-mean, mean-shift và tối đa hóa kỳ vọng. Chúng nhóm các điểm dữ liệu theo các đặc điểm tương tự hoặc chia sẻ.
Kỹ thuật phân nhóm hoặc phân cụm đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng kinh doanh khi có nhu cầu phân đoạn hoặc phân loại khối lượng lớn dữ liệu. Các ví dụ bao gồm phân khúc khách hàng theo các đặc điểm khác nhau để nhắm mục tiêu tốt hơn các chiến dịch tiếp thị và đề xuất các bài báo mà một số độc giả nhất định sẽ thích. Phân cụm cũng có hiệu quả trong việc khám phá các mẫu trong các tập dữ liệu phức tạp mà mắt người có thể không rõ ràng.
4. Cây quyết định.
Thuật toán cây quyết định phân loại các đối tượng bằng cách trả lời các “câu hỏi” về các thuộc tính của chúng nằm tại các điểm nút. Tùy thuộc vào câu trả lời, một trong các nhánh được chọn và tại điểm giao nhau tiếp theo, một câu hỏi khác được đặt ra, cho đến khi thuật toán chạm đến “lá” của cây, cho biết câu trả lời cuối cùng.
Các ứng dụng cây quyết định bao gồm các nền tảng quản lý kiến thức cho dịch vụ khách hàng, định giá dự đoán và lập kế hoạch sản phẩm.
Một ví dụ điển hình về cây quyết định là xác định phí bảo hiểm sẽ được tính dựa trên tình huống của một cá nhân. Cây quyết định có thể xác định một bản đồ phức tạp của các tiêu chí như vị trí, các loại sự kiện được bảo hiểm, điều kiện môi trường, v.v. và xác định các loại rủi ro dựa trên yêu cầu bồi thường và số tiền đã chi. Sau đó, hệ thống có thể đánh giá các yêu cầu bảo hiểm mới, phân loại chúng theo loại rủi ro và thiệt hại tài chính tiềm ẩn.
5. Mạng nơron.
Các mạng lưới thần kinh bắt chước cấu trúc của não: mỗi tế bào thần kinh nhân tạo kết nối với một số tế bào thần kinh khác, và hàng triệu tế bào thần kinh cùng nhau tạo ra một cấu trúc nhận thức phức tạp. Mạng nơ-ron có cấu trúc nhiều lớp: các nơ-ron trong một lớp truyền dữ liệu đến một số nơ-ron tiếp theo, v.v. Cuối cùng, dữ liệu đến lớp đầu ra, nơi mạng đưa ra quyết định về cách giải quyết vấn đề, phân loại đối tượng, v.v. Do tính chất đa lớp của mạng nơ-ron, lĩnh vực nghiên cứu của chúng được gọi là “học sâu” .
Mạng nơ-ron được sử dụng cho nhiều ứng dụng kinh doanh khác nhau. Trong chăm sóc sức khỏe, chúng được sử dụng để phân tích các hình ảnh y tế, để tăng tốc các quy trình chẩn đoán và tìm kiếm thuốc. Trong ngành viễn thông và truyền thông, mạng nơ-ron có thể được sử dụng để dịch máy, phát hiện gian lận và các dịch vụ trợ lý ảo. Ngành tài chính sử dụng chúng để phát hiện gian lận, quản lý danh mục đầu tư và phân tích rủi ro.
Các phương pháp tiếp cận machine learning không chỉ giới hạn ở các kỹ thuật được mô tả trong bài viết này. Ca sử dụng càng tinh vi, càng áp dụng nhiều kỹ thuật tiên tiến. Đó là tất cả về các ý tưởng kinh doanh liên quan đến dịch vụ máy học, nhưng không phải về việc phát minh ra các phương pháp tiếp cận mới.
Ứng dụng Machine leaning vào được nhiều vào các lĩnh vực như robot agv, robot humanoid, phân tích xử lý dữ liệu, nghiên cứu vũ trụ, không gian….
Chúc bạn thành đạt trong công việc và hạnh phúc trong cuộc sống !
————-////——————————————–////————
GIỚI THIỆU ĐẾN BẠN SẢN PHẨM KHẨU TRANG Y TẾ WAKAMONO KHÁNG VI RÚT LÊN ĐẾN 99% BẠN CÓ THỂ MUA SẢN PHẨM Ở DƯỚI ĐÂY: