13/02/2023 21:05 read

Máy học dựa trên ý tưởng rằng một hệ thống có thể học cách thực hiện một tác vụ mà không cần lập trình rõ ràng.

Máy học có nhiều ứng dụng trong ngành tài chính, y tế, tiếp thị và vận tải. Nó được sử dụng để phân tích và xử lý lượng lớn dữ liệu, đưa ra dự đoán và tự động hóa quy trình ra quyết định, trong số các tác vụ khác.

Trong bài viết này, hãy tìm hiểu năm tính năng chính của máy học giúp máy học trở thành công cụ mạnh mẽ để giải quyết nhiều vấn đề, từ nhận dạng hình ảnh và giọng nói đến hệ thống đề xuất và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Học máy là gì?

Máy học là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến việc phát triển các thuật toán và mô hình thống kê, cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Xây dựng các hệ thống có khả năng liên tục cải thiện hiệu suất của chúng đối với một nhiệm vụ nhất định dựa trên kinh nghiệm thu được từ dữ liệu mà chúng tiếp xúc là mục tiêu của học máy. Điều này được thực hiện bằng cách đào tạo mở rộng các thuật toán trên các tập dữ liệu khổng lồ, cho phép các thuật toán tìm ra các mẫu và kết nối trong dữ liệu.

Học có giám sát: Điều này liên quan đến việc đào tạo một mô hình trên tập dữ liệu được gắn nhãn, trong đó đầu ra chính xác được cung cấp cho mỗi đầu vào. Thuật toán sử dụng thông tin này để tìm hiểu mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra, sau đó có thể đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa thấy.
Học không giám sát: Điều này liên quan đến việc đào tạo một mô hình trên một tập dữ liệu không được gắn nhãn trong đó đầu ra chính xác không được cung cấp. Thuật toán phải tự tìm cấu trúc trong dữ liệu và thường được sử dụng để phân cụm, giảm kích thước và phát hiện bất thường.
Học tăng cường: Điều này liên quan đến việc đào tạo một tác nhân để đưa ra quyết định trong một môi trường mà nó nhận được phản hồi thông qua phần thưởng hoặc hình phạt. Thuật toán sử dụng phản hồi này để tìm hiểu chiến lược tốt nhất nhằm tối đa hóa phần thưởng theo thời gian.

Máy học đã trở thành một trong những tiến bộ công nghệ quan trọng nhất trong những năm gần đây và đã tác động đáng kể đến nhiều ngành công nghiệp và ứng dụng. Các tính năng chính của nó là:

Mô hình dự đoán: Dữ liệu được thuật toán máy học sử dụng để tạo mô hình dự báo các sự kiện trong tương lai. Những mô hình này có thể được sử dụng để xác định rủi ro vỡ nợ hoặc khả năng người tiêu dùng sẽ mua hàng, trong số những yếu tố khác.
Tự động hóa: Các thuật toán máy học tự động hóa quá trình tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu, yêu cầu ít sự tham gia của con người hơn và cho phép phân tích chính xác và hiệu quả hơn.
Khả năng mở rộng: Các kỹ thuật máy học rất phù hợp để xử lý dữ liệu lớn vì chúng được tạo ra để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Do đó, các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên thông tin thu thập được từ dữ liệu đó.
Tổng quát hóa: Các thuật toán dành cho máy học có khả năng khám phá các mẫu rộng trong dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu mới, chưa được khám phá. bất chấp việc dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình có thể không được áp dụng ngay lập tức cho nhiệm vụ hiện tại, nhưng chúng rất hữu ích để dự đoán các sự kiện trong tương lai.
Khả năng thích ứng: Khi có dữ liệu mới, các thuật toán máy học được xây dựng để học và thích ứng liên tục. Kết quả là họ có thể nâng cao hiệu suất của mình theo thời gian, trở nên chính xác và hiệu quả hơn khi có nhiều dữ liệu hơn.

Sự tích hợp của máy học và công nghệ blockchain

Sự tích hợp của máy học và công nghệ blockchain giữ lời hứa tuyệt vời cho tương lai. Các thuật toán máy học có thể được sử dụng để đánh giá dữ liệu và đưa ra các dự đoán dựa trên dữ liệu đó bằng cách sử dụng một nền tảng phi tập trung và an toàn như blockchain.

Một lĩnh vực có thể sử dụng cho sự tích hợp này là trong lĩnh vực ngân hàng, nơi công nghệ blockchain có đặc tính phi tập trung và khả năng ngăn chặn truy cập trái phép vào dữ liệu nhạy cảm có thể giúp các thuật toán máy học phát hiện gian lận và rửa tiền hiệu quả hơn.

Công nghệ máy học và blockchain cũng có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể trong quản lý chuỗi cung ứng. bất chấp việc công nghệ blockchain có thể được sử dụng để cung cấp tính cởi mở và trách nhiệm giải trình trong chuỗi cung ứng, nhưng các thuật toán học máy có thể được sử dụng để tối ưu hóa hoạt động của chuỗi cung ứng và dự báo nhu cầu.

Công nghệ blockchain có thể cho phép chia sẻ hồ sơ y tế một cách an toàn và riêng tư, trong khi các thuật toán máy học có thể được sử dụng để dự đoán các đợt bùng phát dịch bệnh và nâng cao kết quả điều trị cho bệnh nhân.

Tương lai của học máy

Tương lai của máy học dự kiến sẽ được đặc trưng bởi những tiến bộ liên tục trong thuật toán, sức mạnh tính toán và tính sẵn có của dữ liệu. Khi máy học được áp dụng rộng rãi hơn và được tích hợp vào nhiều ngành khác nhau, nó có khả năng tác động lớn đến xã hội theo một số cách.

Một số xu hướng và sự phát triển chính trong tương lai của máy học bao gồm:

Tăng cường tự động hóa: Khi các thuật toán máy học phát triển, chúng sẽ có thể tự động hóa nhiều loại công việc hơn, yêu cầu ít đầu vào của con người hơn và tăng năng suất định giá.
Trải nghiệm được cá nhân hóa nhiều hơn: Các thuật toán máy học sẽ có khả năng đánh giá và sử dụng khối lượng dữ liệu khổng lồ để mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa cao, chẳng hạn như đề xuất và quảng cáo được cá nhân hóa.
Khả năng phán đoán nâng cao: Khi các thuật toán máy học trở nên tốt hơn trong việc đưa ra các phán đoán và dự đoán phức tạp, nhiều doanh nghiệp sẽ được hưởng lợi từ việc ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn.
Những tiến bộ về đạo đức AI: Khi máy học trở nên phổ biến hơn, sẽ có sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào việc đảm bảo rằng nó được phát triển và sử dụng một cách có đạo đức và có trách nhiệm, với trọng tâm là bảo vệ quyền riêng tư và loại bỏ những thành kiến trong quá trình ra quyết định.
Cộng tác liên ngành: Học máy sẽ ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong sự cộng tác với các lĩnh vực khác, chẳng hạn như khoa học thần kinh và sinh học, để thúc đẩy những khám phá và tiến bộ mới trong những lĩnh vực đó.

Nhìn chung, tương lai của máy học hứa hẹn nhiều hứa hẹn và dự kiến sẽ tiếp tục chuyển đổi nhiều ngành công nghiệp, từ tài chính đến chăm sóc sức khỏe, trong những năm tới.

Theo CoinTelegraph

Chia sẻ bài viết này với bạn bè qua Facebook / Zalo / Telegram: