Học máy là gì? học những gì
Học máy là một lĩnh vực của khoa học máy tính, nghiên cứu các thuật toán và mô hình có khả năng tự học từ dữ liệu và thực hiện các tác vụ như phân loại, dự báo, phát hiện bất thường, tối ưu hóa, tạo nội dung và hơn thế nữa. Học máy là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), giúp máy tính có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp mà không cần lập trình cụ thể.
Học máy có thể được chia thành ba loại chính: học có giám sát, học không giám sát và học bán giám sát. Học có giám sát là khi máy tính được huấn luyện bằng cách sử dụng các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra mong muốn, ví dụ như ảnh và nhãn. Mục tiêu của học có giám sát là tìm ra một hàm ánh xạ từ đầu vào sang đầu ra, sao cho khi gặp dữ liệu mới, máy tính có thể dự đoán đầu ra chính xác. Các ví dụ về học có giám sát là phân loại ảnh, nhận dạng tiếng nói, dịch ngôn ngữ và phát hiện ung thư.
Học không giám sát là khi máy tính được huấn luyện bằng cách sử dụng chỉ dữ liệu đầu vào, không có đầu ra mong muốn. Mục tiêu của học không giám sát là khám phá ra các cấu trúc ẩn hoặc quy luật trong dữ liệu, ví dụ như nhóm các đối tượng tương tự nhau, tìm ra các điểm bất thường hoặc tạo ra dữ liệu mới. Các ví dụ về học không giám sát là phân cụm khách hàng, phát hiện gian lận, sinh ảnh và âm thanh.
Học bán giám sát là khi máy tính được huấn luyện bằng cách sử dụng một phần dữ liệu có đầu ra mong muốn và một phần không. Mục tiêu của học bán giám sát là kết hợp lợi ích của cả hai loại học trên, để tận dụng được lượng dữ liệu lớn mà không cần gán nhãn cho tất cả. Các ví dụ về học bán giám sát là phân loại văn bản, nhận diện khuôn mặt và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Để học được máy tính cần có hai yếu tố chính: thuật toán và dữ liệu. Thuật toán là quy trình hay công thức để máy tính thực hiện các bước học từ dữ liệu. Có rất nhiều thuật toán khác nhau trong học máy, mỗi thuật toán có ưu và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại dữ liệu và tác vụ khác nhau. Một số thuật toán phổ biến trong học máy là: hồi quy tuyến tính, cây quyết định, k-means, mạng nơ-ron và máy vector hỗ trợ.
Dữ liệu là nguồn thông tin để máy tính học và áp dụng kiến thức. Dữ liệu có thể có nhiều dạng khác nhau, như số, chữ, ảnh, âm thanh, video, văn bản, đồ thị và cấu trúc dữ liệu phức tạp. Dữ liệu càng đa dạng, phong phú và chất lượng, càng giúp máy tính học tốt hơn. Tuy nhiên, dữ liệu cũng có thể có nhiều vấn đề như: thiếu, sai, nhiễu, không cân bằng, không đại diện và vi phạm quyền riêng tư. Do đó, cần có các bước tiền xử lý, khai phá và bảo mật dữ liệu để đảm bảo hiệu quả của học máy.
Học máy là một lĩnh vực rất hấp dẫn và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống. Để học máy, bạn cần có kiến thức về toán học, lập trình, thống kê và khoa học dữ liệu. Bạn cũng cần có sự sáng tạo, tư duy phân tích và khả năng giải quyết vấn đề. Học máy là một hành trình không ngừng học hỏi và khám phá, mang lại nhiều niềm vui và thử thách cho bạn.