Bạn có tò mò về cách các thiết bị thông minh ngày càng trở nên "thông minh" hơn? Hay cách công nghệ có thể dự đoán sở thích của bạn? Tất cả là nhờ vào Machine Learning – công nghệ đang định hình tương lai của chúng ta. Đừng bỏ lỡ cơ hội khám phá điều kỳ diệu này!

Machine Learning (học máy) là gì?

Machine Learning (ML), hay còn gọi là học máy, không chỉ là một thuật ngữ công nghệ cao siêu mà là một nhánh quan trọng của Trí tuệ Nhân tạo (AI). 

Cốt lõi của machine learning là gì? Đó là khả năng cho phép máy tính "học" từ dữ liệu mà không cần được lập trình tường minh cho từng nhiệm vụ cụ thể.

Hãy hình dung thế này: thay vì bạn phải viết từng dòng lệnh chi tiết để máy tính nhận diện một con mèo, bạn chỉ cần cung cấp cho nó hàng ngàn bức ảnh có mèo và không có mèo. 

Hệ thống học máy sẽ tự động tìm ra các đặc điểm chung của mèo và "học" cách phân biệt chúng. Quá trình này giúp máy tính tự động cải thiện hiệu suất khi có thêm dữ liệu và kinh nghiệm, giống như cách con người học hỏi.

Điều này có nghĩa là các thuật toán ML có thể phân tích dữ liệu khổng lồ, nhận diện các mẫu hình phức tạp, đưa ra dự đoán và thậm chí là đưa ra quyết định mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người sau giai đoạn huấn luyện ban đầu.  

Các phương pháp học máy hiện nay

Trong thế giới của học máy, có hai phương pháp chính mà các thuật toán sử dụng để "học" từ dữ liệu, mỗi loại phù hợp với những bài toán khác nhau.

Học có giám sát (Supervised Learning)

• Nguyên lý: Giống như một học sinh được giáo viên hướng dẫn. Các thuật toán học từ một tập dữ liệu đã được "gắn nhãn" sẵn, tức là mỗi đầu vào đều có một đầu ra chính xác tương ứng.
• Cách hoạt động: Máy tính sẽ tìm kiếm mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra đã biết để tạo ra một mô hình. Sau đó, mô hình này sẽ được sử dụng để dự đoán đầu ra cho dữ liệu mới chưa từng thấy.
• Ví dụ: Dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm (số phòng, diện tích) của những ngôi nhà đã bán trước đó. Phân loại email thành "spam" hoặc "không spam" dựa trên các email đã được gắn nhãn.

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

• Nguyên lý: Giống như một nhà thám hiểm tự mình khám phá. Các thuật toán làm việc với dữ liệu chưa được gắn nhãn và tự tìm kiếm cấu trúc, mẫu hình hoặc các nhóm ẩn trong dữ liệu.
• Cách hoạt động: Không có "đáp án" nào được cung cấp trước. Mục tiêu là khám phá những mối quan hệ nội tại, giúp hiểu rõ hơn về bản chất của dữ liệu.
• Ví dụ: Phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm của họ mà không có định nghĩa trước về các nhóm đó. Phát hiện các bất thường hoặc điểm dữ liệu khác thường trong một tập hợp lớn.

Cả hai phương pháp này đều là xương sống cho nhiều ứng dụng của machine learning mà chúng ta sử dụng hàng ngày.

>>> Đọc để hiểu thêm: AI tạo sinh: cỗ máy sáng tạo nghệ thuật và hơn thế nữa

Ứng dụng của Machine Learning bạn gặp hằng ngày là gì?

Machine Learning không còn là công nghệ của tương lai mà đã hiện diện khắp nơi trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Bạn có thể không nhận ra, nhưng rất nhiều dịch vụ bạn dùng đều có ứng dụng của machine learning ở phía sau.

Dưới đây là một số ví dụ điển hình:

• Hệ thống gợi ý sản phẩm: Khi bạn mua sắm trực tuyến trên các trang như Tiki, Shopee, hệ thống sẽ đề xuất các sản phẩm "có thể bạn quan tâm" dựa trên lịch sử xem, mua hàng của bạn và những người dùng tương tự.
• Nhận diện khuôn mặt: Điện thoại thông minh, camera an ninh sử dụng học máy để nhận diện và xác thực khuôn mặt của bạn, mở khóa thiết bị hoặc xác định danh tính.
• Dịch thuật tự động: Google Translate hay các công cụ dịch khác sử dụng ML để học các cặp ngôn ngữ và đưa ra bản dịch nhanh chóng, ngày càng chính xác hơn.
• Lọc thư rác (spam): Hộp thư email của bạn được bảo vệ khỏi hàng ngàn email rác nhờ các thuật toán học máy liên tục phân tích và nhận diện các mẫu thư spam.
• Xe tự lái: Một trong những ứng dụng của machine learning phức tạp nhất, nơi các thuật toán xử lý dữ liệu từ camera, cảm biến để ra quyết định lái xe trong thời gian thực.

>>> Đọc để hiểu thêm: Công nghệ năng lượng gió và các trang trại điện gió

Machine Learning đang thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ và thế giới xung quanh. Với sự phát triển không ngừng, việc hiểu về machine learning là gì sẽ giúp bạn nắm bắt những xu hướng công nghệ mới. Hãy sẵn sàng để trải nghiệm những tiện ích và bất ngờ mà học máy mang lại!

>>> Mở rộng kiến thức: Trí tuệ nhân tạo: cuộc cách mạng thay đổi thế giới ra sao?