Trong những năm vừa qua, cùng với sự bùng nổ của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) đang dần trở nên phổ biến và trở thành những khái niệm mà các công dân của kỷ nguyên 4.0 buộc phải nắm được. Cùng mình tìm hiểu về khái niệm Machine learning qua bài viết dưới đây nhé.
Table of Contents
Khái niệm Machine learning?
Khái niệm Machine learning gây nên cơn sốt công nghệ trên toàn thế giới trong vài năm nay. Trong giới học thuật, mỗi năm có hàng ngàn bài báo khoa học về đề tài này. Trong giới công nghiệp, từ các công ty lớn như Google, Facebook, Microsoft đến các công ty khởi nghiệp đều đầu tư vào machine learning. Hàng loạt các ứng dụng sử dụng machine learning ra đời trên mọi linh vực của cuộc sống, từ khoa học máy tính đến những ngành ít liên quan hơn như vật lý, hóa học, y học, chính trị.
AlphaGo, cỗ máy đánh cờ vây với khả năng tính toán trong một không gian có số lượng phần tử còn nhiều hơn số lượng hạt trong vũ trụ, tối ưu hơn bất kì đại kì thủ nào, là một trong rất nhiều ví dụ hùng hồn cho sự vượt trội của machine learning so với các phương pháp cổ điển.
>>>Xem thêm:Khái niệm về công nghệ điều bạn cần nên biết
Vậy thực chất, machine learning là gì?
Để giới thiệu về machine learning, mình xin dựa vào mối quan hệ của nó với ba khái niệm sau: 1. Machine learning và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence hay AI) 2. Machine learning và Big Data. 3. Machine learning và dự đoán tương lai.
Khái niệm Machine learning trí tuệ nhân tạo
AI, một cụm từ vừa gần gũi vừa xa lạ đối với chúng ta. Gần gũi bởi vì thế giới đang phát sốt với những công nghệ được dán nhãn AI. Xa lạ bởi vì một AI thực thụ vẫn còn nằm ngoài tầm với của chúng ta. Nói đến AI, hẳn mỗi người sẽ liên tưởng đến một hình ảnh khác nhau. Vài thập niên gần đây có một sự thay đổi về diện mạo của AI trong các bộ phim quốc tế. Trước đây, các nhà sản xuất phim thường xuyên đưa hình ảnh robot vào phim (như Terminator), nhằm gieo vào đầu người xem suy nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo là một phương thức nhân bản con người bằng máy móc.
Khái niệm Machine learning trong giới hàn lâm
Theo hiểu biết chung, AI là một ngành khoa học được sinh ra với mục đích làm cho máy tính có được trí thông minh. Mục tiêu này vẫn khá mơ hồ vì không phải ai cũng đồng ý với một định nghĩa thống nhất về trí thông minh. Các nhà khoa học phải định nghĩa một số mục tiêu cụ thể hơn, một trong số đó là việc làm cho máy tính lừa được Turing Test. Turing Test được tạo ra bởi Alan Turing (1912-1954), người được xem là cha đẻ của ngành khoa học máy tính hiện đại, nhằm phân biệt xem người đối diện có phải là người hay không (xem phim The Imitation Game để biết thêm về Alan Turing).
>>>Xem thêm: Công nghệ mới 4.0 được áp dụng nhiều nhất hiện nay
AI thể hiện một mục tiêu của con người.
Machine learning là một phương tiện được kỳ vọng sẽ giúp con người đạt được mục tiêu đó. Và thực tế thì machine learning đã mang nhân loại đi rất xa trên quãng đường chinh phục AI. Nhưng vẫn còn một quãng đường xa hơn rất nhiều cần phải đi. Machine learning và AI có mối quan hệ chặt chẽ với nhau nhưng không hẳn là trùng khớp vì một bên là mục tiêu (AI), một bên là phương tiện (machine learning).
Big data là gì?
Big Data thực chất không phải là một ngành khoa học chính thống. Đó là một cụm từ dân gian và được giới truyền thông tung hô để ám chỉ thời kì bùng nổ của dữ liệu hiện nay. Nó cũng không khác gì với những cụm từ như “cách mạng công nghiệp”, “kỉ nguyên phần mềm”. Big Data là một hệ quả tất yếu của việc mạng Internet ngày càng có nhiều kết nối. Với sự ra đời của các mạng xã hội nhưng Facebook, Instagram, Twitter, nhu cầu chia sẻ thông của con người tăng trưởng một cách chóng mặt.
Sơ lược quy trình phân loại thư được mô tả sau.
Khái niệm Machine learning trước hết, ta cần một thuật toán để chuyển email thành những điểm dữ liệu. Công đoạn này rất rất quan trọng vì nếu chúng ta chọn được biểu diễn phù hợp, công việc của perceptron sẽ nhẹ nhàng hơn rất nhiều. Tiếp theo, perceptron sẽ đọc tọa độ của từng điểm và sử dụng thông tin này để cập nhật tham số của đường thẳng cần tìm. Các bạn có thể xem qua demo của perceptron (điểm xanh lá cây là điểm perceptron đang xử lý)
Bài viết trên đã cho các bạn biết về Khái niệm Machine learning. Cảm ơn các bạn đa xem qua bài viết của mình nhé.
Lộc Đạt-tổng hợp
Tham khảo ( khanh-personal.gitbook, quantrimang, … )
