Học máy (ML)

Machine Learning (ML) là một loại Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép các ứng dụng phần mềm thực hiện các tác vụ cụ thể mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Nó tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể thay đổi và cải thiện khi tiếp xúc với dữ liệu mới.

Thuật toán ML được sử dụng để giải quyết các vấn đề như chẩn đoán y tế, nhận dạng giọng nói và hình ảnh, sắp xếp và lập danh mục các mục, robot tự động, phát hiện gian lận, phân tích dự đoán, điều hướng tự động và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các thuật toán thường chạy trên dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn khác nhau như khảo sát, quan sát và thử nghiệm.

Thuật toán ML sử dụng nhiều kỹ thuật, chẳng hạn như học có giám sát và không giám sát, cũng như học sâu. Học có giám sát là khi một hệ thống được cung cấp dữ liệu và phản hồi được xác định trước mà nó sẽ cung cấp, trong khi học không giám sát cho phép hệ thống học từ dữ liệu mà không cần hệ thống xác định trước nhiệm vụ. Học sâu là một tập hợp con của ML và sử dụng dữ liệu đầu vào lớn hơn cũng như mạng lưới nơ-ron lớn hơn để hệ thống có thể học các tác vụ phức tạp.

ML có nhiều ứng dụng, từ các ngành như chăm sóc sức khỏe, an ninh mạng, bán lẻ, tài chính và các ngành khác. Trong chăm sóc sức khỏe, ML có thể được sử dụng để phát hiện các bệnh, chẳng hạn như ung thư, xác định các nguy cơ sức khỏe tiềm ẩn trong khi trong an ninh mạng, nó có thể được sử dụng để phát hiện các cuộc tấn công mạng và ngăn chặn chúng trước khi chúng trở thành sự cố lớn. Trong bán lẻ, ML có thể hỗ trợ các công cụ đề xuất trên trang web và ứng dụng, cũng như giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng và quyết định mua hàng.

ML là một công nghệ không ngừng phát triển, với những tiến bộ và ứng dụng mới được áp dụng hàng ngày. Đó là một công nghệ ngày càng cần thiết cho các công ty và tổ chức cần hiểu được lượng lớn dữ liệu. Nó cũng có tiềm năng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp trong những năm tới.