Machine learning là một đề tài đang gây tò mò và thắc mắc nhiều trong thời gian gần đây. Được hiểu đơn giản, đây là một phương pháp tự động hóa việc phân tích dữ liệu để tạo ra các mô hình phân tích. Nó thuộc vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và dựa trên ý tưởng cơ bản là cho phép hệ thống học từ dữ liệu và nhận biết các mẫu.
Định nghĩa machine learning là gì?
Machine learning được coi là quá trình giáo dục máy tính để nó có khả năng tự học từ dữ liệu và đưa ra quyết định cũng như dự đoán cụ thể. Để đạt được hiệu suất tối ưu trong machine learning, máy tính phải có khả năng tự học từ các mẫu mà không cần sự lập trình rõ ràng.
Lĩnh vực này thường đặt ở sự giao lộ giữa thống kê và khoa học máy tính; tuy nhiên, nó thường mang nhiều mặt mũ khác nhau. Do đó, nó có thể được liên kết với nhiều tên gọi khác nhau như dữ liệu lớn, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dự đoán, thống kê tính toán và khai thác dữ liệu, và còn nhiều khía cạnh khác tùy thuộc vào ngữ cảnh, có thể được xem xét dưới nhiều góc độ khác nhau. Điều này có thể bao gồm cả từ ngôn ngữ quảng bá.
Machine learning là gì?
Dù rằng Machine learning thường không trùng lặp với các lĩnh vực khác nhau nhưng nó vẫn được gộp lại với chúng. Machine learning đa số có học giám sát, học tăng cường và học không giám sát.
Ví dụ như, machine learning được xem là một trong những công cụ dành cho khoa học dữ liệu. Đó cũng được xem là một trong những lần sử dụng cho các cơ sở hạ tầng cũng như có thể xử lý dễ dàng hơn nguồn dữ liệu lớn.
Lý do Machine learning là cần thiết với đời sống
Sau khi hiểu rõ hơn machine learning là gì thì dưới đây là những lý do nó rất cần thiết đối với cuộc sống.
Nhu cầu toàn cầu lớn
Hiện nay, nhu cầu Machine learning đang dần trở nên bùng nổ trên toàn thế giới. Và mức lương nhập cảnh của nó đang được bắt đầu trong khoảng từ $100k – $150k. Chính vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và nhà phân tích kinh doanh đều nhận được nhiều lợi ích nếu như biết đến Machine learning.
Dữ liệu là sức mạnh
Dữ liệu của Machine learning đang dần có các bước tiến biến đổi những thứ xung quanh chúng ta. Chính vì vậy, các tổ chức từ những công ty khởi nghiệp cho đến các doanh nghiệp khổng lồ công nghệ đều đang chạy đua để khai thác dữ liệu từ nó.
Machine learning rất quan trọng với đời sống
Machine learning thú vị
Machine learning được xem là tuyệt vời nhờ sở hữu sự pha trộn độc đáo giữa sự khám phá, ứng dụng và kỹ thuật kinh doanh độc nhất. Nhờ vậy, bạn có thể sẽ thu được rất nhiều niềm vui rất phong phú và sôi động từ nó.
Machine learning làm sao để học được?
Lý do Machine learning được đánh giá cao
Để theo đuổi được Machine learning thì ngoài hiểu rõ Machine learning là gì thì bạn cần phải dành ra nhiều tháng hoặc nhiều năm cho lý thuyết về toán học đằng sau nó.
Thông thường, phương pháp tự học vẫn được đánh giá cao nhờ những lý do sau:
- Người dùng sẽ có nhiều niềm vui hơn nhờ việc cân bằng giữa lý thuyết, thực hành và dự án. Bạn sẽ nhanh chóng nhận được kết quả thực hành chuẩn xác và nhanh chóng nhất.
- Việc xây dựng các kỹ năng thực tế mà các ngành công nghiệp yêu cầu sẽ trở nên dễ dàng hơn. Thông thường, các doanh nghiệp sẽ không quan tâm nếu như bạn có thể nhận được bằng cấp làm chứng.
Hỗ trợ con người xây dựng nền công nghiệp dễ dàng hơn
- Bạn sẽ có thể xây dựng được các danh mục đầu tư trên đường đi cũng như các dự án thực hành. Ngoài ra, sẽ thuận tiện hơn trong việc xây dựng cho các danh mục đầu tư có thể hiển thị được cho các nhà tuyển dụng.
Tóm lại, người dùng sẽ nhanh chóng học được mọi kiến thức cũng như chủ động hơn trong việc kiểm tra thực tế. Tuy nhiên, nó được xem là chắc chắn có thể thực hiện được nhiều trách nhiệm hơn so với việc trong tay mà bạn có thể làm theo.
Hướng dẫn cách học Machine learning 1 hiểu 10
Nếu như bạn đang chưa biết nên tự học Machine learning như thế nào thì dưới đây là một số bước cơ bản bạn có thể tham khảo:
- Điều kiện tiên quyết: Đây là điều kiện để xây dựng một nền tảng thống kế, toán học và lập trình.
- Chế độ bọt biển: Chế độ đắm chìm trong lý thuyết rất thiết yếu đằng sau ML.
- Thực hành mục tiêu: Sử dụng các gói ML để thực hành 9 chủ đề thiết yếu.
- Dự án Machine learning: Chế độ lặn sâu hơn vào mọi lĩnh vực thú vị hơn nên bạn có khả năng áp dụng cho các kiến thức đã học được của mình.
Các bước học tập cụ thể như sau:
Bước 1: Điều kiện tiên quyết
Công nghệ học máy (ML) thường xuất hiện một cách đột ngột và không đòi hỏi phải có sự giới thiệu chi tiết về điều kiện tiên quyết của nó. Vì vậy, ngay cả khi bạn không phải là một chuyên gia có kinh nghiệm lâu dài, việc học ML vẫn đòi hỏi bạn phải có những kỹ năng cơ bản quan trọng trong lĩnh vực này.
Bạn nên chăm chỉ học tập để hiểu rõ về machine learning
Nếu như bạn có thể hoàn thành tốt mọi điều kiện tiên quyết thì những bài học còn lại liên quan đến nó sẽ trở nên dễ dàng hơn. Hầu hết, các khái niệm thường được dùng và áp dụng như thống kê và khoa Machine learning vào dữ liệu.
Bước 2: Chế độ bọt biển
Chế độ học bọt biển đòi hỏi sự ngâm chìm trong nhiều lý thuyết và kiến thức để xây dựng một nền tảng vững chắc. Dưới đây là 5 lý do thực tế hợp lý cho việc nắm bắt lý thuyết máy học trong quá trình mô hình hóa:
- Lên kế hoạch và thu thập dữ liệu:
– Bước này tiêu tốn thời gian lớn khi triển khai, đòi hỏi sự chín muối trong việc lên kế hoạch và thu thập dữ liệu. - Giả định và tiền xử lý dữ liệu:
– Các thuật toán đặt ra giả định khác nhau về dữ liệu đầu vào, và việc giải thích kết quả mô hình đôi khi là thách thức, mặc dù máy học không phải lúc nào cũng là “hộp đen”. - Giải thích kết quả mô hình:
– Việc hiểu rõ khi nào mô hình bị overfitting hoặc underfitting, cùng cách giải thích kết quả cho các đối tác kinh doanh là quan trọng. - Cải thiện và điều chỉnh mô hình:
– Sự hiểu biết về các tham số và phương pháp điều chỉnh mô hình là quan trọng để đạt được hiệu suất tối ưu, và đòi hỏi sự linh hoạt trong việc điều chỉnh. - Đối mặt với giá trị kinh doanh:
– Máy học không thể tồn tại trong môi trường cô độc; hiểu rõ công cụ và số liệu kết quả giúp tối đa hóa giá trị kinh doanh.
Chú trọng vào cách tiếp cận học lý thuyết máy học sao cho đủ để khởi đầu mà không mất phương hướng. Sau đó, xây dựng sự thành thạo bằng cách xen kẽ giữa lý thuyết và thực hành theo thời gian.
Trí tuệ nhân tạo sẽ đơn giản hóa mọi nhu cầu của con người
Bước 3: Thực hành có mục tiêu
Bây giờ là lúc đưa thực hành đó lên cấp độ tiếp theo. Thực hành có mục tiêu là tất cả về việc sử dụng các bài tập cụ thể, có chủ ý để trau dồi kỹ năng của bạn. Các mục tiêu mà 3 bước này cần thực hiện là:
- Thực hành toàn bộ quy trình Machine learning: Thu thập dữ liệu, làm sạch và tiền xử lý. Xây dựng mô hình, điều chỉnh và đánh giá.
- Bạn cần thực hành trên bộ dữ liệu có thực: Hãy bắt đầu cho việc xây dựng trực giác về những loại mô hình phù hợp với các thách thức cần thiết.
- Lặn sâu về các chủ đề riêng lẻ: Ví dụ, trong Bước 1, bạn đã tìm hiểu về các thuật toán phân cụm. Ở Bước 2, bạn sẽ áp dụng các loại thuật toán phân cụm khác nhau trên các bộ dữ liệu để xem loại nào hoạt động tốt nhất.
Bước 4: Dự án Machine learning
Đây là giai đoạn quan trọng để áp dụng những kiến thức máy học một cách sâu sắc hơn, kết hợp chúng vào quá trình phân tích và hoàn thiện cho đến khi đạt được sản phẩm cuối cùng. Lúc này, bạn cần đảm bảo rằng bạn đã hiểu rõ kiến thức đã học và áp dụng chúng một cách linh hoạt để tạo ra sản phẩm mong muốn.
Dựa vào thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ, bạn đọc nên có cái nhìn sâu sắc hơn về khái niệm Machine Learning là gì. Đừng quên nỗ lực học hỏi thông qua các lĩnh vực máy tính và công việc xử lý ngôn ngữ, vốn đang đợi chào đón bạn với những thách thức hấp dẫn. Hãy chuẩn bị kỹ năng của mình để bắt đầu hành trình trong lĩnh vực năng động này.
