Định nghĩa

Học máy (ML) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo cho phép các hệ thống học các mẫu từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng mà không cần được lập trình rõ ràng cho mọi quy tắc. Thay vì mã hóa cứng mọi quyết định, các nhà phát triển huấn luyện các mô hình ML trên các ví dụ để hệ thống có thể đưa ra dự đoán, phân loại hoặc đề xuất.

Học máy hoạt động như thế nào

Các mô hình học máy được huấn luyện trên các tập dữ liệu chứa các ví dụ về hành vi mà chúng cần học. Trong quá trình huấn luyện, mô hình xác định các mối quan hệ trong dữ liệu và điều chỉnh các tham số nội bộ của nó để cải thiện độ chính xác. Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể được sử dụng trên các đầu vào mới để tạo ra dự đoán hoặc quyết định.

Các ứng dụng phổ biến của ML

Học máy được sử dụng trong tìm kiếm, phát hiện gian lận, công cụ đề xuất, dự báo nhu cầu, thị giác máy tính, bảo trì dự đoán, nhận dạng giọng nói và phân tích khách hàng. Trong môi trường kinh doanh, nó thường được áp dụng để tự động hóa các quyết định, khám phá các xu hướng và cải thiện hiệu quả hoạt động.

Các danh mục chính

• Học có giám sát, nơi các mô hình học từ các ví dụ được gán nhãn
• Học không giám sát, nơi các mô hình khám phá các mẫu trong dữ liệu không được gán nhãn
• Học tăng cường, nơi các mô hình học thông qua phần thưởng và phản hồi

Tại sao nó lại quan trọng

Học máy giúp các tổ chức biến dữ liệu thành thông tin chi tiết có thể hành động, tự động hóa việc phân tích lặp đi lặp lại và xây dựng các sản phẩm và quy trình làm việc kỹ thuật số thông minh hơn.