Khái niệm về Machine Learning hiện nay

Khái niệm về Machine Learning hiện nay

Theo định nghĩa của Wikipedia, Học máy  hay Machine Learning là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Ví dụ như các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng. Học máy rất gần với suy diễn thống kê (statistical inference) tuy có khác nhau về thuật ngữ.

Các thuật toán của machine learning là các chương trình máy tính có khả năng học hỏi về cách hoàn thành các nhiệm vụ và cách cải thiện hiệu suất theo thời gian. Máy có khả năng thích nghi với các điều kiện môi trường xung quanh để rút trích ra các nguyên lý từ tri thức thu nhận được phục vụ cho việc ra quyết định.

Có 2 loại Máy học chính bao gồm học có giám sát (supervised learning) và học không giám sát (unsupervised learning).

• Học có giám sát—trong đó, thuật toán tạo ra một hàm ánh xạ dữ liệu vào tới kết quả mong muốn. Một phát biểu chuẩn về một việc học có giám sát là bài toán phân loại: chương trình cần học (cách xấp xỉ biểu hiện của) một hàm ánh xạ một vector tới một vài lớp bằng cách xem xét một số mẫu dữ liệu – kết quả của hàm đó.
• Học không giám sát—mô hình hóa một tập dữ liệu, không có sẵn các ví dụ đã được gắn nhãn.