Học máy là gì? Đột phá trong 5 ứng dụng của học máy

Học máy (Machine Learning) là từ thông dụng mới nhất, đang nổi trên khắp thế giới. Đây là một trong những lĩnh vực phụ trợ thú vị nhất và phát triển nhanh nhất của Khoa học máy tính. Nói một cách đơn giản, Học máy là thứ làm cho Trí tuệ nhân tạo của bạn trở nên thông minh. Hầu hết mọi người đều nghĩ hoạt động bên trong của Học máy là bí ẩn - nhưng điều đó khác xa với thực tế. Bài viết này sẽ giúp bạn có được cái nhìn chính xác của học máy và ý nghĩa thực sự của nó thông qua những đột phá trong các ứng dụng của học máy.

Nếu bạn mới bắt đầu tìm hiểu về Học máy, hãy khiến nó dễ hiểu hơn bằng ví dụ từ cách học của chúng ta trong thực tế.

Khi bạn đang cố ném một quả bóng giấy vào thùng rác.
Sau một lần thử, bạn sẽ có một kinh nghiệm hợp lý về lượng lực cần dùng. Vào lần thứ 2 bạn đã điều chỉnh lực cần đủ để ném đúng rác vào thùng, nhưng góc ném lại có vẻ không đúng. Tạm dừng tại đây, chúng ta nhận ra một điều cơ bản đang xảy ra là với mỗi lần ném bóng, bạn sẽ học được điều gì đó và đưa kết quả của bạn đến gần hơn với kết quả mong muốn. Đó là bởi vì chúng ta, con người, vốn dĩ được sinh ra để học hỏi và phát triển từ kinh nghiệm của mình.

PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN KHÔNG DÙNG HỌC MÁY

Một cách tiếp cận chung chung, không sử dụng học máy sẽ là đo góc và khoảng cách, sau đó sử dụng công thức để tính lực tối ưu cần thiết. Bây giờ, giả sử chúng ta thêm một biến khác - là một chiếc quạt có thêm một số lực gió. Chương trình không dùng học máy của gần như thất bại do biến được thêm vào. Nếu chúng ta muốn nó hoạt động, chúng ta cần lập trình lại nó, để thêm vào yếu tố gió với công thức đã bao gồm biến này.

PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN DÙNG HỌC MÁY

Bây giờ, nếu chúng ta trang bị phương pháp dựa trên Máy học cho cùng một vấn đề, thì nó cũng sẽ bắt đầu với một công thức chuẩn - nhưng sau mỗi lần trải nghiệm, nó sẽ cập nhật / cải tiến công thức. Công thức sẽ được cải tiến liên tục bằng cách sử dụng nhiều trải nghiệm hơn (được gọi là 'điểm dữ liệu' trong thế giới Máy học) - điều này cũng sẽ dẫn đến những cải tiến trong kết quả. 
Bạn đã và đang trải nghiệm những phương pháp dùng học máy hằng ngày chẳng hạn như nguồn cấp dữ liệu Facebook của bạn hoặc các đề xuất tùy chỉnh trên YouTube hoặc những thứ khác thuộc loại này. 

HỌC MÁY LÀ GÌ?

Trước khi tìm hiểu về các đột phá trong ứng dụng của học máy, chúng ta cùng nhìn lại định nghĩa về nó. Những giải thích như trên đã làm rõ rằng Học máy chỉ đơn giản là sử dụng các thuật toán và quy trình để đào tạo hệ thống của bạn trở nên tốt hơn dựa trên các trải nghiệm của chính hệ thống khi hoạt động trên thực tế. Tuy nhiên, để có một khẳng định chung cho định nghĩa này là:

Điều này về cơ bản có nghĩa là trong Học máy, hệ thống cải thiện hiệu suất của nó cùng với trải nghiệm. Đây chính xác là những gì chúng ta nhận thấy từ các lần loại suy khi thực nghiệm.

CÁC LOẠI HỌC MÁY

Tùy thuộc vào tuyên bố vấn đề của bạn, bạn có thể sử dụng một trong ba kỹ thuật để đào tạo hệ thống của mình:

Học máy có giám sát

Học máy được giám sát nên được áp dụng cho các tập dữ liệu mà nhãn / lớp của mỗi dữ liệu được biết đến. Hãy tưởng tượng chúng ta muốn dạy hệ thống của mình cách phân biệt giữa hình ảnh của một con chó và một con người. Giả sử chúng ta có một bộ sưu tập các hình ảnh được gắn nhãn là người hoặc chó (việc gắn nhãn được thực hiện bởi người chú thích để đảm bảo chất lượng dữ liệu tốt hơn). 

Bây giờ, chúng ta có thể sử dụng tập dữ liệu này và các lớp dữ liệu để huấn luyện thuật toán của mình học đúng cách. Khi thuật toán của chúng ta học cách phân loại hình ảnh, chúng tôi có thể sử dụng nó trên các tập dữ liệu khác nhau - để dự đoán nhãn của bất kỳ điểm dữ liệu mới nào.

Học máy không giám sát

Như bạn có thể đoán từ tên, Học máy không được giám sát không có bất kỳ lớp hoặc nhãn giám sát nào. Chúng ta chỉ cung cấp cho hệ thống của mình một lượng lớn dữ liệu và các đặc điểm của từng phần dữ liệu. Ví dụ, giả sử trong ví dụ trước đó, chúng ta chỉ đưa một số hình ảnh (về người và chó) vào hệ thống để tạo ra mỗi hình ảnh một đặc điểm. 

Rõ ràng những đặc điểm của con người sẽ giống và khác với loài chó. Sử dụng những đặc điểm này, chúng tôi có thể huấn luyện hệ thống của mình để nhóm dữ liệu thành hai loại. Một phiên bản không được giám sát của "phân loại" được gọi là "phân cụm". 
Trong phân nhóm, chúng tôi không có bất kỳ nhãn nào. Chúng tôi nhóm các bộ dữ liệu trên cơ sở các đặc điểm chung.

Học tăng cường

Trong học máy tăng cường, không có lớp học hoặc đặc điểm, chỉ có một điểm cuối - đạt hoặc không đạt. 

Để hiểu rõ hơn điều này, hãy xem xét ví dụ về việc học chơi cờ vua. Sau mỗi trận đấu, hệ thống sẽ thông báo về tình trạng thắng / thua. 

Trong trường hợp như vậy, hệ thống của chúng ta không có mọi động thái được gắn nhãn là “đúng” hoặc “sai”, mà chỉ có kết quả cuối cùng. Khi thuật toán của chúng ta chơi nhiều trò chơi hơn trong quá trình đào tạo, thuật toán sẽ tiếp tục đưa ra “trọng số” (tầm quan trọng) lớn hơn cho sự kết hợp của những nước đi dẫn đến chiến thắng.

ỨNG DỤNG ĐỘT PHÁ TRONG LĨNH VỰC HỌC MÁY 

Từ cuộc thảo luận ở trên, rõ ràng là Học máy thực sự có thể giải quyết rất nhiều vấn đề mà máy tính truyền thống không thể. Hãy cùng xem xét một số ứng dụng của Học máy đã thay đổi thế giới:

1. Chống lại Webspam

Google đang sử dụng “deep learning” - đó là mạng neural, để chống lại spam cả online và offline. Deep Learning sử dụng dữ liệu từ người dùng và áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để kết luận về các email mà nó gặp phải. Nó không chỉ giúp người dùng web mà còn cả các công ty SEO đang cố gắng giúp các trang web hợp pháp xếp hạng cao hơn bằng cách sử dụng các kỹ thuật white-hat.

2. Học bắt chước

Ứng dụng học máy này rất giống với học quan sát - điều mà chúng ta làm khi còn nhỏ. Điều này được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực robot và trong các ngành công nghiệp như nông nghiệp, tìm kiếm, xây dựng, cứu hộ, quân sự và các ngành khác. 

Trong tất cả các tình huống như vậy, việc lập trình robot theo cách thủ công là vô cùng khó khăn. Để giải quyết vấn đề đó, lập trình bằng cách thuyết minh - còn được gọi là phương pháp cộng tác được sử dụng cùng với Học máy.

3. Công nghệ hỗ trợ và y tế

Robot trợ giúp là loại robot có khả năng xử lý thông tin bằng giác quan và thực hiện các hành động khi cần thiết được cho là một trong những úng dụng của học máy mang tính đột phá.
Robot tự động mô thông minh (STAR) được tạo ra bằng cách sử dụng loại máy học này và sự hợp tác trong thế giới thực. STAR sử dụng cảm biến học máy và 3D và có thể khâu ruột lợn lại với nhau (dùng để thử nghiệm) tốt hơn bất kỳ bác sĩ phẫu thuật nào. Mặc dù STAR không được phát triển để thay thế các bác sĩ phẫu thuật, nhưng nó cung cấp một giải pháp hợp tác cho các bước tinh vi trong quy trình y tế.

Học máy cũng tìm thấy các ứng dụng dưới dạng các biện pháp dự đoán. Giống như một đồng nghiệp có thể xem đơn thuốc của bác sĩ và tìm ra thứ mà họ có thể đã bỏ sót, một hệ thống thông minh nhân tạo cũng có thể tìm ra các liên kết còn thiếu trong đơn thuốc nếu được đào tạo tốt. 

Không chỉ điều này, mà AI còn có thể tìm kiếm các mô hình chỉ ra những trường hợp có thể bị trụy tim. Điều này có thể được chứng minh là cực kỳ hữu ích đối với các bác sĩ vì họ có thể cộng tác với robot ảo AI để chẩn đoán tốt hơn tình trạng tim nguy hiểm trước khi nó xảy ra. 

Đôi mắt phụ trợ (và trí thông minh) có thể làm nhiều điều tốt hơn là gây hại. Các nghiên cứu cho đến nay cũng hứa hẹn cho việc ứng dụng công nghệ này trong tương lai.

KẾT LUẬN

Phải nói rằng, Học máy không phải là giải pháp cho tất cả các vấn đề của bạn. 

Bạn không cần công nghệ Học máy để xác định tuổi của một người từ ngày tháng năm sinh của họ, nhưng bạn chắc chắn cần Machine Learning để xác định tuổi của một người từ sở thích âm nhạc của họ. 

Ví dụ: bạn sẽ thấy rằng người hâm mộ của Đàm Vĩnh Hưng chủ yếu ở độ tuổi 35+, trong khi hầu hết người hâm mộ Sơn Tùng MTP đều dưới 25 tuổi. 

Máy học "có thể" được sử dụng cho bất kỳ vấn đề nào xung quanh bạn, nhưng có nên không? 
Đừng bao giờ sử dụng máy học như một giải pháp cho các vấn đề của bạn mà không chắc chắn rằng bạn thực sự cần đến nó. Nếu không, nó sẽ giống như giết muỗi bằng súng máy - chúng vẫn có thể chết, có thể không, nhưng cuối cùng thì có đáng không?

Hy vọng bạn thích bài viết này về Học máy cũng như những ứng dụng của học máy. Nếu bạn đang gặp khó khăn ở đâu đó, hãy cho chúng tôi biết trong phần nhận xét bên dưới!