Học máy (ML) là một trường con của Trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm việc phát triển các thuật toán và mô hình tính toán để cho phép máy tính học hỏi và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình rõ ràng. Đây là một miền có tính biến đổi và phát triển nhanh chóng, áp dụng các kỹ thuật dựa trên dữ liệu để đào tạo các hệ thống máy tính cách phân tích và học hỏi từ số lượng lớn dữ liệu. Mục tiêu chính của ML là cho phép máy móc tự động điều chỉnh hành vi của chúng dựa trên các mẫu, xu hướng hoặc mối quan hệ được quan sát trong dữ liệu đầu vào và do đó cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian.
Cốt lõi của ML là các mô hình học máy, là các biểu diễn toán học của các quy trình trong thế giới thực. Các mô hình này được tạo thông qua một quá trình gọi là đào tạo, trong đó chúng được tiếp xúc với một tập dữ liệu lớn để tìm hiểu các mẫu và mối tương quan giữa các tính năng đầu vào (dự đoán) và các biến đầu ra (phản hồi). Sự thành công của các mô hình ML phần lớn phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu huấn luyện, tính phù hợp của thuật toán đã chọn cũng như tính mạnh mẽ của các kỹ thuật xác thực và tối ưu hóa được sử dụng.
ML có thể được phân thành ba loại chính dựa trên phương pháp học được sử dụng: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Trong học có giám sát , thuật toán được huấn luyện trên tập dữ liệu chứa các ví dụ được gắn nhãn, trong đó cung cấp cả tính năng đầu vào và nhãn đầu ra tương ứng của chúng. Cách tiếp cận này cho phép các mô hình ML tìm hiểu các mẫu và ánh xạ các mối quan hệ đầu vào-đầu ra, cho phép chúng dự đoán kết quả cho các trường hợp không nhìn thấy được. Kỹ thuật học có giám sát được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh và giọng nói, phát hiện gian lận và chẩn đoán bệnh, cùng nhiều lĩnh vực khác.
Ngược lại, các kỹ thuật học không giám sát hoạt động với các tập dữ liệu chỉ chứa các tính năng đầu vào mà không có nhãn đầu ra liên quan. Mục tiêu chính của học tập không giám sát là khám phá các cấu trúc và mẫu ẩn trong dữ liệu, chẳng hạn như cụm, mối tương quan và các biến tiềm ẩn. Các kỹ thuật trong danh mục này bao gồm phân cụm, giảm kích thước và phát hiện sự bất thường, cho phép các ứng dụng như phân khúc khách hàng, phân tích giỏ hàng thị trường và phát hiện bảo mật dựa trên sự bất thường.
Học tăng cường là một cách tiếp cận độc đáo trong ML, tập trung vào các mô hình đào tạo để đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường của họ. Các thuật toán học tăng cường học từ quá trình thử và sai bằng cách cảm nhận môi trường của chúng, thực hiện hành động và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Điều này có thể đặc biệt hữu ích trong các tình huống không xác định được chiến lược tối ưu hoặc khi môi trường thay đổi theo thời gian, chẳng hạn như trong giao dịch chứng khoán, hệ thống khuyến nghị và điều hướng phương tiện tự động.
Hiệu quả của các mô hình ML chủ yếu được đo lường bằng khả năng khái quát hóa kiến thức từ dữ liệu được quan sát để đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu chưa được quan sát. Để đảm bảo tính hợp lệ và mạnh mẽ của các mô hình ML, nhiều số liệu hiệu suất và kỹ thuật xác thực khác nhau được sử dụng, chẳng hạn như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi, điểm F1 và xác thực chéo, cùng nhiều thứ khác.
Với những tiến bộ về sức mạnh xử lý máy tính và sự sẵn có của các bộ dữ liệu lớn, học máy đã trở thành một thành phần thiết yếu trong bối cảnh kỹ thuật số ngày nay, hỗ trợ nhiều ứng dụng và dịch vụ AI trong nhiều ngành công nghiệp. Một số trường hợp sử dụng đáng chú ý của ML bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích cảm xúc, hệ thống đề xuất, phát hiện gian lận và hình ảnh y tế.
Có thể thấy một ví dụ đáng chú ý về ML trong nền tảng AppMaster, nền tảng tận dụng các kỹ thuật học máy để tạo ra các ứng dụng chính xác, hiệu quả và có thể mở rộng. Bằng cách sử dụng thuật toán ML để liên tục học hỏi từ các mẫu trong dữ liệu đầu vào do người dùng tạo và nhật ký toàn hệ thống, AppMaster tự động điều chỉnh và tinh chỉnh mã cơ bản, tạo ra các ứng dụng không chỉ hoạt động hiệu quả mà còn không ngừng phát triển để đáp ứng tốt hơn các yêu cầu và điều kiện của người dùng. Điều này dẫn đến sự phát triển của các ứng dụng đáng tin cậy, an toàn và tiết kiệm chi phí hơn, được điều chỉnh để giải quyết các nhu cầu kinh doanh luôn thay đổi.
Tóm lại, học máy là một lĩnh vực nghiên cứu đa dạng và năng động trong lĩnh vực AI. Nó có tiềm năng to lớn trong việc thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số trong các ngành bằng cách cho phép đưa ra quyết định thông minh dựa trên dữ liệu và tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp. Với khả năng xử lý và học hỏi từ các bộ dữ liệu khổng lồ, học máy đã trở thành một thành phần quan trọng trong việc xây dựng các giải pháp phần mềm thông minh và có thể mở rộng, chẳng hạn như các giải pháp được cung cấp bởi nền tảng no-code AppMaster. Khi các tổ chức ngày càng áp dụng các kỹ thuật ML tiên tiến, giá trị của machine learning trong việc định hình tương lai đổi mới công nghệ sẽ tiếp tục mở rộng.
