Máy học là gì?
Máy học là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho máy móc khả năng tự động học hỏi từ dữ liệu lớn và kinh nghiệm trong quá khứ của con người để xác định các mẫu và đưa ra dự đoán với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Ý nghĩa của máy học và cách nó hoạt động còn nhiều hơn thế, đó là lý do tại sao chúng tôi mang đến cho bạn hướng dẫn hữu ích dành cho người mới bắt đầu này! Vì vậy, nếu bạn muốn tìm câu trả lời cho câu hỏi “máy học là gì” thì bạn đã đến đúng nơi.
Bài học chính
- Máy học là một loại AI cung cấp cho máy khả năng tự động học từ dữ liệu và kinh nghiệm trong quá khứ của con người để xác định các mẫu và đưa ra dự đoán với sự can thiệp tối thiểu của con người.
- Máy học hoạt động bằng cách tạo khuôn các thuật toán trên tập dữ liệu huấn luyện để tạo ra mô hình. Khi bạn đưa dữ liệu đầu vào mới vào thuật toán máy học, nó sẽ sử dụng mô hình đã phát triển để đưa ra dự đoán. Sau đó, dự đoán sẽ được kiểm tra độ chính xác.
- Có bốn phương pháp máy học chính là: máy học có giám sát, máy học không giám sát, máy học bán giám sát và máy học chuyên sâu.
- Máy học có thể giúp bạn tự động hóa các quy trình, tiết kiệm thời gian cho nhóm, tối ưu hóa chiến lược marketing và bán hàng, v.v.
Hãy tiếp tục đọc để giải thích mọi điều về máy học!
Máy học là gì?
Máy học là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho máy móc khả năng tự động học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm trong quá khứ của con người để xác định các mẫu và đưa ra dự đoán với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Máy học, học sâu và mạng trung lập
Bây giờ bạn đã biết định nghĩa về máy học và câu trả lời cho câu hỏi “máy học là gì”, nhưng nó so sánh với học sâu như thế nào và mạng trung lập phù hợp ở đâu?
Học sâu và máy học thường được sử dụng thay thế cho nhau nhưng có hai ý nghĩa khác nhau.
Máy học, học sâu và mạng trung lập đều nằm dưới sự bảo trợ của AI. Tuy nhiên, học sâu nằm dưới sự bảo trợ của mạng trung lập và mạng trung lập nằm dưới sự bảo trợ của máy học.
Máy học cổ điển phụ thuộc nhiều hơn vào sự can thiệp của con người để học trong khi học sâu có thể sử dụng các bộ dữ liệu được gắn nhãn, còn được gọi là học có giám sát, để cung cấp thông tin cho thuật toán của nó, đòi hỏi ít sự can thiệp của con người hơn.
Mạng trung lập bao gồm các lớp nút kết nối với nhau để truyền dữ liệu. “Deep” trong deep learning đề cập đến số lớp trong một mạng trung lập.
Máy học hoạt động như thế nào?
Bây giờ bạn đã biết câu trả lời cho ý nghĩa của máy học và so sánh nó với các nhánh khác của AI, hãy khám phá cách thức hoạt động của nó.
Máy học hoạt động bằng cách tạo khuôn các thuật toán trên tập dữ liệu huấn luyện để tạo ra mô hình. Khi bạn đưa dữ liệu đầu vào mới vào thuật toán máy học, nó sẽ sử dụng mô hình đã phát triển để đưa ra dự đoán.
Tiếp theo, dự đoán sẽ được kiểm tra độ chính xác. Dựa trên độ chính xác, thuật toán máy học được triển khai hoặc đào tạo nhiều lần với tập dữ liệu đào tạo tăng cường cho đến khi đạt được độ chính xác mong muốn.
Để hiểu rõ hơn câu hỏi “máy học hoạt động như thế nào”, chúng tôi sẽ chia quy trình này thành ba bước:
- Quyết định: Trong hầu hết các trường hợp, thuật toán máy học được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc phân loại. Thuật toán của bạn sẽ đưa ra ước tính về mẫu dữ liệu dựa trên một số dữ liệu đầu vào.
- Hàm lỗi: Hàm lỗi sẽ đánh giá dự đoán của mô hình. Nếu có bất kỳ ví dụ nào đã biết, hàm này có thể so sánh để đánh giá độ chính xác của mô hình.
- Tối ưu hóa mô hình: Thuật toán sẽ điều chỉnh trọng số để giảm sự khác biệt giữa ví dụ đã biết và dự đoán nhiều lần cho đến khi đạt được độ chính xác mong muốn.
Các loại và phương pháp máy học
Chúng ta đã nói về ý nghĩa của máy học và cách nó hoạt động. Bây giờ hãy khám phá các phương pháp và loại khác nhau của nó.
Có bốn phương pháp máy học chính:
- Máy học được giám sát
- Máy học không giám sát
- Máy học bán giám sát
- Máy học chuyên sâu
Máy học được giám sát
Máy học có giám sát, còn gọi là học có giám sát, sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện các thuật toán dự đoán chính xác kết quả hoặc phân loại dữ liệu. Mô hình sẽ điều chỉnh trọng số của nó khi dữ liệu đầu vào được đưa vào cho đến khi nó được điều chỉnh phù hợp.
Một ví dụ về máy học có giám sát là xác định email spam và chuyển đến thư mục thư rác được phân loại đặc biệt từ hộp thư đến của bạn.
Máy học không giám sát
Máy học không giám sát hoặc học không giám sát, sử dụng thuật toán máy học để phân cụm và phân tích các tập dữ liệu không được gắn nhãn. Những loại thuật toán này khám phá các nhóm và mẫu dữ liệu ẩn mà không có sự can thiệp của con người.
Bạn có thể sử dụng thuật toán máy học không giám sát để phân khúc khách hàng, phân tích dữ liệu, chiến lược bán kèm, v.v.
Máy học bán giám sát
Máy học bán giám sát hoặc học bán giám sát sử dụng tập dữ liệu được gắn nhãn nhỏ hơn để hướng dẫn phân loại và trích xuất từ tập dữ liệu lớn hơn, không được gắn nhãn.
Bạn có thể sử dụng loại máy học này nếu bạn không có đủ dữ liệu được gắn nhãn cho thuật toán học có giám sát hoặc nếu việc gắn nhãn cho lượng dữ liệu phù hợp quá tốn thời gian hoặc tốn kém.
Máy học chuyên sâu
Học chuyên sâu không gì khác hơn là máy tính của bạn sử dụng phương pháp thử đúng và sai để tìm ra câu trả lời nào đúng bằng cách xác định kết quả nào mang lại phần thưởng tốt nhất. Mục đích là để máy tính của bạn tìm hiểu cách giải quyết vấn đề nào mang lại kết quả tốt nhất cho người dùng.
Ba lý do máy học quan trọng
Bây giờ bạn đã biết định nghĩa về máy học, cùng với các loại và phương pháp khác nhau của nó, điều cần thiết là phải hiểu tại sao nó lại quan trọng. Dưới đây là ba ưu điểm và lợi ích chính của máy học.
1. Có rất nhiều dữ liệu trôi nổi xung quanh
Cho dù bạn dự định sử dụng công nghệ máy học để cải thiện chiến lược tiếp thị của mình hay muốn tận dụng lợi thế của công nghệ này trong một lĩnh vực khác của doanh nghiệp thì công nghệ này đều hữu ích cho mọi ngành. Nhưng tại sao hầu như mọi ngành đều có thể hưởng lợi từ máy học? Đơn giản – có rất nhiều dữ liệu có sẵn mà bạn có thể sử dụng để cải thiện công ty của mình.
Rất có thể, bạn có bảng tính chồng lên bảng tính dữ liệu và thông tin mà bạn thậm chí không biết cách sử dụng. Tại sao không sử dụng dữ liệu đó một cách hiệu quả và huấn luyện máy tính thực hiện một số công việc cho bạn? Không chỉ vậy, máy học còn là một cách tuyệt vời để lưu trữ dữ liệu của bạn.
2. Nó tự động hóa các quy trình
Nếu bạn sở hữu một doanh nghiệp, bạn có thể thốt ra những lời “Tôi quá bận” hơn một lần mỗi ngày. Với máy học, bạn có thể tự động hóa các quy trình mà bạn thường mất hàng giờ để thực hiện. Tất nhiên, cần có thời gian để đào tạo phần mềm của bạn thành thạo các thuật toán máy học trong ngành, nhưng một khi đã làm được điều đó, bạn sẽ có thể tự động hóa nhiều hành động khác nhau.
3. Bạn có thể tạo dựng doanh nghiệp tốt hơn nhờ máy học
Cho đến nay, chúng ta chưa nói gì ngoài lợi ích của máy học và chúng ta sắp nói về lợi ích thứ ba. Bạn hầu như có thể tạo ra một hoạt động kinh doanh tốt hơn nhờ máy học vì nhiều lý do. máy học không chỉ giúp bạn giải phóng thời gian và cho phép bạn làm những việc có mức độ ưu tiên cao khác mà còn cho phép bạn hoàn thành những việc mà bạn chưa bao giờ nghĩ là có thể.
Ví dụ: nếu chọn sử dụng công nghệ máy học cho chiến dịch tiếp thị của mình, bạn có thể đào tạo một chatbot để giúp khách hàng tìm thấy câu trả lời họ đang tìm kiếm. Điều này không chỉ giúp bạn tiết kiệm thời gian mà còn cung cấp cho người dùng một cách khác để liên hệ với bạn và tìm hiểu về các dịch vụ của bạn.
Cách chọn mô hình máy học phù hợp
Bạn thấy khó khăn khi chọn mô hình của mình? Dưới đây là 4 bước hữu ích để chọn mô hình machine learning phù hợp:
- Hãy suy nghĩ về vấn đề bạn muốn giải quyết và dữ liệu đầu vào nào có thể giúp bạn tìm ra giải pháp.
- Thu thập dữ liệu, định dạng và gắn nhãn nếu cần thiết.
- Chọn thuật toán nào sẽ sử dụng và kiểm tra nó để xem nó hoạt động như thế nào.
- Tinh chỉnh đầu ra cho đến khi chúng đạt được mức độ chính xác mong muốn.
Các trường hợp sử dụng máy học
Bạn muốn xem các công nghệ máy học đang hoạt động? Hãy xem các trường hợp sử dụng máy học sau:
- Tầm nhìn máy tính
- Chatbot trực tuyến
- Lời nói thành văn bản
- Thuật toán được đề xuất
Tầm nhìn máy tính
Điều này cho phép máy tính hiểu thông tin có ý nghĩa thông qua hình ảnh, video và các khía cạnh trực quan khác. Dựa trên những gì máy tính tìm thấy, nó có thể thực hiện hành động và đưa ra khuyến nghị về các hành động. Công nghệ như thế này có thể được tìm thấy trong các ứng dụng liên quan đến mạng xã hội, cơ sở chăm sóc sức khỏe và xe tự lái.
Chatbot trực tuyến
Những khu vực trò chuyện trực tuyến này thường xuyên xuất hiện trên trang web, nơi người dùng có thể nhanh chóng đặt câu hỏi nếu cần. Máy học này liên quan đến việc máy tính trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ) và đưa ra lời khuyên dựa trên đó. Những tác nhân ảo này có thể hữu ích trong việc định hướng một người đi đúng hướng và giúp bất kỳ nhân viên kinh doanh nào được nghỉ ngơi.
Lời nói thành văn bản
Vâng, nói chuyện với điện thoại của bạn là sử dụng máy học! Đây là nơi máy tính sử dụng quá trình xử lý của nó để hiểu và diễn giải những gì chúng ta nói thành dạng văn bản. Siri là một ví dụ phổ biến!
Thuật toán đề xuất
Loại máy học này là thứ rất quan trọng đối với các chức năng của tiếp thị kỹ thuật số ngày nay. Công cụ đề xuất sử dụng các thuật toán để học hỏi từ dữ liệu trong quá khứ nhằm đưa ra quyết định hiệu quả về những việc cần làm tiếp theo. Loại dữ liệu này rất hữu ích để hiểu được điều gì đang hiệu quả và điều gì có thể không. Ngoài ra, công cụ này còn giúp tạo ra các chiến lược hợp lý và hiệu quả hơn cho doanh nghiệp của bạn!
Những nhược điểm và thách thức của máy học
Mặc dù máy học chắc chắn là một trong những công nghệ tiên tiến nhất của thời đại chúng ta, nhưng nó không phải là điều dễ hiểu và đi kèm với một số thách thức.
Dưới đây là ba nhược điểm chính của máy học:
Nó không thể đạt được trí thông minh ở cấp độ con người
Trái ngược với những gì một số người nghĩ, máy học không thể đạt tới trí thông minh ở cấp độ con người. Dữ liệu là động lực đằng sau máy móc và do đó, “trí thông minh” của nó chỉ tốt bằng dữ liệu mà bạn huấn luyện nó.
Các mô hình có thể khó đào tạo
Máy đào tạo có thể chiếm rất nhiều thời gian và nguồn lực. Ví dụ: thường cần các bộ dữ liệu lớn để tạo mô hình. Bạn cũng sẽ cần phải phân loại thủ công các tập dữ liệu đó, việc này có thể phức tạp và tốn thời gian.
Nó dễ gặp vấn đề về dữ liệu
Máy học thường có thể dẫn đến các vấn đề về dữ liệu. Ví dụ: bạn có thể gặp vấn đề về chất lượng dữ liệu, ghi nhãn dữ liệu và độ tin cậy của mô hình, những vấn đề này có thể ảnh hưởng đến quá trình máy học.
Bạn muốn tìm hiểu thêm về máy học?
Nếu bạn muốn tiếp tục tìm hiểu về ý nghĩa của machine learning, TP Marketing Agency có thể trợ giúp. Bạn có biết rằng chúng tôi thậm chí còn có phần mềm độc quyền có tên TP Marketing Agency sử dụng công nghệ máy học để cung cấp cho khách hàng kết quả tốt nhất có thể không?
Đúng rồi! Để tìm hiểu thêm về định nghĩa máy học và cách triển khai máy học vào chiến dịch marketing hiện tại của bạn, vui lòng gọi cho chúng tôi theo số 03-8599-5899 hoặc liên hệ trực tuyến với chúng tôi !
