NộI Dung
- Học máy là gì?
- Máy học hoạt động như thế nào
- Tại sao học máy lại quan trọng đến vậy
- Xu hướng con người
- Tương lai là gì?
- Tóm lược
Nguồn: Agsandrew / Dreamstime.com
Lấy đi:
Học máy có tiềm năng to lớn, nhưng nó phải được thực hiện đúng để nó có ích.
Học máy là một loại thuật toán đặc biệt có thể học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Khi chúng tôi thu thập nhiều dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, học máy có thể đưa ra dự đoán phù hợp hơn. Tuy nhiên, có những cạm bẫy cũng cần được xem xét cẩn thận.
Học máy là gì?
Trước khi đi sâu vào chủ đề, nó cực kỳ quan trọng để biết máy học thực sự là gì. Nó là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc học thông qua tính toán và bằng cách nhận ra các mẫu dữ liệu được cung cấp. Bây giờ nó được sử dụng để tạo ra các máy có thể tự đưa ra quyết định với sự trợ giúp của nhiều thuật toán tinh vi.
Sử dụng thuật toán học máy, máy móc sẽ có khả năng thu nhận kiến thức, biết những điều khác nhau bằng cách khám phá thế giới thực, đặt câu hỏi liên quan đến kiến thức họ có được và hơn thế nữa. Những khả năng này giúp máy có thể suy nghĩ, hiểu và tương tự, thậm chí học hỏi từ môi trường xung quanh, tìm ra logic đằng sau mọi khái niệm, dự đoán và sau đó đưa ra dự đoán tương ứng.
Máy học hoạt động như thế nào
Khái niệm này không thực sự rất mới. Học máy không gì khác hơn là một tập hợp các thuật toán có thể học từ nhóm dữ liệu nhất định và đưa ra dự đoán dựa trên nó. Dữ liệu và độ chính xác của dự đoán đi đôi với nhau, vì vậy với nhiều dữ liệu hơn, chúng tôi có được dự đoán chính xác hơn.
Như vậy, nó không yêu cầu bất kỳ quy tắc được xác định trước nào để chi phối hoạt động của nó. Khái niệm này hoạt động một cách liên tục. Nó tự động áp dụng nhiều loại thuật toán tinh vi khác nhau trên một tập hợp dữ liệu để có kết quả tốt hơn. Chu trình liên tục và lặp lại này giúp phân tích môi trường xung quanh một cách cẩn thận, dự đoán giải pháp phù hợp cho một vấn đề nhất định và cuối cùng đưa ra quyết định chính xác.
Tại sao học máy lại quan trọng đến vậy
Câu trả lời cho điều này nằm ở một vài yếu tố, đó là nguyên nhân chính làm cho khái niệm này thành công. Hãy để có một cái nhìn về các yếu tố sau:
Các kỹ thuật tính toán cũng đang tiến bộ dần theo luật Moore Moore. Các công ty khác nhau như IBM, NVIDIA và các công ty khác đang phát triển một số đổi mới để cải thiện các phương pháp tính toán. Những tiến bộ này giúp tạo ra các kỹ thuật tính toán để xử lý dữ liệu theo cách tốt hơn.
Một vài cách tiếp cận thuật toán được gọi là hộp đen, tùy thuộc vào các điểm dữ liệu đơn lẻ và sự hiểu biết về quy trình. Thông thường, hộp đen là một hệ thống hoặc thuật toán chỉ có thể được xem theo các đầu vào được lấy và đầu ra được cung cấp. Các thuật toán hoặc hệ thống này không cung cấp một cái nhìn về hoạt động bên trong hoặc logic đằng sau chúng, do đó chỉ cung cấp độ mờ đục (màu đen). Chúng được biết là tạo ra các vấn đề kỹ thuật và văn hóa cho một tổ chức.
Nếu cách tiếp cận hộp đen hoạt động kém khi dữ liệu đang trải qua một thay đổi đáng kể, thì do thiếu hiểu biết, hệ thống có thể gặp rủi ro. Nó rất khó để giải thích lý do tại sao mô hình thất bại, và nó có thể thiết lập lại sự phát triển của các tổ chức một cách đáng kể.
Các khoản nợ kỹ thuật, liên quan đến lập trình, đề cập đến các trường hợp mã dễ thực hiện trong thời gian ngắn thường được chọn, thay vì giải pháp tổng thể tốt nhất. Nó thường là một cách tiếp cận rất kém để lập trình và vì mã như vậy có thể tiếp tục phát triển các vấn đề sâu hơn về sau, được gọi là các khoản nợ.
Các hệ thống này có thể tích lũy một khoản nợ kỹ thuật theo thời gian vì chúng không tự tối ưu hóa trong tự nhiên. Các khoản nợ kỹ thuật có thể thể hiện bản thân theo nhiều cách khác nhau như rừng rậm, vướng víu, khách hàng không được khai báo, các vòng phản hồi ẩn, phụ thuộc dữ liệu không được sử dụng, v.v. Điều này có thể được giải quyết bằng cách thuê các nhà toán học và kỹ sư trong một sự cân bằng để lập kế hoạch thuật toán theo cách để giảm các khoản nợ này. (Để biết thêm về những người chuyên thực hiện học máy, hãy xem Nhà khoa học dữ liệu: Những ngôi sao nhạc rock mới của thế giới công nghệ.)
Xu hướng con người
Việc lựa chọn các thuật toán được thực hiện bởi con người và do đó, có thể bị sai lệch. Điều này có thể dẫn đến một tình huống trong đó một thuật toán không phù hợp được chọn.
Ví dụ, một nhóm có tất cả các thành viên tốt nghiệp cùng trường sẽ có xu hướng chọn cùng một bộ thuật toán. Vì vậy, nó tốt nhất để nhóm của bạn với các loại thuật toán khác nhau hoặc sử dụng nhiều thuật toán khác nhau cùng nhau.
Tương lai là gì?
Thế giới của chúng ta đang dần biến đổi chính mình với sự trợ giúp của các công nghệ mới và đang phát triển. Học máy sẽ giúp hướng dẫn lái xe đến đích của bạn bằng cách cung cấp đủ trợ giúp trong quá trình ra quyết định. Nó sẽ không chỉ giúp giảm chi phí của một công ty, mà còn cho thấy cách thức đúng đắn để cải thiện chất lượng của một doanh nghiệp bằng cách tính đến tất cả các khảo sát và dữ liệu. Nó cho thấy những đặc điểm đầy hứa hẹn của việc cung cấp một giải pháp tốt hơn trong tương lai.
Tóm lược
Học máy là một khái niệm đã thu hút được rất nhiều sự chú ý và rất có thể sẽ sống theo tất cả sự cường điệu. Nó rất biến đổi, vì vậy nó có khả năng làm việc trên bất kỳ quy trình công việc nào cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Bất kỳ tổ chức nào tích hợp dịch vụ này theo cách phù hợp sẽ thấy lợi ích đáng kể. Tuy nhiên, cũng rất quan trọng để biết về cả hai mặt của đồng tiền để tích hợp nó đúng cách.