NộI Dung
- Định nghĩa - Machine Learning có nghĩa là gì?
- Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
- Techopedia giải thích về Machine Learning
Định nghĩa - Machine Learning có nghĩa là gì?
Học máy là một môn học trí tuệ nhân tạo (AI) hướng đến sự phát triển công nghệ của tri thức con người. Học máy cho phép máy tính xử lý các tình huống mới thông qua phân tích, tự đào tạo, quan sát và trải nghiệm.
Học máy tạo điều kiện cho sự tiến bộ liên tục của điện toán thông qua tiếp xúc với các kịch bản mới, thử nghiệm và thích ứng, trong khi sử dụng mô hình và phát hiện xu hướng cho các quyết định được cải thiện trong các tình huống tiếp theo (mặc dù không giống hệt nhau).
Học máy thường bị nhầm lẫn với khai thác dữ liệu và khám phá kiến thức trong cơ sở dữ liệu (KDD), có chung một phương pháp tương tự.
Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
Techopedia giải thích về Machine Learning
Tom M. Mitchell, một nhà tiên phong về máy học và là giáo sư của Đại học Carnegie Mellon (CMU), đã tiên đoán sự tiến hóa và sức mạnh tổng hợp của con người và máy học. Todays News Feed là một ví dụ hoàn hảo. Nguồn cấp tin tức được lập trình để hiển thị nội dung bạn bè của người dùng. Nếu người dùng thường xuyên gắn thẻ hoặc viết lên tường của một người bạn cụ thể, News Feed sẽ thay đổi hành vi của mình để hiển thị thêm nội dung từ người bạn đó.
Các ứng dụng học máy khác bao gồm nhận dạng mẫu cú pháp, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, công cụ tìm kiếm, thị giác máy tính và nhận thức máy.
Thật khó để tái tạo trực giác của con người trong một cỗ máy, chủ yếu là vì con người thường học hỏi và thực hiện các quyết định một cách vô thức.
Giống như trẻ em, máy móc đòi hỏi một thời gian đào tạo kéo dài khi phát triển các thuật toán rộng hướng đến việc ra lệnh cho hành vi trong tương lai. Các kỹ thuật đào tạo bao gồm học vẹt, điều chỉnh tham số, toán tử vĩ mô, phân đoạn, học dựa trên giải thích, phân cụm, sửa lỗi, ghi trường hợp, quản lý nhiều mô hình, truyền bá ngược, học tăng cường và thuật toán di truyền.