TỔNG HỢP KIẾN THỨC VỀ MACHINE LEARNING VÀ ỨNG DỤNG TRONG THỜI 4.0

Xu thế 4.0 ( Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4) đang diễn ra mạnh mẽ, đi cùng với nó là hàng hoạt các thuật ngữ và ứng dụng khoa học được ra đời. Bạn có thể nhớ ngay đến trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) vì nó là một thuật ngữ quen thuộc, nhưng liệu bạn có biết về Machine Learning (Máy học): Một yếu tố quan trọng mang tính chất quyết định về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo nói riêng và kỷ nguyên 4.0 nói chung. Vậy Machine Learning là gì? Hãy cùng tìm hiểu.

Machine learning là gì?

Machine Learning (Máy học) là một thuật ngữ thuộc Trí tuệ nhân tạo (AI), nó là một phần nhỏ trong lĩnh vực khoa học máy tính. Machine Learning đề cập đến các thuật toán và mô hình thống kê mà máy tính có thể sử dụng để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể mà không cần đến những hướng dẫn hoặc các lệnh máy tính, thay vào đó nó sử dụng dựa vào các mẫu đã được lưu trữ trước đó và phân tích. Nói cách khác, nó có khả năng tự học dữ liệu mà không cần đến những lệnh lập trình cụ thể.

Sự phát triển của Machine Learning.

Machine Learning đã xuất hiện từ cách đây khá lâu vào năm 1957, bắt nguồn từ ý tưởng của Frank Rosenlatt với thuật toán máy học đầu tiên có tên Perceptron có khả năng phân loại hai khái niệm khác nhau. Nhưng mãi đến những năm gần đây, khi công nghệ máy tính ngày càng phát triển, đặc biệt là sự phát triển của nền tảng Internet khiến sự tăng lên về các dữ liệu thông tin ngày càng khổng lồ, hay chúng ta còn gọi với thuật ngữ Big data (Dữ liệu lớn), lúc này tầm quan trọng Machine Learning càng thể hiện rõ hơn khi dữ liệu là thứ mà mọi doanh nghiệp đều muốn sở hữu càng nhiều càng tốt, nhưng khả năng hiểu – phân tích – ứng dụng được dữ liệu trong các hoạt động xã hội mới là chìa khóa dẫn đến sự vượt trội – Chìa khóa này có tên Machine Learning.

Bạn có thể xem thêm: Wifi CRM khai thác thông tin khách hàng và phân tích hành vi bằng Machine Learning.

Tại sao cần Machine Learning?

Việc khai thác – phân tích – và sử dụng được dữ liệu lớn cần phải có một nền tảng đọc hiểu hiệu quả. Machine Learning làm được điều này và sử dụng dữ liệu hiệu quả với các công nghệ được tính hợp Trí tuệ nhân tạo.

Machine learning có mối quan hệ không thể tách rời với thống kê (Statistics), máy học sử dụng các mô hình thống kê để lưu trữ lại sự phân bố của dữ liệu. Nhưng như vậy là chưa đủ, nó còn có khả năng tổng quát hóa tất cả các kiến thức để đưa ra xác suất và dự đoán khả năng xảy ra sự kiện bằng các phân tích dựa trên kinh nghiệm có cơ sở. Nếu thiếu đi khả năng phân tính và dự đoán vấn đề, Machine Learning sẽ chỉ là lập trình, cũng giống như một đứa trẻ học vẹt chỉ có thể trả lời được các đáp án mà nó đã được học thuộc từ trước.

Các phương pháp học máy.

Supervised Learning: Là nhóm phổ biến nhất trong các nhóm thuật toán thuộc Machine Learning. Đây là thuật toán dự đoán kết quả đầu ra của một dữ liệu mới dựa trên các cặp Input/Outcome được xác định từ trước.
Unsupervised learning: Dựa vào cấu trúc của dữ liệu để thực hiện công việc như phân các nhóm, giảm số chiều dữ liệu.
Semi-Supervised Learning: Học dựa trên dữ liệu gắn nhãn và không gắn nhãn.
Reinforcement Learning: Học tăng cường – học dựa trên các chuỗi phản ứng, xác định hành vi dựa trên hoàn cảnh để đạt được lợi ích cao nhất.

So sánh Machine learning vs Deep learning

Đây là hai thuật ngữ thường gây nhiều hiểu lầm, hãy xem Deep Learning và Machine Learning khác nhau thế nào!

Deep Learning là một phần của Machine Learning (như hình mô tả trên). Nó là một phần Học sâu trong Học máy, dựa trên việc sử dụng các mạng lưới thần kinh phức tạp. Deep Learning sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo này để phân tích dữ liệu, đưa ra dự đoán và biểu diễn các tình huống dựa trên sự phân tích và “kinh nghiệm” từ những mẫu đã được học, nó cũng giống như cách mà con người nhìn nhận một sự vật, hiện tượng mà mình đã từng trải qua. Học sâu thực chất là một nhánh của trí tuệ nhân tạo để tạo ra cách thức hoạt động tương tự bộ não và tư duy của con người.

Sự ra đời và phát triển của Deep Learning là một bước tiến dài của của Machine Learning nói riêng và trí tuệ nhân tạo nói chung. Bạn có thể hiểu nó là “cảnh giới đỉnh cao” của Machine Learning, là phương pháp nhanh nhất để biến Robot trở nên thông minh hơn với tư duy của một con người.

TỔNG HỢP KIẾN THỨC VỀ MACHINE LEARNING VÀ ỨNG DỤNG TRONG THỜI 4.0

Machine learning là gì?

Sự phát triển của Machine Learning.

Tại sao cần Machine Learning?

Các phương pháp học máy.

So sánh Machine learning vs Deep learning

Liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thay thế Agent trong Contact Center hay không?

Dự báo xu hướng Contact Center trong 10 năm tới

Triển khai RPA trong Contact Centers ngành bảo hiểm: Ít rủi ro và vô số lợi ích