Machine learning là gì? Mọi thứ bạn cần biết

30/04/2023 lúc 15:21

Sự bùng nổ của machine learning đã cách mạng hóa thế giới công nghệ bằng cách trao quyền cho các máy tính thực hiện những nhiệm vụ trước đây được coi là không thể đối với máy tính. Các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trước kia đòi hỏi sự can thiệp của con người. Hiện nay đang được thực hiện bởi máy tính với độ chính xác và tốc độ cao. Các thuật toán machine learning cho phép phần mềm học từ dữ liệu và cải tiến theo thời gian. Điều đó dẫn đến quyết định chính xác và hiệu quả hơn.

Machine learning là gì?

Machine learning là một công cụ mạnh mẽ cho phép máy tính dự đoán chính xác dựa trên dữ liệu. Những dự đoán này có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau. Từ nhận dạng các đối tượng trong ảnh đến phát hiện gian lận trong các giao dịch tài chính. Sự khác biệt giữa machine learning và phần mềm truyền thống là machine learning không phụ thuộc vào các chỉ thị lập trình rõ ràng từ con người. Thay vào đó, các mô hình machine learning được đào tạo trên lượng lớn dữ liệu để học cách nhận biết mẫu và đưa ra dự đoán. Với sự bùng nổ của dữ liệu trong những năm gần đây. Machine learning đã trở nên ngày càng mạnh mẽ và có tiềm năng để thay đổi vô số ngành công nghiệp.

Sự khác biệt giữa AI và machine learning là gì?

Mặc dù machine learning là một phương pháp phổ biến để đạt được trí tuệ nhân tạo. Nhưng nó không phải là duy nhất. Trí tuệ nhân tạo được định nghĩa chung là bất kỳ máy móc nào có thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ con người. Chẳng hạn như lập kế hoạch, giải quyết vấn đề và nhận thức.

Ngoài machine learning, còn có các phương pháp khác để xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo. Trong khi đó, các hệ thống chuyên gia được lập trình với các quy tắc cho phép chúng bắt chước hành vi của một chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể. Chẳng hạn như một hệ thống tự động lái máy bay. Những phương pháp khác nhau này cho phép áp dụng và khả năng tiến bộ công nghệ rộng rãi.

Xem thêm: Trình tạo nghệ thuật AI tốt nhất: DALL-E 2 và những lựa chọn khác

Các loại máy học chính là gì?

Machine learning thường được chia thành hai loại chính: Unsupervised learning và supervised learning

Supervised learning là gì?

Approach này cơ bản là dạy cho máy học thông qua các ví dụ.

Trong quá trình huấn luyện cho machine learning. Các hệ thống sẽ được tiếp cận với lượng dữ liệu được đánh dấu nhãn rất lớn. Ví dụ như các hình ảnh về chữ viết tay được chú thích để chỉ ra số mà chúng tương ứng. Nếu có đủ ví dụ, hệ thống supervised-learning sẽ học cách nhận dạng các cụm pixel và hình dạng liên quan đến mỗi số và cuối cùng sẽ có khả năng nhận dạng các số viết tay. Đồng thời có thể phân biệt giữa số 9 và số 4 hoặc số 6 và số 8.

Tuy nhiên, việc huấn luyện các hệ thống này thường đòi hỏi lượng dữ liệu lớn. Với một số hệ thống cần được tiếp cận với hàng triệu ví dụ để hoàn thành một nhiệm vụ.

Unsupervised learning là gì?

Ngược lại, machine learning không giám sát giao cho các thuật toán nhiệm vụ nhận dạng các mô hình trong dữ liệu. Nó cố gắng tìm các đặc điểm giống nhau để chia dữ liệu thành các nhóm. Một ví dụ có thể là Google News nhóm các bài báo về chủ đề tương tự hàng ngày.

Các thuật toán machine learning không giám sát không được thiết kế để tách riêng các loại dữ liệu cụ thể, chúng đơn giản tìm kiếm dữ liệu có thể được nhóm lại bởi sự tương đồng hoặc các điểm bất thường nổi bật.

Xem thêm: 6 điều ChatGPT không thể làm và 20 thứ khác từ chối thực hiện

Semi-supervised learning là gì?

Khi machine learning trở nên phổ biến trong các ứng dụng hàng ngày. Nhu cầu cho lượng lớn dữ liệu được gán nhãn có thể trở nên không còn quan trọng như trước với sự xuất hiện của các kỹ thuật mới như học chuyển giao (transfer learning).

Học chuyển giao cho phép các mô hình machine learning học từ các mô hình đã được huấn luyện trước đó. Sau đó áp dụng kiến thức đó vào dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. Bằng cách tận dụng kiến thức từ các mô hình trước đó. Học chuyển giao có thể giảm đáng kể lượng dữ liệu được gán nhãn cần thiết để huấn luyện một mô hình mới.

Ngoài ra, học chuyển giao cũng có thể cho phép các mô hình học nhanh hơn và chính xác hơn so với các phương pháp học giám sát truyền thống. Điều này có thể rất hữu ích trong các tình huống mà dữ liệu ít.

Mặc dù học chuyển giao vẫn đang ở giai đoạn đầu của nó. Tiềm năng của nó đối với machine learning không thể bị bỏ qua. Khi kỹ thuật này tiếp tục phát triển và cải tiến. Nó có thể chứng tỏ mình là một thay đổi lớn trong lĩnh vực machine learning. Điều đó cho phép huấn luyện mô hình nhanh hơn và hiệu quả hơn mà không cần đến lượng lớn dữ liệu được gán nhãn.

Xem thêm: Tôi đã viết một quy trình bằng 12 ngôn ngữ lập trình với ChatGPT

Reinforcement learning là gì?

Một cách để hiểu về học tăng cường (reinforcement learning) là nghĩ về cách mà một người có thể học cách chơi một trò chơi máy tính cổ điển lần đầu tiên. Khi họ không quen với các quy tắc hoặc cách điều khiển trò chơi. Dù họ có thể là một người mới hoàn toàn. Bằng cách quan sát mối quan hệ giữa các nút họ nhấn, những điều xảy ra trên màn hình và điểm số trong trò chơi. Hiệu suất của họ sẽ được cải thiện từng ngày.

Một ví dụ về học tăng cường là Deep Q-network của Google DeepMind. Nó đã đánh bại con người trong một loạt các trò chơi video cổ điển. Hệ thống này nhận dữ liệu từng pixel từ mỗi trò chơi và xác định các thông tin khác nhau về trạng thái của trò chơi. Chẳng hạn như khoảng cách giữa các đối tượng trên màn hình. Sau đó, nó xem xét cách mà trạng thái của trò chơi và các hành động nó thực hiện trong trò chơi liên quan đến điểm số nó đạt được.

Qua quá trình chơi nhiều vòng của trò chơi. Cuối cùng hệ thống sẽ xây dựng một mô hình về những hành động sẽ tối đa hóa điểm số trong tình huống nào. Ví dụ như trong trò chơi video Breakout, nơi thanh chắn cần được di chuyển đến để chặn bóng.

Supervised machine learning hoạt động như thế nào

Mọi thứ bắt đầu với việc huấn luyện một mô hình học máy. Một hàm toán học có khả năng lặp lại việc điều chỉnh cách hoạt động của nó. Cho đến khi nó có thể đưa ra dự đoán chính xác khi được cung cấp dữ liệu mới.

Trước khi bắt đầu huấn luyện, bạn phải chọn dữ liệu để thu thập và quyết định các đặc trưng quan trọng của dữ liệu.

Một ví dụ rất đơn giản về các đặc trưng dữ liệu được đưa ra trong bài giải thích của Google. Trong đó một mô hình học máy được huấn luyện để nhận biết sự khác nhau giữa bia và rượu. Dựa trên hai đặc trưng, màu sắc và nồng độ cồn của các loại đồ uống đó (ABV). Mỗi đồ uống được gắn nhãn là bia hoặc rượu. Sau đó thu thập dữ liệu liên quan. Rồi sử dụng một máy quang phổ để đo màu sắc và một máy đo độ dày để đo nồng độ cồn.

Xem thêm: Hướng dẫn thiết lập chế độ kiosk cho iOS

Điểm cần lưu ý với supervised machine learning

Một điểm quan trọng cần lưu ý là dữ liệu phải được cân bằng. Trong trường hợp này để có số lượng ví dụ bia và rượu gần bằng nhau.

Dữ liệu thu thập được được chia thành hai phầ. Một tỉ lệ lớn hơn cho quá trình huấn luyện. Ví dụ như khoảng 70%. Và một tỉ lệ nhỏ hơn cho quá trình đánh giá, ví dụ như 30% còn lại. Dữ liệu đánh giá này cho phép kiểm tra mô hình đã được huấn luyện để xem nó có khả năng hoạt động tốt trên dữ liệu thực tế hay không.

Trước khi bắt đầu quá trình huấn luyện, thường sẽ có một bước chuẩn bị dữ liệu. Trong đó sẽ được thực hiện các quá trình như loại bỏ trùng lặp, chuẩn hóa và sửa lỗi.

Bước tiếp theo là lựa chọn một mô hình học máy phù hợp từ những mô hình rộng lớn có sẵn. Mỗi mô hình đều có điểm mạnh và điểm yếu tùy thuộc vào loại dữ liệu. Ví dụ như một số phù hợp để xử lý hình ảnh, một số phù hợp để xử lý văn bản và một số phù hợp với dữ liệu chỉ toán học.

Những dự đoán được thực hiện bằng học có giám sát được chia thành hai loại chính. Trong đó mô hình đang gán nhãn dữ liệu với các lớp được xác định trước. Ví dụ như xác định email là thư rác hoặc không phải thư rác, và gửi trở lại. Trong đó mô hình đang dự đoán một giá trị liên tục nào đó, chẳng hạn như giá nhà.

Công việc đào tạo Supervised machine-learning diễn ra như thế nào?

Quá trình huấn luyện máy học bao gồm điều chỉnh tự động các chức năng của mô hình máy học cho đến khi nó có thể dự đoán chính xác từ dữ liệu. Một ví dụ đơn giản về quá trình này là mô hình học máy tuyến tính với gradient descent. Nó được sử dụng để ước tính số kem bán được dựa trên nhiệt độ bên ngoài.

Để dự đoán số kem bán được trong tương lai dựa trên nhiệt độ bên ngoài. Ta có thể vẽ một đường thẳng đi qua trung tâm của tất cả các điểm này, tương tự như hình minh họa dưới đây.

Sau khi hoàn thành việc vẽ đường. Số lượng kem được bán có thể được dự đoán ở bất kỳ nhiệt độ nào. Bằng cách tìm điểm mà đường đi qua một nhiệt độ cụ thể và đọc số lượng tương ứng tại điểm đó.

Trong việc huấn luyện một mô hình học máy, trong trường hợp này là huấn luyện một mô hình hồi quy tuyến tính. Việc điều chỉnh vị trí và độ dốc của đường sẽ được thực hiện cho đến khi nó nằm ở giữa của tất cả các điểm trên biểu đồ phân tán.

Xem thêm: Học ngôn ngữ lập trình nào để có mức lương 10000$/tháng?

Lưu ý của supervised machine-learning

Ở mỗi bước của quá trình huấn luyện. Khoảng cách dọc theo phương thẳng đứng của mỗi điểm so với đường được đo lường. Nếu thay đổi độ dốc hoặc vị trí của đường dẫn đến khoảng cách này tăng lên. Thì độ dốc hoặc vị trí của đường sẽ được thay đổi theo hướng ngược lại và đo khoảng cách mới.

Theo cách này, thông qua nhiều điều chỉnh nhỏ đến độ dốc và vị trí của đường. Đường sẽ tiếp tục di chuyển cho đến khi nó cuối cùng dừng lại ở vị trí là phù hợp với phân phối của tất cả các điểm này. Khi quá trình huấn luyện này hoàn thành. Đường có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán chính xác về cách nhiệt độ ảnh hưởng đến việc bán kem. Mô hình học máy có thể được xem là đã được huấn luyện.

Trong khi việc huấn luyện cho các mô hình học máy phức tạp hơn. Như mạng neural khác nhau ở một số mặt. Nhưng nó cũng tương tự trong việc sử dụng phương pháp gradient descent. Trong đó giá trị của các “trọng số”, các biến kết hợp với dữ liệu đầu vào để tạo ra giá trị đầu ra, được điều chỉnh lặp đi lặp lại cho đến khi giá trị đầu ra được sản xuất bởi mô hình là gần như mong muốn nhất.

Xem thêm: Windows 11 Print-key có thể bị thay thế bằng chức năng khác

Làm thế nào để bạn đánh giá các mô hình machine learning?

Khi việc huấn luyện mô hình hoàn thành. Mô hình được đánh giá bằng việc sử dụng dữ liệu còn lại không được sử dụng trong quá trình huấn luyện. Điều đó giúp đánh giá hiệu suất thực tế của nó.

Khi huấn luyện một mô hình học máy. Thường khoảng 60% tập dữ liệu được sử dụng cho huấn luyện. Tiếp theo, 20% dữ liệu được sử dụng để xác thực các dự đoán của mô hình và điều chỉnh các thông số bổ sung để tối ưu hóa đầu ra của mô hình. Việc điều chỉnh này được thiết kế để tăng độ chính xác của dự đoán của mô hình khi được trình bày với dữ liệu mới.

Vấn đề này là do mô hình đã được huấn luyện để đưa ra dự đoán quá chặt chẽ với các mẫu trong dữ liệu huấn luyện ban đầu. Điều này đã giới hạn khả năng tổng quát hóa của mô hình. Vấn đề ngược lại là không khớp. Khi mô hình học máy không thể nắm bắt được các mẫu được tìm thấy trong dữ liệu huấn luyện một cách đầy đủ. iới hạn độ chính xác của nó nói chung.

20% cuối cùng của bộ dữ liệu được sử dụng để kiểm tra đầu ra của mô hình đã được huấn luyện và điều chỉnh. Việc này để kiểm tra xem các dự đoán của mô hình vẫn chính xác khi đưa vào dữ liệu mới.

Xem thêm: S-GPT, Lối tắt để kết nối ChatGPT với Hệ điều hành Apple

Deep learning là gì và deep neural networks là gì?

Một phần của học máy là học sâu (deep learning). Trong đó các mạng neural được mở rộng thành các mạng phức tạp với một số lớp đa dạng chứa nhiều đơn vị được huấn luyện bằng lượng dữ liệu khổng lồ. Đó chính là những mạng neural sâu đã đưa máy tính lên một tầm cao mới trong việc thực hiện các nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính.

Có nhiều loại mạng neural khác nhau, với những ưu điểm và nhược điểm khác nhau. Mạng neural tuần hoàn là một loại mạng neural đặc biệt thích hợp cho xử lý ngôn ngữ và nhận dạng giọng nói. Trong khi mạng neural tích chập thường được sử dụng nhiều hơn trong nhận dạng hình ảnh. Thiết kế của các mạng neural cũng đang tiến hóa. Với các nhà nghiên cứu gần đây đã thiết kế một thiết kế hiệu quả hơn cho một loại mạng neural sâu được gọi là bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM), giúp cho nó hoạt động đủ nhanh để được sử dụng trong các hệ thống on-demand như Google Translate.

Các thuật toán tiến hóa của AI cũng được sử dụng để tối ưu hóa các mạng neural. Nhờ một quy trình gọi là tiến hóa thần kinh (neuroevolution). Phương pháp này đã được Uber AI Labs trình bày. Trong đó họ đã xuất bản các bài báo về việc sử dụng các thuật toán di truyền để huấn luyện các mạng neural sâu cho các vấn đề học tăng cường.

Xem thêm: Virus máy tính là gì? Định nghĩa, các loại và cách chúng hoạt động

Machine learning có được thực hiện chỉ bằng neural networks không?

Không hẳn là vậy. Có một loạt các mô hình toán học có thể được sử dụng để huấn luyện hệ thống để đưa ra dự đoán.

Một mô hình đơn giản là logistic regression. Mặc dù tên gọi của nó thường được sử dụng để phân loại dữ liệu. Ví dụ như thư rác và không phải thư rác. Logistic regression dễ dàng để thực hiện và huấn luyện khi thực hiện phân loại nhị phân đơn giản. Nó có thể được mở rộng để gán nhãn cho nhiều hơn hai lớp.

Một loại mô hình thông dụng khác là Máy vector hỗ trợ (SVMs). Nó được sử dụng rộng rãi để phân loại dữ liệu và đưa ra dự đoán thông qua hồi quy. SVM có thể phân chia dữ liệu thành các lớp. Ngay cả khi dữ liệu trộn lẫn với nhau đến nỗi khó phân tách thành các lớp riêng biệt. Để làm được điều này, SVM thực hiện một thao tác toán học được gọi là kernel trick. Nó ánh xạ các điểm dữ liệu sang các giá trị mới, để chúng có thể được phân chia thành các lớp.

Sự lựa chọn mô hình máy học để sử dụng thường được dựa trên nhiều yếu tố. Chẳng hạn như kích thước và số tính năng trong bộ dữ liệu. Với mỗi mô hình có những ưu và nhược điểm riêng.

Tại sao machine learning lại thành công như vậy?

Mặc dù học máy không phải là một kỹ thuật mới. Nhưng sự quan tâm đến lĩnh vực này đã bùng nổ trong những năm gần đây.

Sự phục hồi này đến sau một loạt các đột phá. Với học sâu thiết lập các kỷ lục mới về độ chính xác trong các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói và ngôn ngữ và thị giác máy tính.

Nhưng điều quan trọng hơn cả là sự xuất hiện của khối lượng lớn năng lượng xử lý song song. Nhờ các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) hiện đại, có thể được ghép nối với nhau để tạo ra các trung tâm năng lượng xử lý học máy.

Ngày nay, bất cứ ai có kết nối internet đều có thể sử dụng để huấn luyện các mô hình học máy. Họ làm điều đó thông qua các dịch vụ đám mây của Amazon, Google và Microsoft cung cấp.

Khi việc sử dụng học máy đã phát triển. Các công ty hiện nay đang tạo ra phần cứng chuyên dụng phù hợp để chạy và huấn luyện các mô hình học máy. Một ví dụ về một trong những chip tùy chỉnh này là Tensor Processing Unit (TPU) của Google. Nó giúp tăng tốc độ mà các mô hình học máy được xây dựng bằng thư viện phần mềm TensorFlow của Google. Qua đó có thể suy luận thông tin từ dữ liệu, cũng như tốc độ mà các mô hình này có thể được huấn luyện.

Machine learning dùng để làm gì?

Các hệ thống học máy được sử dụng khắp nơi xung quanh chúng ta. Ngày nay nó là một trong những nền tảng cốt lõi của internet hiện đại.

Các hệ thống học máy được sử dụng để đề xuất sản phẩm bạn có thể muốn mua tiếp theo trên Amazon hoặc video mà bạn có thể muốn xem trên Netflix.

Mỗi lần tìm kiếm trên Google đều sử dụng nhiều hệ thống học máy. Từ việc hiểu ngôn ngữ trong câu truy vấn của bạn đến việc cá nhân hóa kết quả tìm kiếm của bạn. Để người đam mê câu cá tìm kiếm “bass” không bị quá tải với các kết quả về đàn guitar. Tương tự, các hệ thống nhận diện thư rác và lừa đảo của Gmail cũng sử dụng các mô hình được đào tạo bằng học máy để giữ hộp thư đến của bạn sạch sẽ.

Một trong những minh chứng rõ ràng nhất về sức mạnh của học máy là các trợ lý ảo. Chẳng hạn như Siri của Apple, Alexa của Amazon, Google Assistant và Microsoft Cortana.

Dẫn chứng cho ứng dụng thực tế của học máy

Mỗi ứng dụng trên phụ thuộc mạnh vào học máy để hỗ trợ nhận dạng giọng nói và khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Cũng như nó cần một nguồn tài liệu khổng lồ để trả lời các truy vấn.

Tuy nhiên, ngoài những bộ mặt rõ ràng này của học máy. Các hệ thống này đang bắt đầu tìm thấy ứng dụng trong hầu hết các ngành công nghiệp khác nhau. Các ứng dụng này bao gồm:

• Thị giác máy tính cho xe tự lái,
• Máy bay không người lái và robot giao hàng;
• Nhận dạng và tổng hợp tiếng nói và ngôn ngữ cho các trò chuyện và robot dịch vụ;
• Nhận dạng khuôn mặt cho giám sát ở các quốc gia như Trung Quốc;
• Giúp các bác sĩ chẩn đoán u xơ trong tia X,
• Hỗ trợ nhà nghiên cứu tìm thấy các chuỗi gen liên quan đến các bệnh, xác định phân tử có thể dẫn đến thuốc hiệu quả hơn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe;
• Cho phép bảo trì dự đoán trên cơ sở hạ tầng bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến IoT;
• Là nền tảng cho thị giác máy tính giúp siêu thị Amazon Go không cần thu ngân,
• ung cấp việc chuyển đổi và dịch tiếng nói khá chính xác cho các cuộc họp kinh doanh – danh sách còn dài.

Các hệ thống machine learning có khách quan không?

Như bạn đã mong đợi, sự lựa chọn và phạm vi dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các hệ thống sẽ ảnh hưởng đến các nhiệm vụ mà chúng phù hợp. Hiện có nhiều lo ngại về cách các hệ thống học máy mã hóa các định kiến và bất bình đẳng xã hội được phản ánh trong dữ liệu huấn luyện của chúng.

Khi các hệ thống máy học mở rộng vào các lĩnh vực mới. Chẳng hạn như hỗ trợ chẩn đoán y tế, khả năng các hệ thống bị nghiêng về việc cung cấp dịch vụ tốt hơn hoặc đối xử công bằng hơn với một số nhóm người cụ thể đang trở nên đáng lo ngại hơn. Hiện nay, nghiên cứu đang tiếp tục được thực hiện để tìm cách bù đắp sự thiên vị trong các hệ thống tự học.

Những dịch vụ nào có sẵn cho machine learning?

Tất cả các nền tảng đám mây lớn – Amazon Web Services, Microsoft Azure và Google Cloud Platform – cung cấp truy cập vào phần cứng cần thiết để huấn luyện và chạy các mô hình học máy. Với Google cho phép người dùng Cloud Platform thử nghiệm các đơn vị xử lý Tensor của nó. Các chip tùy chỉnh được tối ưu hóa cho việc huấn luyện và chạy các mô hình học máy.

Cơ sở hạ tầng dựa trên đám mây này bao gồm:

• Các kho dữ liệu cần thiết để chứa lượng lớn dữ liệu huấn luyện,
• Các dịch vụ để chuẩn bị dữ liệu đó cho phân tích
• Các công cụ trực quan để hiển thị kết quả một cách rõ ràng.

Các dịch vụ mới tối ưu hoá machine learning

Các dịch vụ mới hơn thậm chí còn tối ưu hóa quá trình tạo ra các mô hình học máy tùy chỉnh. Với Google cung cấp dịch vụ tự động tạo ra các mô hình AI, gọi là Cloud AutoML. Dịch vụ kéo và thả này xây dựng các mô hình nhận dạng hình ảnh tùy chỉnh và không đòi hỏi người dùng có bất kỳ kỹ năng học máy nào. Tương tự như Azure Machine Learning Studio của Microsoft. Cùng một chiều hướng, Amazon cũng có các dịch vụ AWS riêng của mình được thiết kế để tăng tốc quá trình huấn luyện các mô hình học máy.

Đối với các nhà khoa học dữ liệu. Nền tảng AI của Google Cloud là một dịch vụ quản lý máy học cho phép người dùng huấn luyện. Nó triển khai và xuất khẩu các mô hình máy học tùy chỉnh dựa trên framework TensorFlow ML của Google hoặc framework mạng neural mở Keras. Và có thể được sử dụng với thư viện Python sci-kit learn và XGBoost.

Các quản trị cơ sở dữ liệu không có lý lịch dữ liệu khoa học có thể sử dụng BigQueryML của Google. Một dịch vụ beta cho phép quản trị viên gọi các mô hình máy học đã được huấn luyện bằng các lệnh SQL. Nó cho phép dự đoán được thực hiện trong cơ sở dữ liệu. Điều này đơn giản hơn so với việc xuất dữ liệu sang một môi trường máy học và phân tích riêng biệt.

Xem thêm: Google Search Console: Phân tích giảm lượng truy cập

Kết luận

Tổng kết lại, Machine learning là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo có khả năng tự học và cải thiện theo thời gian. Nó đã có sự ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp và đang phát triển mạnh mẽ. Machine learning có thể giúp giải quyết các vấn đề phức tạp. Nó còn cung cấp những giải pháp đột phá trong nhiều lĩnh vực, từ y tế đến kinh doanh. Để tiếp tục phát triển, người ta cần có kiến thức về các thuật toán và công cụ. Ngoài ra cần làm việc chặt chẽ với các chuyên gia trong lĩnh vực tương ứng. Nếu bạn muốn bắt đầu học machine learning. Bạn có thể tìm kiếm các khóa học trực tuyến và tài liệu miễn phí để bắt đầu học tập.

Nếu bạn đang tìm kiếm một đối tác triển khai các giải pháp công nghệ cho doanh nghiệp của bạn, hãy đến với IDC Online. IDC Online cung cấp các giải pháp công nghệ thông tin và đám mây cho doanh nghiệp. Bao gồm cả các giải pháp trực quan hóa dữ liệu và các giải pháp khác. Với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm, IDC Online đem lại cho bạn những trải nghiệm tuyệt vời.

Hãy truy cập vào trang web https://idconline.vn/ của IDC Online để biết thêm thông tin chi tiết. Hoặc nếu bạn có vấn đề gì cần giải đáp hãy liên hệ với chúng tôi qua hotline: 19006452. IDC Online luôn ở đây để được đồng hành cùng bạn