Học máy - Khái niệm, nguồn gốc và ứng dụng

1.Học máy là gì?

Theo Wikipedia, Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể.

Nói cách khác, Học máy giống như là một phương pháp phân tích dữ liệu, nhưng dựa trên ý tưởng rằng hệ thống máy tính có thể “học” từ dữ liệu, sau đó nhận diện mẫu (pattern) và tự đưa ra quyết định với sự can thiệp rất ít từ con người.

2.Nguồn gốc Học máy

Thuật ngữ Học máy được đặt ra vào năm 1959 bởi Arthur Samuel, nhân viên IBM người Mỹ và là người đi đầu trong lĩnh vực trò chơi vi tính (Computer Gaming) và trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence

Một cuốn sách tiêu biểu của nghiên cứu Học máy trong suốt những năm 1960 là cuốn the Nilsson’s book on Learning Machines, chủ yếu viết về Học máy cho phân loại mẫu. Những chủ đề liên quan tới Nhận dạng mẫu (Pattern Recognition) tiếp tục được chú ý vào những năm 1970, được mô tả bởi Duaba và Hart năm 1973

Có 2 định nghĩa khá rõ ràng về Học máy:

• Theo Arthur Samuel:

  “Máy học là ngành học cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần lập trình một cách rõ ràng”

• Theo Giáo sư Tom Mitchell - Carnegie Mellon University:

  “Máy học là một chương trình máy tính được nói là học hỏi từ kinh nghiệm E đối với một số loại nhiệm vụ T và thước đo hiệu suất P nếu hiệu suất của nó ở tác vụ T được đo lường bởi P, cải thiện với kinh nghiệm E”

Các lĩnh vực liên quan tới Học máy đó là Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), Khai phá dữ liệu (Data mining), Tối ưu hóa (Optimization), Khái quát hóa ( Generalization), Xác suất (Statistics)

3.Ứng dụng của Học máy

Học máy được áp dụng trong khá nhiều lĩnh vực từ y sinh, khoa học kĩ thuật, cho tới kinh tế, giáo dục, giải trí,…

Tóm lại, những lĩnh vực mà người ta khó có thể viết được thuật toán thông thường cho những công việc cần thiết.

Chẳng hạn như lọc email spam, bạn chẳng thế ngồi viết cả một đống câu lệnh if else cùng những dòng code ‘rõ ràng’ để phân loại email nào thuộc về email spam được.

Để rõ hơn về ứng dụng của Học máy, mình liệt kê một số ứng dụng thực tế như sau:

1. Nhận diện ảnh: Tự động hiển thị gợi ý tag bạn bè vào ảnh có mặt họ khi ai đó up ảnh lên Facebook, nhận diện biển báo, biển số xe…

2. Nhận diện giọng nói: Siri, Cortana, Alexa, Google Assistant,…

3. Báo hiệu giao thông: Vị trí theo thời gian thực của phương tiện trên Google Map có thể báo hiệu đoạn đường nào đang bị tắc…

4. Gợi ý sản phẩm: Bạn đã bao giờ lướt trên Tiki mua hàng, sau đó vài phút bạn thấy trên các trang xuất hiện quảng cáo về sản phẩm bạn định mua chưa? Hay là trong Netflix, Youtube, đề xuất các video, phim liên quan tới những video, phim bạn đã xem khi trước…

5. Xe tự tái: Quá dễ để nhớ tới Tesla

6. Trợ lý ảo cá nhân: Những Google assistant, Alexa, Siri, Cortana… cho tới Jarvis của ông chủ Facebook. Những trợ lí ảo này đang ngày càng phát triển dựa vào thuật toán học máy, và càng ngày càng đưa ra những câu trả lời “giống người thật” hơn.

Còn rất nhiều ứng dụng khác của Học máy, các bạn có thể tự tìm hiểu thêm nhé.

4. Kết luận

Ở bài này mình đã trình bày khái niệm Học máy, nguồn gốc và ứng dụng của Học máy. Trong bài tới, chúng ta sẽ cùng xem Học máy được phân loại như thế nào nhé!