Học máy (ML)

Học máy (ML) là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc cho phép các hệ thống máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Thay vì tuân theo các quy tắc được xác định trước, các thuật toán ML xác định các mẫu trong dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Quá trình học này cho phép các hệ thống cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian khi chúng tiếp xúc với nhiều dữ liệu hơn.

Định nghĩa và khái niệm cốt lõi

Về bản chất, Machine Learning là về việc tạo ra các thuật toán có thể học hỏi và đưa ra quyết định hoặc dự đoán dựa trên dữ liệu. Điều này liên quan đến việc cung cấp dữ liệu cho thuật toán ML và cho phép thuật toán này điều chỉnh các tham số bên trong để đạt được kết quả mong muốn, chẳng hạn như phân loại hoặc dự đoán chính xác. Ý tưởng cốt lõi là với đủ dữ liệu có liên quan, máy có thể học cách giải quyết các vấn đề hoặc đưa ra dự báo mà sẽ quá phức tạp hoặc tốn thời gian để lập trình thủ công. Khả năng này rất quan trọng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Các loại máy học

Học máy bao gồm một số loại mô hình học tập, mỗi loại phù hợp với các vấn đề và loại dữ liệu khác nhau. Các loại chính bao gồm:

• Học có giám sát : Đây là loại phổ biến nhất, trong đó thuật toán học từ dữ liệu được gắn nhãn. Ví dụ, trong phát hiện đối tượng , một mô hình được đào tạo trên hình ảnh có hộp giới hạn và nhãn để học cách xác định đối tượng trong hình ảnh mới. Các mô hình YOLO Ultralytics là ví dụ tuyệt vời về học có giám sát trong thực tế.
• Học không giám sát : Phương pháp này xử lý dữ liệu không có nhãn, trong đó thuật toán phải tự tìm cấu trúc hoặc mẫu. Phân cụm và giảm chiều là các nhiệm vụ phổ biến trong học không giám sát. DBSCAN là một ví dụ về thuật toán phân cụm không giám sát.
• Học tăng cường : Ở đây, một tác nhân học cách đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường để tối đa hóa phần thưởng. Loại này thường được sử dụng trong robot và chơi trò chơi. Quy trình quyết định Markov (MDP) cung cấp một khuôn khổ toán học để hiểu học tăng cường.
• Học bán giám sát : Đây là phương pháp kết hợp sử dụng cả dữ liệu có nhãn và không có nhãn. Nó có thể đặc biệt hữu ích khi dữ liệu có nhãn khan hiếm nhưng dữ liệu không có nhãn lại dồi dào, thường cải thiện độ chính xác của mô hình và giảm nhu cầu dán nhãn mở rộng.

Ứng dụng thực tế

Học máy đang chuyển đổi nhiều ngành công nghiệp và ứng dụng hàng ngày. Sau đây là hai ví dụ cụ thể:

1. Nhận dạng hình ảnh trong chăm sóc sức khỏe : Phân tích hình ảnh y tế sử dụng ML để phân tích hình ảnh y tế như X-quang, MRI và CT để phát hiện bệnh, khối u và bất thường. Điều này giúp các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trong việc chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và phát hiện bất thường, dẫn đến các dịch vụ chăm sóc sức khỏe nhanh hơn và chính xác hơn. Ví dụ, ML có thể hỗ trợ phát hiện khối u trong hình ảnh y tế .
2. Hệ thống đề xuất trong bán lẻ : Các nền tảng thương mại điện tử sử dụng hệ thống đề xuất dựa trên ML để phân tích hành vi và sở thích của người dùng để gợi ý các sản phẩm mà người dùng có khả năng mua. Các hệ thống này nâng cao trải nghiệm của khách hàng, tăng doanh số và cải thiện khả năng giữ chân khách hàng bằng cách cung cấp trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa.

Sự liên quan trong AI và thị giác máy tính

Học máy là nền tảng của AI hiện đại và đặc biệt quan trọng trong việc thúc đẩy thị giác máy tính . Các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng , phân đoạn hình ảnh và phân loại hình ảnh phụ thuộc rất nhiều vào thuật toán ML để diễn giải và hiểu dữ liệu trực quan. Các khuôn khổ như PyTorch và các nền tảng như Ultralytics HUB cung cấp các công cụ và môi trường để phát triển và triển khai các mô hình ML cho các ứng dụng thị giác máy tính một cách hiệu quả.

Mối quan hệ với Học sâu

Học sâu (DL) là một lĩnh vực con của Học máy sử dụng mạng nơ-ron có nhiều lớp (mạng nơ-ron sâu) để phân tích dữ liệu. Học sâu đã cách mạng hóa nhiều tác vụ ML, đặc biệt là trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, do khả năng tự động học các tính năng phức tạp từ dữ liệu thô. Các mô hình như Ultralytics YOLO tận dụng kiến trúc học sâu để đạt được hiệu suất tiên tiến trong phát hiện đối tượng và các nhiệm vụ liên quan.