Học máy (ML)

Học máy (ML) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Nó liên quan đến việc phát triển các thuật toán có thể tự động cải thiện hiệu suất của chúng trên một nhiệm vụ cụ thể thông qua kinh nghiệm. Các thuật toán này xác định các mẫu, đưa ra dự đoán và điều chỉnh hành vi của chúng dựa trên dữ liệu mà chúng tiếp xúc. Khả năng này rất quan trọng để giải quyết các vấn đề phức tạp mà các phương pháp lập trình truyền thống khó hoặc không thực tế có thể giải quyết.

Các khái niệm cốt lõi của Machine Learning

Thuật toán học máy được thiết kế để học từ dữ liệu, thường được chia thành dữ liệu đào tạo , dữ liệu xác thực và dữ liệu thử nghiệm . Dữ liệu đào tạo được sử dụng để đào tạo mô hình, dữ liệu xác thực giúp tinh chỉnh các siêu tham số của mô hình và dữ liệu thử nghiệm đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa biết.

Có một số loại mô hình học tập tồn tại trong học máy:

• Học có giám sát : Thuật toán học từ dữ liệu được gắn nhãn, trong đó mỗi điểm dữ liệu được liên kết với một đầu ra hoặc nhãn đã biết.
• Học không giám sát : Thuật toán học từ dữ liệu không có nhãn, xác định các mẫu và cấu trúc mà không có đầu ra được xác định trước.
• Học tăng cường : Thuật toán học thông qua thử nghiệm và sai sót bằng cách nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của nó.
• Học bán giám sát : Kết hợp các yếu tố của học có giám sát và không giám sát, sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn với một lượng lớn dữ liệu không có nhãn để cải thiện độ chính xác của học.

Sự khác biệt chính từ các thuật ngữ liên quan

Mặc dù học máy có liên quan chặt chẽ với các lĩnh vực AI khác, nhưng nó có những đặc điểm riêng biệt. Không giống như học sâu (DL) , là một tập hợp con của học máy tập trung vào mạng nơ-ron (NN) có nhiều lớp, học máy bao gồm nhiều thuật toán và kỹ thuật hơn. Thị giác máy tính (CV) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là các ứng dụng cụ thể của học máy tập trung vào xử lý và hiểu dữ liệu trực quan và văn bản.

Ứng dụng thực tế của Machine Learning

Học máy đã cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp bằng cách cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu và tự động hóa. Sau đây là hai ví dụ cụ thể:

1. Chăm sóc sức khỏe : Trong chăm sóc sức khỏe , thuật toán học máy được sử dụng để phân tích hình ảnh y tế, chẳng hạn như X-quang và MRI, để phát hiện các bất thường và hỗ trợ chẩn đoán các bệnh như ung thư. Ví dụ, một mô hình học máy có thể được đào tạo trên hàng nghìn hình ảnh y tế để xác định các mẫu biểu thị khối u, giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán chính xác và kịp thời hơn.
2. Nông nghiệp : Học máy đóng vai trò quan trọng trong nông nghiệp chính xác, tối ưu hóa năng suất cây trồng và quản lý tài nguyên. Ví dụ, thuật toán có thể phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh vệ tinh, mô hình thời tiết và cảm biến đất, để dự đoán thời điểm tốt nhất để trồng trọt, tưới nước và thu hoạch. Điều này không chỉ làm tăng năng suất mà còn thúc đẩy các hoạt động canh tác bền vững. Tìm hiểu thêm về AI trong nông nghiệp .

Công cụ và công nghệ trong học máy

Một số công cụ và khuôn khổ tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và triển khai các mô hình học máy. PyTorch và TensorFlow là hai khuôn khổ học sâu phổ biến cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để xây dựng và đào tạo mạng nơ-ron. Ngoài ra, các thư viện như OpenCV cung cấp nhiều chức năng cho các tác vụ thị giác máy tính. Bạn có thể khám phá những công cụ này và các công cụ khác trên Blog Ultralytics .

Đối với những người quan tâm đến phương pháp tiếp cận thân thiện hơn với người dùng, các nền tảng như Ultralytics HUB cung cấp các giải pháp không cần mã để đào tạo và triển khai các mô hình học máy, bao gồm cả công nghệ tiên tiến Ultralytics YOLO mô hình. Điều này giúp các cá nhân và doanh nghiệp không có chuyên môn lập trình sâu rộng dễ dàng tận dụng sức mạnh của máy học.