#trithucnhanloai
Học máy (tiếng Anh: 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. Ví dụ như các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng. Học máy rất gần với suy diễn thống kê (statistical inference) tuy có khác nhau về thuật ngữ.

Học máy có liên quan lớn đến thống kê, vì cả hai lĩnh vực đều nghiên cứu việc phân tích dữ liệu, nhưng khác với thống kê, học máy tập trung vào sự phức tạp của các giải thuật trong việc thực thi tính toán. Nhiều bài toán suy luận được xếp vào loại bài toán NP-khó, vì thế một phần của học máy là nghiên cứu sự phát triển các giải thuật suy luận xấp xỉ mà có thể xử lý được.

Học máy hiện nay được áp dụng rộng rãi bao gồm máy truy tìm dữ liệu, chẩn đoán y khoa, phát hiện thẻ tín dụng giả, phân tích thị trường chứng khoán, phân loại các chuỗi DNA, nhận dạng tiếng nói và chữ viết, dịch tự động, chơi trò chơi và cử động rô-bốt (robot locomotion).

Dưới góc nhìn của trí tuệ nhân tạo, động lực chính học máy bởi là nhu cầu thu nhận tri thức (knowledge acquisition). Thật vậy, trong nhiều trường hợp ta cần kiến thức chuyên gia là khan hiếm (không đủ chuyên gia ngồi phân loại lừa đảo thẻ tín dụng của tất cả giao dịch hàng ngày) hoặc chậm vì một số nhiệm vụ cần đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên xử lý dữ liệu khổng lồ (trong mua bán chứng khoán phải quyết định trong vài khoảng khắc của giây chẳng hạn) và thiếu ổn định thì buộc phải cần đến máy tính. Ngoài ra, đại đa số dữ liệu sinh ra ngày nay chỉ phù hợp cho máy đọc (computer readable) tiềm tàng ngưồn kiến thức quan trọng. Máy học nghiên cứu cách thức để mô hình hóa bài toán cho phép máy tính tự động hiểu, xử lý và học từ dữ liệu để thực thi nhiệm vụ được giao cũng như cách đánh giá giúp tăng tính hiệu quả.

Tom Mitchell, giáo sư nổi tiếng của Đại học Carnegie Mellon University – CMU định nghĩa cụ thể và chuẩn mực hơn như sau: “Một chương trình máy tính CT được xem là học cách thực thi một lớp nhiệm vụ NV thông qua trải nghiệm KN, đối với thang đo năng lực NL nếu như dùng NL ta đo thấy năng lực thực thi của chương trình có tiến bộ sau khi trải qua KN” (máy đã học).

Biểu diễn (tiếng Anh: representation) là một trong những vấn đề quan trọng của học máy. Biểu diễn ở đây có thể hiểu làm sao ghi mã (encode) những thông tin của thế giới thật giúp hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả và đầy đủ nhất có thể. Thông tin ở đây bao hàm cả thông tin về dữ liệu đầu vào, đầu ra hay các trạng thái của hệ thống; cũng như cách đánh giá hiệu quả của chương trình.

Thông thường, trong học máy người ta hay xây dựng các mô hình sử dụng những biến ngẫu nhiên cho việc biểu diễn dữ liệu và nội trạng thái của hệ thống. Ví dụ: dùng biến ngẫu nhiên để biểu thị cho tính chất của email là spam (tương ứng giá trị 0) hay là bình thường (tương ứng 1). Mối tương quan giữa các biến ngẫu nhiên này có thể sử dụng ví dụ như mô hình xác suất dạng đồ thị để miêu tả. Mặt khác, để đo hiệu quả có thể dùng các hàm thiệt hại (hay hàm tiện ích, trong tiếng Anh là loss function và utility function tương ứng).

************************************
Xem thêm các video khác của Tri Thức Nhân Loại bằng đường dẫn dưới đây:
https://www.youtube.com/channel/UCWE41Zsrn21L-J5yFwQROjg
Vui lòng nhấn nút Đăng Ký phía trên để có thể nhận được thông báo về các video mới nhất.

******************************
Phim “Trí tuê nhân tạo – Máy học là gì?” – “Machine learning là gì?” – Bản quyền thuộc kênh: Tri Thức Nhân Loại

Like our Facebook page::
https://www.facebook.com/TriThucVietNam/

Follow us on Twitter:

Follow us on Blogger
https://tri-thuc-nhan-loai.blogspot.com

Follow us on Tumblr
https://trithucnhanloai.tumblr.com/

Thiết kế hình ảnh: Cỏ Picture
https://www.facebook.com/copicture

source