Học máy
Học máy là gì:
Học máy là một lĩnh vực của khoa học máy tính có nghĩa là "học máy".
Nó là một phần của khái niệm trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu các cách để máy móc thực hiện các nhiệm vụ sẽ được thực hiện bởi con người.
Nó là một chương trình được sử dụng trong máy tính, được hình thành bởi các quy tắc được xác định trước đó cho phép các máy tính đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trước đó và trong dữ liệu được sử dụng bởi người dùng.
Theo lịch trình làm cho máy tính có khả năng đưa ra quyết định có thể giải quyết vấn đề hoặc thúc đẩy các ấn phẩm trên internet, ví dụ.
Làm thế nào để học máy làm việc?
Cơ sở của hoạt động là các thuật toán, là các chuỗi được xác định và bao gồm thông tin và hướng dẫn sẽ được theo sau bởi máy tính.
Các trình tự này cho phép các máy tính đưa ra quyết định theo tình huống và với thông tin đã được nhập vào nó.
Đây là thuật toán mang thông tin về cách thực hiện các quy trình và thao tác nhất định hoặc cách thực hiện một hành động.
Có một số loại ứng dụng và ngôn ngữ lập trình để sử dụng thuật toán. Chúng thay đổi tùy theo nhu cầu sẽ được đáp ứng hoặc với mục đích của thuật toán được tạo.
Các loại máy học
Có hai loại học máy chính: học có giám sát và học không giám sát.
Học có giám sát
Trong học tập có giám sát, có một bộ dữ liệu trước đó được chèn vào máy và các đề xuất sẽ được cung cấp cho người dùng phải giống với dữ liệu đã ghi.
Về cơ bản thông tin được sử dụng để dự đoán kết quả mà người dùng mong đợi hoặc thực hiện phân loại các yếu tố được sử dụng.
Ví dụ: một bức ảnh được đặt trong trình duyệt internet, tìm kiếm để tìm thông tin về nguồn gốc của hình ảnh hoặc các hình ảnh tương tự khác.
Học tập không giám sát
Trong học tập không giám sát không có kết quả mong đợi cụ thể, tức là không thể dự đoán kết quả của tham chiếu chéo.
Trong kiểu học này, dữ liệu được nhóm lại và kết quả thay đổi theo các biến.
Ví dụ: trong một công cụ tìm kiếm của thư viện có thể đạt được các kết quả khác nhau. Thay đổi kết quả tùy thuộc vào loại tìm kiếm và các biến được sử dụng, chẳng hạn như tên sách, tên tác giả hoặc ngày xuất bản.
Xem thêm ý nghĩa của Trí tuệ nhân tạo.
Học máy là gì?
Máy học có thể được sử dụng cho nhiều chức năng. Một trong những thứ được sử dụng nhiều nhất hiện nay là trên phương tiện truyền thông xã hội, tìm kiếm trên internet và tiếp thị kỹ thuật số.
Ví dụ, thuật toán học máy được sử dụng để đưa ra đề xuất cho người dùng internet. Chúng được sử dụng trong các trang web thương mại ảo, mạng xã hội, trò chơi, nền tảng lưu trữ video và các ứng dụng phát nhạc.
Trong trường hợp này, thuật toán sử dụng dữ liệu của các chuỗi và dữ liệu lịch sử điều hướng trên internet để đưa ra đề xuất mới cho người dùng. Tùy chọn người dùng trong quá trình duyệt và chia sẻ dữ liệu được sử dụng để đề xuất các chương trình hoặc dịch vụ tương tự.
Đây là những cách sử dụng phổ biến hơn, nhưng kiến thức về học máy cũng có thể được áp dụng cho nhiều tình huống khác, chẳng hạn như:
- nghiên cứu trên internet,
- thu thập và phân tích dữ liệu,
- theo dõi tin nhắn rác,
- tổ chức và phân loại thông tin,
- tìm kiếm gian lận trên internet.
Sự khác biệt giữa học máy và học sâu
Cả học máy và học sâu đều là những cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Nhưng có một sự khác biệt giữa chúng bởi vì học sâu (có nghĩa là học sâu) có những đặc điểm giống với khả năng học tập của con người.
Học sâu cũng sử dụng kết quả dự đoán từ dữ liệu được thiết lập. Sự khác biệt là nó xảy ra chính xác hơn, giống như những gì xảy ra trong não của một người vì máy tính có thể điều chỉnh thông tin linh hoạt hơn.
Điều này là do khi học sâu, một mạng lưới thần kinh nhân tạo được tạo ra, hoạt động giống như mạng lưới các nơ-ron trong não người.
Chính mạng này làm cho hoạt động của máy có nhiều điểm tương đồng với chức năng của não và có khả năng học và giải thích thông tin.
Xem thêm ý nghĩa của Phần mềm và Bitcoin.
