Học máy là gì? Các công bố khoa học về Học máy

Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo nghiên cứu về việc phát triển các thuật toán và mô hình để máy tính tự động học hỏi và cải thiện hiệu suất từ kinh nghiệm mà không cần được lập trình cụ thể. Phương pháp này dựa trên việc xây dựng các mô hình dự đoán từ một tập dữ liệu huấn luyện và sử dụng các thuật toán để tìm ra các quy tắc, mô hình hoặc hàm số từ dữ liệu đó. Học máy có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như điều khiển tự động, nhận dạng hình ảnh, dịch thuật tự động, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều lĩnh vực khác.
Học máy (Machine Learning) được chia thành ba loại chính: học có giám sát (supervised learning), học không giám sát (unsupervised learning) và học bán giám sát (semi-supervised learning).

1. Học có giám sát: Trong học có giám sát, mô hình học từ dữ liệu được gán nhãn trước đó. Ví dụ, nếu chúng ta muốn xây dựng một mô hình để dự đoán giá nhà dựa trên diện tích, số phòng ngủ và vị trí, chúng ta sẽ cung cấp cho mô hình một tập dữ liệu gồm các ví dụ với diện tích, số phòng ngủ, vị trí và giá nhà tương ứng. Mô hình sẽ học từ các ví dụ này và sau đó có thể dự đoán giá nhà cho các ví dụ mới không có nhãn.

2. Học không giám sát: Trong học không giám sát, mô hình học từ dữ liệu không có nhãn hoặc không có thông tin về kết quả mong muốn. Mục tiêu là khám phá cấu trúc, mẫu hay nhóm từ dữ liệu. Ví dụ, một thuật toán gom cụm (clustering algorithm) sẽ phân loại các điểm dữ liệu vào các nhóm dựa trên sự tương đồng của chúng.

3. Học bán giám sát: Trong học bán giám sát, dữ liệu được gán nhãn chỉ cho một phần nhỏ, trong khi phần còn lại là không có nhãn. Mô hình học từ cả các ví dụ có nhãn lẫn không nhãn để tìm hiểu mối quan hệ giữa dữ liệu và nhãn và sau đó sử dụng thông tin đó để dự đoán các nhãn cho các ví dụ không có nhãn.

Các phương pháp học máy phổ biến bao gồm cây quyết định (decision tree), mạng thần kinh nhân tạo (artificial neural networks), máy vector hỗ trợ (support vector machines), học tăng cường (reinforcement learning) và rất nhiều phương pháp khác. Quá trình học bao gồm việc chọn và xử lý dữ liệu, lựa chọn thuật toán học máy phù hợp, huấn luyện mô hình, và đánh giá và tinh chỉnh mô hình để đạt hiệu suất tốt nhất. Học máy đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu, dự báo, nhận dạng, và tự động hóa quy trình trong nhiều lĩnh vực khác nhau.