Machine learning l&agrave; g&igrave;? C&oacute; rất nhiều định nghĩa kh&aacute;c nhau về machine learnging tuy nhi&ecirc;n đều hướng đến việc m&ocirc; tả việc m&aacute;y tự học từ dữ liệu cung cấp. Tuy nhi&ecirc;n, việc hiểu machine learning l&agrave; g&igrave; kh&ocirc;ng phải l&agrave; điều dễ. Người người b&agrave;n về n&oacute;, n&oacute;i về n&oacute;, ch&eacute;m gi&oacute; về n&oacute; nhưng số lượng người sử dụng được n&oacute; trong c&ocirc;ng việc th&igrave; chưa phải l&agrave; nhiều. Nếu bạn đ&atilde; cố gắng t&igrave;m v&agrave; đọc n&oacute; ở đ&acirc;u đ&oacute; tr&ecirc;n Internet th&igrave; đa phần bạn sẽ gặp phải hai hướng.
Hướng đầu ti&ecirc;n l&agrave; c&aacute;c b&agrave;i viết mang đậm t&iacute;nh học thuật với h&agrave;ng trăm c&ocirc;ng thức biến đổi, c&aacute;c chứng minh, thuật to&aacute;n phức tạp m&agrave; thậm ch&iacute; những người trong ng&agrave;nh cũng kh&ocirc;ng thể tải n&oacute; hết v&agrave;o đầu được một nửa.
<img src="https://tek4.vn/public_files/976c00f6-dde1-4f1d-958e-09f10ac9c595" alt="" width="700" height="366" />
V&agrave; ph&iacute;a c&ograve;n lại l&agrave; b&agrave;n về c&aacute;c ứng dụng, về c&acirc;u chuyện cổ t&iacute;ch của Tr&iacute; tuệ nh&acirc;n tạo (AI), của Khoa học dữ liệu (Data science) v&agrave; cả triển vọng nghề nghiệp trăm ng&agrave;n đ&ocirc;...
<img src="https://tek4.vn/public_files/97d8e90a-3600-4c08-8c1d-793166474a28" alt="" width="700" height="365" />
Do đ&oacute;, với một người ngoại đạo chưa c&oacute; ch&uacute;t nền tảng n&agrave;o về Khoa học m&aacute;y t&iacute;nh hay To&aacute;n th&igrave; việc hiểu được machine learning l&agrave; g&igrave; kh&ocirc;ng phải l&agrave; điều dễ d&agrave;ng. Thậm ch&iacute; t&ocirc;i đ&atilde; từng gặp rất nhiều trường hợp k&ecirc;u ca của v&agrave;i bạn l&agrave;m IT về việc sếp bắt phải x&acirc;y dựng ứng dụng machine learning trong việc n&agrave;y, việc kia nhưng lại chẳng biết cần g&igrave; v&agrave; sẽ thu được g&igrave; từ những việc ấy.
Với mong muốn đem machine learning đến cho mọi người, <a href="https://tek4.vn/" target="_blank" rel="noopener">tek4.vn</a> x&acirc;y dựng chuy&ecirc;n mục Machine learning cho mọi người nhằm đưa ra những giới thiệu cơ bản nhất về machine learning, c&aacute;c kh&iacute;a cạnh của machine learning qua những b&agrave;i to&aacute;n thực tế đơn giản trong cuộc sống c&ugrave;ng ng&ocirc;n ngữ dễ hiểu, "b&igrave;nh d&acirc;n" nhất c&oacute; thể đồng thời loại bỏ những kh&aacute;i niệm phức tạp để gi&uacute;p machine learning trở th&agrave;nh một kh&aacute;i niệm kh&ocirc;ng c&ograve;n qu&aacute; cao si&ecirc;u cho tất cả mọi người.
Trong b&agrave;i đầu ti&ecirc;n n&agrave;y, ch&uacute;ng ta c&ugrave;ng t&igrave;m hiểu Machine learning l&agrave; g&igrave;? Ch&uacute;ng ta muốn m&aacute;y học được g&igrave;?
[caption id="attachment_4400" align="aligncenter" width="365"]<img class="wp-image-4400" src="https://tek4.vn/public_files/19b79912-f6dd-440f-aa36-029fe77191c0" alt="machine learning l&agrave; g&igrave;_3" width="365" height="243" /> Ana muốn mua nh&agrave;?[/caption]
Đ&acirc;y l&agrave; Anna. Anna muốn mua một ng&ocirc;i nh&agrave; ở ngoại &ocirc;. C&ocirc; ấy muốn t&iacute;nh xem liệu c&ocirc; ấy cần tiết kiệm mỗi th&aacute;ng bao nhi&ecirc;u tiền để c&oacute; thể trong 10 năm mua được một căn nh&agrave; như mong muốn. Anna l&ecirc;n t&igrave;m hiểu gi&aacute; cả nh&agrave; tr&ecirc;n c&aacute;c trang bất động sản v&agrave; nhận thấy rằng, nếu nh&agrave; c&oacute; diện t&iacute;ch 100m vu&ocirc;ng th&igrave; gi&aacute; tiền l&agrave; 200.000 đ&ocirc; la, 90m th&igrave; c&oacute; gi&aacute; 180.000 đ&ocirc; la, v&agrave; 80m&nbsp; l&agrave; 160.000 đ&ocirc; la...nhưng nh&agrave; 60m c&oacute; gi&aacute; 130.000 đ&ocirc; la v&agrave; 50m l&agrave; 120.000 đ&ocirc; la.
Vốn l&agrave; một người giỏi t&iacute;nh to&aacute;n, Anna nhận thấy rằng: Gi&aacute; nh&agrave; phụ thuộc v&agrave;o diện t&iacute;ch của nh&agrave; v&agrave; sẽ giảm 20.000 đ&ocirc; cho mỗi 10 m vu&ocirc;ng nh&agrave;, nhưng với nh&agrave; c&oacute; k&iacute;ch thước nhỏ hơn 60m th&igrave; gi&aacute; nh&agrave; đắt hơn so với b&igrave;nh thường.
Trong ng&ocirc;n ngữ của machine learning, việc m&agrave; Anna vừa thực hiện được gọi l&agrave; qu&aacute; tr&igrave;nh hồi quy (regression). Hồi quy l&agrave; việc ph&aacute;n đo&aacute;n một gi&aacute; trị (ở đ&acirc;y l&agrave; gi&aacute; nh&agrave;) dựa tr&ecirc;n c&aacute;c dữ liệu lịch sử đ&atilde; biết (ở đ&acirc;y l&agrave; diện t&iacute;ch nh&agrave;). Ch&uacute;ng ta thực hiện việc hồi quy n&agrave;y mỗi ng&agrave;y, chẳng hạn như khi t&iacute;nh to&aacute;n lượng thịt cần mua để tổ chức một bữa tiệc gia đ&igrave;nh c&oacute; 5 người, 10 người...đặt gi&aacute; b&aacute;n cho căn nh&agrave;, chiếc điện thoại hay chiếc xe cũ,...ước lượng giờ để đi l&agrave;m cho khỏi muộn...Đ&oacute; l&agrave; những g&igrave; m&agrave; con người vẫn thường xuy&ecirc;n l&agrave;m. V&agrave; c&aacute;c nh&agrave; khoa học của ch&uacute;ng ta thường rất giỏi trong vấn đề hồi quy n&agrave;y. Nếu kh&ocirc;ng tin h&atilde;y thử nh&igrave;n những c&ocirc;ng thức biểu diễn tuyệt đẹp của Newton, Eistein m&agrave; xem...Đa phần nhiệm vụ của khoa học ch&iacute;nh l&agrave; hồi quy để x&aacute;c định c&aacute;c quy luật xảy ra trong thế giới. C&aacute;c nh&agrave; khoa học thực nghiệm như vật l&yacute; hay ho&aacute; học hoạt động thực sự như những nh&agrave; khoa học dữ liệu cổ đại, nơi họ đo đạc dữ liệu thủ c&ocirc;ng v&agrave; t&igrave;m c&aacute;ch m&ocirc; h&igrave;nh ho&aacute; n&oacute; th&agrave;nh c&aacute;c c&ocirc;ng thức hồi quy tuyệt đẹp (v&agrave; nếu c&oacute; g&igrave; đ&oacute; thiếu hụt họ cho th&ecirc;m v&agrave;o c&aacute;c hằng số).
Thật tuyệt nếu c&oacute; một c&ocirc;ng thức đơn giản để biểu diễn to&agrave;n bộ c&aacute;c vấn đề tr&ecirc;n thế giới phải kh&ocirc;ng ạ? Tuy nhi&ecirc;n, việc n&agrave;y kh&ocirc;ng may lại l&agrave; kh&ocirc;ng thể.
Ngay cả với b&agrave;i to&aacute;n mua nh&agrave; của Anna ở tr&ecirc;n. Vấn đề l&agrave;, nếu c&oacute; sự kh&aacute;c biệt của khu vực, cảnh quan, c&aacute;c hạ tầng đi k&egrave;m, đ&ocirc;i ch&uacute;t phong thuỷ, v&agrave; thậm ch&iacute; một số yếu tố ẩn m&agrave; chỉ c&oacute; Thượng đế mới biết th&igrave; gi&aacute; của căn nh&agrave; lại ho&agrave;n to&agrave;n kh&aacute;c. V&agrave; tất nhi&ecirc;n, với Anna, c&ocirc; ấy kh&ocirc;ng thể giữ to&agrave;n bộ tất cả dữ liệu đ&oacute; trong đầu v&agrave; t&iacute;nh to&aacute;n được gi&aacute; nh&agrave; n&ecirc;n trả. C&ocirc; ấy&nbsp; l&agrave; một người b&igrave;nh thường cũng giống như t&ocirc;i v&agrave; bạn vậy.
Con người thường khờ dại v&agrave; lười biếng do đ&oacute;, ch&uacute;ng ta cần m&aacute;y m&oacute;c l&agrave;m c&aacute;c c&ocirc;ng việc t&iacute;nh to&aacute;n cho ch&uacute;ng ta. H&atilde;y cung cấp cho m&aacute;y t&iacute;nh dữ liệu v&agrave; ch&uacute;ng sẽ n&acirc;ng cả thế giới l&ecirc;n. Ồ, đoạn n&agrave;y th&igrave; hơi qu&aacute; một ch&uacute;t, nhưng chắc chắn khi c&oacute; đủ dữ liệu ch&uacute;ng sẽ cung cấp cho ch&uacute;ng ta những mẫu ẩn s&acirc;u trong dữ liệu để gi&uacute;p ch&uacute;ng ta ra quyết định tốt hơn. V&agrave; với Anna ở đ&acirc;y, c&oacute; lẽ c&ocirc; sẽ thu được một dự đo&aacute;n về gi&aacute; nh&agrave; ch&iacute;nh x&aacute;c dựa tr&ecirc;n c&aacute;c yếu tố dữ liệu m&agrave; c&ocirc; cung cấp. Điều th&uacute; vị nhất l&agrave; m&aacute;y m&oacute;c đối ph&oacute; với c&aacute;c nhiệm vụ n&agrave;y tốt hơn nhiều so với con người thật khi n&oacute; c&oacute; thể ph&acirc;n t&iacute;ch cẩn thận tất cả c&aacute;c yếu tố phụ thuộc c&oacute; li&ecirc;n quan.
Vậy Machine learning l&agrave; g&igrave;? N&oacute;i một c&aacute;ch ngắn gọn th&igrave; machine learning l&agrave; việc biến m&aacute;y m&oacute;c c&oacute; khả năng tự học dựa tr&ecirc;n c&aacute;c dữ liệu được cung cấp nhằm n&acirc;ng cao hiệu quả hoạt động của n&oacute; trong một nhiệm vụ cụ thể n&agrave;o đ&oacute;, chẳng hạn như dự đo&aacute;n gi&aacute; nh&agrave;, ph&acirc;n loại xe,...
<blockquote>
TIẾP THEO:&nbsp;<a class="in-cell-link" href="https://tek4.vn/3-thanh-to-quan-trong-cua-machine-learning-la-gi/" target="_blank" rel="noopener">Machine learning cho mọi người &ndash; B&agrave;i 2. Bạn đ&atilde; biết 3 th&agrave;nh tố quan trọng của Machine learning l&agrave; g&igrave; chưa?</a>
</blockquote>

Admin

Machine learning cho mọi người - Bài 1. Machine learning là gì?

Cùng tác giả

Admin

Có liên quan