Machine Learning (Học máy) là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc xây dựng các hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu hình và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Nguyên Lý Hoạt Động Của Machine Learning

Thay vì được lập trình một cách rõ ràng cho từng hành động cụ thể (như “nếu gặp điều kiện A thì làm B”), các thuật toán Machine Learning được “huấn luyện” trên một lượng lớn dữ liệu. Qua quá trình này, chúng tự tìm ra các quy luật và áp dụng cho dữ liệu mới.

Tìm hiểu chi tiết hơn tại bài viết Learning Chain.

Các Phương Pháp Học Máy Phổ Biến

1. Học có giám sát (Supervised Learning): Máy học từ dữ liệu đã được gán nhãn (ví dụ: hình ảnh mèo có nhãn “mèo”).
2. Học không giám sát (Unsupervised Learning): Máy học từ dữ liệu chưa gán nhãn, tự tìm ra cấu trúc ẩn (ví dụ: phân nhóm khách hàng).
3. Học tăng cường (Reinforcement Learning): Máy học thông qua thử và sai, nhận phần thưởng khi làm đúng và bị phạt khi làm sai (ứng dụng trong chơi game, robot).

Ứng Dụng Của Machine Learning Hôm Nay

• Gợi ý sản phẩm: Netflix, Amazon đề xuất phim/hàng hóa dựa trên sở thích của bạn.
• Chẩn đoán y tế: Phát hiện tế bào ung thư từ ảnh chụp X-quang.
• Xe tự lái: Nhận diện biển báo, người đi đường.
• Lọc thư rác: Gmail tự động phân loại email spam.

Machine Learning là nền tảng cho sự phát triển của Deep Learning, một lĩnh vực chuyên sâu hơn mô phỏng não bộ con người.

---

Tham khảo bài viết gốc tại: https://learningchain.vn/machine-learning-la-gi/

Khám phá thêm kiến thức tại trang chủ: Learning Chain