Machine Learning cơ bản

Hướng dẫn bạn từng bước làm quen với các khái niệm và kiến thức cơ bản về học máy (Machine Learning).

Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence–AI) nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (1–động cơ hơi nước, 2–năng lượng điện, 3–công nghệ thông tin). Trí tuệ nhân tạo đã và đang trở thành thành phần cốt lõi trong các hệ thống công nghệ cao. Nó đã len lỏi vào hầu hết các lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta không nhận ra. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook; trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống gợi phim của Netflix, hệ thống dịch đa ngôn ngữ Google Translate, máy chơi cờ vây AlphaGo và gần đây là AlphaGo Zero của Google DeepMind, v.v., chỉ là một vài ứng dụng nổi bật trong vô vàn những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo.

Học máy (machine learning–ML) là một tập con của trí tuệ nhân tạo. Nó là một lĩnh vực nhỏ trong khoa học máy tính, có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu được đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể (Machine Learning is the subfiled of computer science, that “gives computers the ability to learn without being explicitly programmed” –Wikipedia). Những năm gần đây, sự phát triển của các hệ thống tính toán cùng với lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập bởi các hãng công nghệ lớn đã giúp machine learning tiến thêm một bước dài. Một lĩnh vực mới được ra đời được gọi là học sâu (deep learning–DL). Deep learning đã giúp máy tính thực thi những việc tưởng chừng như không thể vào mười năm trước: phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, chuyển đổi ngôn ngữ, hay thậm chí cả sáng tác văn thơ hay âm nhạc