Tweet
🌟 Giới Thiệu Cơ Bản về Machine Learning (Học Máy) 🤖
Machine Learning là gì?
Machine Learning (ML) hay còn gọi là Học Máy, là công nghệ giúp máy tính tự học từ dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ mà không cần lập trình chi tiết từng bước.
➡️ Ví dụ dễ hiểu:
Thay vì bạn phải viết từng dòng lệnh để máy tính nhận diện đâu là hình con mèo, đâu là con chó, bạn chỉ cần cung cấp cho nó nhiều hình ảnh mẫu. Máy sẽ tự "học" và nhận ra đặc điểm khác nhau giữa mèo và chó.
Máy học như thế nào?
Máy học dựa vào các mô hình toán học gọi là thuật toán để tìm ra quy luật từ dữ liệu. Một số thuật toán phổ biến:
Trong hình minh họa, bạn sẽ thấy cách mà các thuật toán khác nhau "nhìn nhận" dữ liệu và phân loại nó:
Hình minh họa nói lên điều gì?
💡 Kết luận cho người mới học
Machine Learning là gì?
Machine Learning (ML) hay còn gọi là Học Máy, là công nghệ giúp máy tính tự học từ dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ mà không cần lập trình chi tiết từng bước.
➡️ Ví dụ dễ hiểu:
Thay vì bạn phải viết từng dòng lệnh để máy tính nhận diện đâu là hình con mèo, đâu là con chó, bạn chỉ cần cung cấp cho nó nhiều hình ảnh mẫu. Máy sẽ tự "học" và nhận ra đặc điểm khác nhau giữa mèo và chó.
Máy học như thế nào?
Máy học dựa vào các mô hình toán học gọi là thuật toán để tìm ra quy luật từ dữ liệu. Một số thuật toán phổ biến:
Trong hình minh họa, bạn sẽ thấy cách mà các thuật toán khác nhau "nhìn nhận" dữ liệu và phân loại nó:
| Nearest Neighbors | Phân loại dựa vào "hàng xóm gần nhất". Một điểm mới sẽ theo nhóm của các điểm gần nó nhất. |
| Linear SVM | Tìm đường thẳng (hoặc mặt phẳng) tốt nhất để tách hai nhóm dữ liệu. |
| RBF SVM | Giống SVM nhưng có thể vẽ ranh giới cong phức tạp hơn. |
| Decision Tree | Ra quyết định theo kiểu "cây hỏi đáp", chia nhỏ dữ liệu dần dần. |
| Random Forest | Kết hợp nhiều cây quyết định (Decision Trees) để tăng độ chính xác. |
| Naive Bayes | Dự đoán dựa trên xác suất, dùng công thức Bayes. |
Hình minh họa nói lên điều gì?
- Mỗi chấm tròn (🔵, 🔴) là một điểm dữ liệu.
Ví dụ: 🔵 = nhóm A, 🔴 = nhóm B. - Các vùng màu sắc thể hiện cách mà từng thuật toán phân chia dữ liệu.
- Bạn sẽ thấy rằng:
- Một số thuật toán như Linear SVM chỉ vẽ được ranh giới thẳng nên khi gặp dữ liệu phức tạp sẽ không hiệu quả.
- Thuật toán như RBF SVM hay Random Forest có thể xử lý các ranh giới phức tạp tốt hơn.
- Số ở góc là độ chính xác (% đúng khi phân loại).
💡 Kết luận cho người mới học
- Không có thuật toán nào là "tốt nhất" cho mọi trường hợp.
- Tùy vào dữ liệu thực tế (đơn giản hay phức tạp) mà ta chọn thuật toán phù hợp.
- Machine Learning là công cụ mạnh mẽ giúp tự động hóa và xử lý các bài toán như:
- Nhận diện hình ảnh.
- Dự đoán thời tiết.
- Phân loại email spam.
- Dự đoán khách hàng tiềm năng,...