Hiểu lầm ngớ ngẩn về machine learning bạn cần chú ý

Hiểu lầm ngớ ngẩn về machine learning ngày nay có không hề ít định nghĩa về machine learning những có một vấn đề ở đây đấy là khồn phải khái niệm nào cũng giống nhau. Vậy qua bài viết dưới đây sẽ cung cấp cho các nàng một số tất cả thông tin machine learning.

Hiểu lầm “ngớ ngẩn” về machine learning

Hiểu lầm “ngớ ngẩn” về machine learning​ căn bản là AI

Machine learning và AI thường được coi là hai từ đồng nghĩa, tuy nhiên trong khi machine learning là kỹ thuật được sử dụng cực kì nhiều trong các phòng thí nghiệm, AI là một mảng lớn bao gồm các lĩnh vực như tầm nhìn máy tính, robot và giải quyết ngôn ngữ tự nhiên

Hãy chú ý đến các thuật ngữ và sử dụng chúng thật chuẩn xác. Machine learning là về học các mô hình và dự báo các hậu quả từ các tập dữ liệu lớn; các hậu quả trông có vẻ ” thông minh” nhưng thật sự nó đang sử dụng các chỉ số đã được đo đạt với tốc độ và quy mô chưa hề có.

>>>Xem thêm :API Gateway là gì? Lợi ích của API Gateway hiện nay ra sau?

Toàn bộ các dữ liệu đều hữu ích

Bạn phải cần data cho machine learning, nhưng không phải tất cả dữ liệu đều có ích cho machine learning. Để huấn luyện hệ thống của bạn, bạn cần những dữ liệu đại diện bao gồm các patterns và hậu quả mà hệ thống machine learning của bạn nên giải quyết.

Bạn cần dữ liệu không hề có các patterns có sự liên quan (chẳng hạn như các ảnh cho thấy toàn bộ những người phái mạnh đứng lên và toàn bộ phái đẹp ngồi xuống, hoặc tất cả những chiếc xe đang ở trong ga-ra và toàn bộ những chiếc xe đạp đang ở trong một bãi lầy) bởi vì mô hình machine learning sẽ phản ánh những patterns chi tiết và tìm chúng trong dữ liệu bạn có. Toàn bộ những dữ liệu bạn sử dụng cho việc đào tạo nó cần phải được chia loại tốt, và dán nhãn các công dụng bạn hỏi machine learning, điều đấy tốn rất nhiều công sức.

Các ứng dụng của Machine Learning

Hiểu lầm ngớ ngẩn về machine learning xe tự lái, giảm bớt tai nạn của Google? chủ đạo là bản chất của machine learning Các ưu đãi recommendation Trực tuyến như của Amazong & Netflix? áp dụng của Machine Learning trong cuộc sống mỗi ngày muốn được biết người sử dụng nói gì về bạn trên Twitter?

Machine Learning kết hợp với sự sáng tạo của quy tắc ngôn ngữ Nhận diện lừa đảo? Một trong các nhu cầu dùng hết sức bình thường ngày nay làm thế nào để có nhiều hệ thống machine learrning tốt? khả năng chuẩn bị dữ liệu Thuật toán – cơ bản

>>>Xem thêm :Hướng dẫn viết CV ngành IT cho thực tập sinh

Phức tạp khi học machine learning là gì?

Có lẽ đây là câu hỏi rất một số bạn đang câu hỏi thắc mắc khi chuẩn bị học machine learning. Vậy thực tế phức tạp của một người mới như mình bao gồm những gì?

Khó khăn khi học Machine Learning

Danh sách những điều khó khăn 

• Thiếu kiến thức nền về toán thống kê. Không phải tự nhiên nhiều người chỉ bạn nên có nền tảng về tổng hợp và thống kê khi học machine learning. Mình luôn phải làm quen với nhiều định nghĩa mà mình hầu như nghe lần đầu, hoặc không hiểu nó là gì vì được học bằng tiếng Anh.
• Dùng ngôn ngữ lập trình R. Điều khó khăn là vì mình chỉ có 2-3h trên lớp để học recommend về R và sau đấy là hoàn toàn phải tự mày mò. việc làm này có nghĩa là mình cùng lúc phải học thuật toán và học ngôn ngữ lập trình mới cùng lúc. Đối với những bạn chưa hề học lập trình, đây sẽ là phần cực kỳ khó khăn với các bạn.
• Thiếu thời gian thực hành các kiến thức mới. Như mình nói ở trên, mỗi tuần mình chỉ có 2-3h là được học lý thuyết và thực hành trên lớp. Còn lại mình đều phải tự học. nhưng mình còn phải học thêm 3 môn khác kết hợp với hoạt động làm thêm.

Bạn luôn cần nhiều data

Những cải tiến lớn đã được thực hiện mới đây về năng lực nhận diện hình ảnh, đọc hiểu của máy, dịch thuật và các lĩnh vực khác đã ra mắt nhờ có sự xuất hiện của các công cụ tốt hơn, computing hardware như GPUs có khả năng xử lý một vài lượng lớn dữ liệu và những tập dữ liệu lớn đã được gắn nhãn, gồm có ImageNet và tập dữ liệu Stanford Question Answering.

Hiểu lầm ngớ ngẩn về machine learning nhưng nhờ vào một bí kíp gọi là transfer learning, bạn không phải luôn luôn cần một tập dữ liệu lớn để đạt được kết quả tốt trong một lĩnh vực cụ thể; thay vào đó, bạn có thể dạy hệ thống machine learning học cách dùng tập dữ liệu để nó dần có khả năng tự học với những tập dữ liệu nhỏ hơn. Đấy là cách custom vision APIs từ Salesforce và Microsoft Azure hoạt động: Bạn chỉ phải 30-50 hình ảnh để chứng minh rằng bạn có thể phân loại nhằm hiệu quả hơn.

Qua bài viết trên đã cho các bạn biết về hiểu lầm ngớ ngẩn về machine learning bạn cần chú ý, Hy vọng những thông tin trên của bài viết sẽ hữu ích đối với các bạn.

>>Xem thêm :Cách lập trình robot: Hướng dẫn lập trình cho người mới bắt đầu

Lộc Đạt – Tổng hợp & chỉnh sửa

Tham khảo ( viblo.asia, techtalk.ntcde.com, … )