Học máy

Học máy

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo nơi máy tính học từ dữ liệu để thực hiện dự đoán hoặc ra quyết định mà không cần được lập trình tường minh cho từng tình huống. Quá trình học thường gồm thu thập dữ liệu, lựa chọn đặc trưng, huấn luyện mô hình và đánh giá trên dữ liệu kiểm tra. Có nhiều phương pháp học khác nhau, ví dụ học có giám sát (với nhãn), học không giám sát (khám phá cấu trúc dữ liệu) và học tăng cường (học qua tương tác và phản hồi). Mô hình học máy có thể giúp tự động hóa công việc lặp, cá nhân hóa dịch vụ và phát hiện bất thường trong dữ liệu lớn. Nhưng hiệu quả của nó phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và độ đa dạng của dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu thiên lệch hoặc sai sót, kết quả dự đoán cũng sẽ sai hoặc bất công. Vì vậy, cần kiểm thử kỹ, giám sát con người và cập nhật mô hình thường xuyên để giảm lỗi. Học máy đang được ứng dụng rộng rãi trong y tế, tài chính, giao thông và nhiều lĩnh vực khác, nên hiểu cơ chế và giới hạn của nó là quan trọng để dùng an toàn và hiệu quả.