Học máy

học máy

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo chuyên về việc giúp máy tính học từ dữ liệu thay vì được lập trình từng bước một. Về cơ bản, máy học tìm kiếm mẫu và quy luật trong dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định cho dữ liệu mới. Có nhiều phương pháp, như học có giám sát nơi mô hình học từ dữ liệu đã có nhãn, và học không giám sát nơi mô hình tự khám phá cấu trúc ẩn. Còn có học củng cố, nơi hệ thống học qua thử nghiệm và phản hồi để tối ưu hành vi. Quá trình học thường bao gồm chuẩn bị dữ liệu, chọn mô hình, huấn luyện, và kiểm tra để đảm bảo mô hình hoạt động tốt. Học máy rất quan trọng vì nó biến dữ liệu thành thông tin hữu ích, giúp dự đoán bệnh, cải thiện dịch vụ và tự động hóa nhiều công việc. Tuy nhiên, kết quả phụ thuộc nhiều vào chất lượng dữ liệu và cách thiết kế mô hình; dữ liệu sai lệch sẽ dẫn đến kết luận sai. Ngoài ra, một số mô hình hoạt động như 'hộp đen', gây khó khăn khi cần giải thích lý do ra quyết định. Vì vậy, khi áp dụng học máy cần có kiểm thử cẩn trọng, minh bạch và giám sát để đảm bảo an toàn và độ tin cậy.