[Bách Khoa Machine Learning] Vì sao Machine Learning lại phổ biến đến vậy?

Machine Learning là gì? Làm thế nào mà máy móc có thể học? Máy móc đâu có bộ não để học! Hay là có?

Machine learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI). Hệ thống do ML cung cấp có khả năng tự động học và cải thiện từ các kinh nghiệm trong quá khứ. Vì vậy, chúng có thể hoạt động mà không cần được lập trình một cách tường minh. Nó tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để tự học.

Nói một cách đơn giản, lĩnh vực khoa học máy tính này cung cấp cho máy tính khả năng học mà không cần được lập trình tường minh. Nó cung cấp các thuật toán có thể được huấn luyện để thực hiện một nhiệm vụ.

Những lý do vì sao machine learning phổ biến

• Những thách thức hiện đại có bản chất “đa chiều”.
• Với các nguồn dữ liệu phong phú, việc xây dựng các mô hình giải quyết vấn đề trong không gian đa chiều là rất quan trọng.
• Thông qua đó, các mô hình có thể được tích hợp vào phần mềm đang vận hành. Nó hỗ trợ các loại sản phẩm đang được ngành công nghiệp yêu cầu.

Ngoài ra, Google Trends - công cụ theo dõi mức độ phổ biến của các thuật ngữ tìm kiếm - cho thấy rằng các lượt tìm kiếm về machine learning sắp vượt qua các lượt tìm kiếm về trí tuệ nhân tạo. Machine learning đang vượt ra khỏi sách giáo khoa và đang tạo ra một sự gián đoạn có thể cách mạng hóa tương lai.

Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu chi tiết vì sao machine learning đang trở nên phổ biến.

1. Để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và không có cấu trúc

Rất nhiều thông tin hiện nay có sẵn nhờ IoT. Không thể quản lý toàn bộ thông tin hay dữ liệu đến từ email, mạng xã hội, blog, podcast hoặc bất kỳ nguồn nào khác.

Ngoài ra, để giữ những thông tin đó theo một cách có cấu trúc, cũng cần phải theo kịp xu hướng và đạt được lợi thế cạnh tranh.

Nếu xảy ra những sai sót như bỏ lỡ nội dung hữu ích thì doanh nghiệp có thể mất đi một cơ hội lớn. Không ai biết ý tưởng có thể xuất hiện từ đâu và tác động đến bạn.

Ví dụ: Chiếc váy xanh Jennifer Lopez mặc tại lễ trao giải Grammy đã truyền cảm hứng cho Google phát triển tính năng tìm kiếm hình ảnh.

Đối với các marketer, áp lực tìm kiếm và theo dõi nội dung tốt nhất là rất thực tế. Nhưng các phương pháp Machine Learning là cứu cánh cho họ. Nó giúp cung cấp các công cụ để định vị và đề xuất nội dung phù hợp nhất nhằm vượt qua tình trạng quá tải thông tin.

Một yếu tố quan trọng khác thúc đẩy việc sử dụng machine learning là khả năng hỗ trợ và cho phép ra quyết định nhanh chóng. Sự phụ thuộc ngày càng tăng vào dữ liệu mới trong các lĩnh vực như tài chính, y tế và thương mại điện tử là một khía cạnh khác nơi các thuật toán machine learning hỗ trợ đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác dựa trên dữ liệu liên quan. Các ứng dụng như phát hiện gian lận thời gian thực, marketing nhắm mục tiêu và giao dịch tự động đòi hỏi khả năng xử lý theo thời gian thực.

Nguồn của dữ liệu này là gì?

Điều này xảy ra vì dấu chân kỹ thuật số, với mức tiêu thụ dữ liệu lớn như vậy, hai loại dấu chân được tạo ra.

• Dấu chân kỹ thuật số thụ động

Dấu chân thụ động được hình thành khi thông tin được thu thập từ người dùng mà người đó thường không biết điều này đang xảy ra.

Dấu chân kỹ thuật số chủ động là khi người dùng cố ý chia sẻ thông tin về bản thân thông qua việc sử dụng mạng xã hội hoặc website. Nó được thu thập mà chủ sở hữu không biết (còn được gọi là data exhaust) rằng dữ liệu về họ đang được thu thập.

Loại dấu chân này được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu trực tuyến dưới dạng một “hit”. Nó theo dõi địa chỉ IP của người dùng. Cùng với đó, nó ghi lại ngày và giờ được tạo cũng như dữ liệu đến từ đâu. Dấu chân này có thể được lưu trong các tệp và có thể được truy cập bởi quản trị viên.

Nó giúp xem các hành động được thực hiện trên máy mà không cần biết ai đã thực hiện chúng.

• Dấu chân kỹ thuật số chủ động

Dấu chân kỹ thuật số chủ động được tạo ra khi dữ liệu cá nhân được tiết lộ một cách có chủ ý, nghĩa là người đó biết rằng hành động của mình đang được ghi lại. Điều này được thực hiện với mục đích chia sẻ thông tin về bản thân thông qua website hoặc nền tảng mạng xã hội.

Machine learning thông minh và rất dễ dàng để các bên khác thu thập một lượng lớn thông tin và đưa ra kết luận.

Rất nhiều thông tin về một cá nhân có thể được thu thập bằng cách sử dụng các công cụ tìm kiếm đơn giản.

Một ví dụ về dấu chân kỹ thuật số thụ động là khi người dùng đã trực tuyến và thông tin đã được lưu trữ trên cơ sở dữ liệu web.

2. Dữ liệu phong phú hỗ trợ đề xuất

“Hiện nay chúng ta có các nguồn dữ liệu phong phú để xây dựng các mô hình giải quyết vấn đề trong không gian đa chiều”

Tất cả chúng ta đều xem Youtube (Netflix, Hotstar hoặc Television).

Trong thời thơ ấu, tôi từng nghĩ rằng TV và tôi có cùng sở thích và tất cả các chương trình yêu thích của tôi đều được phát trên đó. Tôi đâu biết rằng dữ liệu mới là lý do đằng sau điều đó. Với sự phong phú của dữ liệu, việc mọi người thích hay không thích đều được cân nhắc trước khi đạo diễn nghĩ đến việc làm một chương trình. Hiện nay có rất nhiều dữ liệu, và dữ liệu đang được thu thập và lưu trữ.

“Tình trạng quá tải thông tin” đang diễn ra và chất lượng là điều mà mọi người đang tìm kiếm.

Quá nhiều thông tin đang “spam” chúng ta mỗi ngày, bắt đầu từ email, mạng xã hội, blog, podcast (và danh sách không bao giờ kết thúc). Không thể theo kịp tất cả. Nhưng giờ thì không còn như vậy nữa.

Bây giờ, sẽ không còn lo lắng về việc bỏ lỡ nội dung hữu ích và áp lực tìm kiếm cũng như theo dõi nội dung tốt nhất nữa.

Với các phương pháp Machine Learning, các công cụ để định vị và đề xuất nội dung phù hợp nhất đã sẵn sàng.

Vì vậy, giờ đây bạn có thể vượt qua tình trạng quá tải thông tin, ngồi lại thư giãn vì mọi thứ đã được sắp xếp.

3. Phong trào Tự lượng hóa?

Trong kỷ nguyên của smartwatch và Fitbit, một chiếc Casio khó có thể tồn tại. Với việc theo dõi bản thân định lượng, việc theo dõi sức khỏe của bạn là hoàn toàn khả thi. Dữ liệu hằng ngày của bạn đang được thu thập.

Thông tin hằng ngày của bạn, bắt đầu từ thông tin sinh học như nhịp tim, nhịp thở, số bước chân, cho đến các tương tác như cuộc trò chuyện và những lời bạn nói đều được ghi lại.

Điện thoại di động được trang bị cảm biến có thể theo dõi hướng, vị trí, âm thanh và video của khu vực xung quanh.

Những luồng dữ liệu này có thể gặp nhau tại các điểm giao như con người, địa điểm và tổ chức, và những câu hỏi chưa từng được hình dung trước đó cũng có thể được trả lời.

Đây là một trong những lý do chính khiến machine learning trở nên phổ biến.

4. Cần một chút động lực? Máy của bạn ở đó để kích hoạt can thiệp!

Bạn có thể không tin tôi, nhưng trạng thái tinh thần của bạn (như uể oải, buồn chán hoặc trì hoãn) có thể được giải quyết. Bất kể bạn đang ở đâu (nhà, văn phòng hay bất cứ đâu trên thế giới), bạn sẽ nhận được các can thiệp kích hoạt. Bạn không thể tránh khỏi (thậm chí không nên cố) vì bạn sẽ nhận được hành động được nhắm mục tiêu truyền cảm hứng. Điều này sẽ giúp bạn tối ưu hóa các mục tiêu như hiệu quả, tính hiệu suất hoặc năng suất. Phương pháp này cung cấp khả năng mô hình hóa các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng khối lượng lớn dữ liệu tưởng như rời rạc.

5. Tính toán dồi dào

Machine learning phổ biến vì năng lực tính toán hiện nay dồi dào và rẻ. Tính toán dồi dào và rẻ đã thúc đẩy sự phong phú của kiến thức mà chúng ta thu thập và do đó làm tăng khả năng của các phương pháp machine learning. Đây thường là lý do vì sao có nhiều kiến thức hơn và vì sao chúng ta có các phương pháp machine learning mạnh mẽ hơn.

Tính toán dồi dào này cũng có nghĩa là bạn sẽ viết các hệ thống làm được nhiều việc hơn trước đây.

Quá nhiều phép tính có thể dẫn đến sự nhầm lẫn, thất vọng và không có giải pháp. Nhưng đúng là năng lực tính toán hiện nay dồi dào và rẻ.

Vì vậy, bạn cũng có thể trở thành Aryabhatta, và với sự dồi dào này hãy làm chủ nghệ thuật cấu trúc hóa. Thế giới đã thay đổi và có rất nhiều điều để khám phá. Với những máy tính mạnh mẽ, bạn có thể thuê một chiếc chỉ với vài xu và chạy các thí nghiệm lớn trên những tập dữ liệu khổng lồ.

Bây giờ, với điều này, bạn không cần phải viết script và chương trình cho các lần chạy thuật toán dài.

Bạn không còn phải suy nghĩ quá nhiều về câu hỏi mình muốn trả lời (như thuật toán nào tốt hơn và nên xem xét những tham số nào). Bạn có thể viết một script hoặc một chương trình và chạy thử nghiệm qua đêm.

Vì vậy, khi bạn thư giãn hoặc đang làm việc, bạn có thể để máy tính “lên tiếng”. Các hệ thống hiện nay làm được nhiều việc hơn trước đây. Machine Learning đã khiến mọi thứ trở nên rẻ đến mức nó có thể chủ động thiết kế các hệ thống để chuyển các chu kỳ ra khỏi các hoạt động cốt lõi.

Đó là sự thật quan trọng khiến machine learning trở nên phổ biến.

Machine Learning là tương lai

Những phương pháp mạnh mẽ đã được phát triển. Các nguyên lý được hiểu rõ trong các khung thống kê và xác suất.

Các technocrat đã biết điều này từ trước, nhưng giờ đây người dùng cũng đang nhận ra. Lĩnh vực này đã trưởng thành rất nhiều trong thập kỷ qua và đã thay đổi rất nhiều trong vài năm gần đây. Chúng ta biết rằng Machine Learning là “đứa con” của trí tuệ nhân tạo. Nó là một tập hợp các phương pháp học từ dữ liệu hoặc kinh nghiệm.

Thuật toán di truyền và trí tuệ bầy đàn được xem là những phương pháp học từ môi trường của chúng.

Sự trưởng thành đã thúc đẩy nền tảng thống kê và xác suất cho các phương pháp trong lĩnh vực này.

Vì vậy, điều cốt lõi mà sự trưởng thành của machine learning mang lại là trong thời gian ngắn nó sẽ trở thành một lĩnh vực chính thống và mọi người sẽ làm việc và phụ thuộc vào Machine Learning.

Trí tuệ nhân tạo sẽ chuyển đổi nền kinh tế toàn cầu và các công việc AI đang có nhu cầu cao. Theo đuổi giáo dục trong AI là một thách thức và đòi hỏi sự kiên trì cũng như chủ động cá nhân. Các sự nghiệp AI có tính “future-proof”, nghĩa là có khả năng tồn tại tốt trong dài hạn.

Tóm tắt

Machine Learning phổ biến vì nó giúp giải quyết các vấn đề thực tế nhanh hơn và thông minh hơn con người. Nó có thể xử lý lượng lớn dữ liệu, tìm ra các mẫu và đưa ra kết quả nhanh chóng.

Nhu cầu về công việc và nghiên cứu ML rất cao. Các công ty đang tìm kiếm những người biết cách làm việc với dữ liệu.