Machine Learning Cơ Bản
Machine Learning là một phần của trí tuệ nhân tạo mà nó cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Machine Learning có thể được chia thành ba loại chính: Supervised Learning, Unsupervised Learning và Reinforcement Learning.
Supervised Learning là quá trình mà mô hình máy tính được huấn luyện trên một tập dữ liệu đã được gán nhãn, trong đó mỗi mẫu dữ liệu đã biết đáp án đúng. Mục tiêu của Supervised Learning là dự đoán đầu ra cho các dữ liệu mới mà chưa được gán nhãn.
Unsupervised Learning, ngược lại, là quá trình mà mô hình máy tính học từ dữ liệu không gán nhãn. Mô hình không biết câu trả lời đúng và phải tự tìm ra cấu trúc hoặc mẫu trong dữ liệu.
Reinforcement Learning là phương pháp học máy dựa trên việc tương tác của một hệ thống với môi trường xung quanh nó. Hệ thống tự động học thông qua việc thử nghiệm và sai lầm để tối ưu hóa hiệu suất.
Machine Learning đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như dự đoán thị trường tài chính, nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều ứng dụng khác. Hiểu biết về Machine Learning cơ bản là cực kỳ quan trọng đối với những người làm việc trong lĩnh vực Công Nghệ Thông Tin ngày nay.
