Học máy có nghĩa là một máy tính tự học và là một phương pháp phân tích dữ liệu tự động. Đây là khoa học cho phép các máy tính phân tích dữ liệu và tự động xây dựng các mô hình từ dữ liệu đó. Máy có thể nạp dữ liệu và điều chỉnh chính nó để đưa ra các dự đoán chính xác hơn và hành động phù hợp.
Học máy là gì
Khi được lập trình, các thuật toán phức tạp này không yêu cầu bất kỳ lập trình nào khác. Họ có thể thích ứng và tự dạy mình dựa trên dữ liệu được cung cấp cho họ. Hãy xem xét một chiếc xe tự lái, các thuật toán học máy được thực hiện dưới mui xe đảm bảo rằng chiếc xe có thể tự học và ra quyết định. Vì vậy, nhiều hơn chiếc xe đã được thúc đẩy, quyết định chính xác hơn và chính xác hơn nó sẽ mất.
Ngoài ra, một lĩnh vực chính khác của họ là bảo mật dữ liệu và phát hiện phần mềm độc hại. Các giải pháp chống virus hiện đại có xu hướng học hỏi từ việc sử dụng những người dùng khác nhau và tạo ra phần mềm bền vững hơn có thể đóng những lỗ hổng bảo mật chính. Các giao dịch gian lận có thể được phát hiện và chỉ ra tất cả với sự trợ giúp của các thuật toán này và một số dữ liệu thực tế.
Kiểm tra đọc thú vị này từ Forbes thảo luận về các lĩnh vực chính của việc sử dụng các thuật toán Leaning Machine.
Làm thế nào để học ‘Học máy”?
Theo các chuyên gia máy tính và công nghệ, Machine Learning sẽ là lĩnh vực sắp tới mong muốn nhất. Ngoài ra, các kỹ sư dữ liệu được trả tiền tốt hơn rất nhiều so với các nhà phát triển / kỹ sư phần mềm thông thường. Nếu dù sao thì dữ liệu lớn thu hút bạn và bạn đã là vị vua thống kê của lớp học của bạn. Hoặc có thể chỉ lĩnh vực kỹ thuật này có vẻ trực quan với bạn, bạn có thể tạo ra sự nghiệp từ nó.
Để bắt đầu, bạn cần phải làm quen với khoa học máy tính rất cơ bản. Khoa học máy tính cơ bản được giảng dạy trong năm đầu tiên của hầu hết các trường cao đẳng trên thế giới. Nhưng nếu bạn tình cờ thay đổi lĩnh vực khoa học máy tính hoặc nếu bạn không học máy tính ở trường đại học, bạn cần kiểm tra một số chương trình máy tính cơ bản. Tôi sẽ đề nghị CS50 của Harvard bất cứ lúc nào. Nó có sẵn miễn phí như là một khóa học trực tuyến trên EDx, và bạn có thể lựa chọn không cho một giấy chứng nhận trả tiền là tốt.
Một khi bạn đã có những điều cơ bản, bạn cần phải tiến bộ trong tĩnh học, tính toán và một số lĩnh vực khác của toán học. Bây giờ nó sẽ là thời gian để tìm hiểu các thuật toán học máy thực sự. Tôi sẽ đề nghị đọc bài viết này từ Darshan Hedge. Ông là một kỹ sư học máy tại NVIDIA và hiện đang làm việc với Otto. Trong bài viết này, ông đã thảo luận từng bước để trở thành một kỹ sư học máy thành công.
Học máy và trí thông minh nhân tạo
Học máy thường bị nhầm lẫn với Trí tuệ nhân tạo nhưng tôi nói rằng Machine Learning là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo là một khái niệm rộng hơn về việc làm cho máy tính và máy thực hiện các nhiệm vụ. Và Machine Learning là về các thuật toán thích nghi với dữ liệu được cung cấp.
Tôi muốn trích dẫn câu trả lời tại Quora từ Xavier Amatriain:
Machine learning is a particular approach to artificial intelligence. It is true that it is proving to me the most successful approach to AI. But, I disagree with ---‘s answer: it is NOT the “only” approach.
Ví dụ: bạn sẽ ngạc nhiên khi biết rằng một số xe tự lái hiện đang mô tả mình là sử dụng AI, sử dụng rất ít máy học và hầu hết sử dụng các hệ thống dựa trên quy tắc.
Điều đó nói rằng, tôi sẽ đồng ý rằng hầu hết các ứng dụng AI ngày nay đang thực sự sử dụng hoặc sẽ sử dụng ML sớm.
Đọc câu trả lời hoàn chỉnh ở đây.
Microsoft Azure Machine Learning
Azure là một dịch vụ đám mây do Microsoft cung cấp cho phép bạn xây dựng và triển khai m] các ứng dụng học máy mạnh mẽ trên đường đi. Đó là tất cả về việc tạo ra các ứng dụng sử dụng phân tích dự báo để báo cáo các tình huống tương lai. Dựa trên dữ liệu, các ứng dụng có thể dự đoán các lỗi sắp tới và các tình huống khó khăn. Các thuật toán phức tạp được sử dụng ở đây thuộc về Xbox, Cortana và các sản phẩm khác của Microsoft. Bạn có thể đăng ký miễn phí Microsoft Azure Machine Learning Studio hoặc chọn gói 9.99 $ / tháng bao gồm nhiều tính năng.
Học máy là một lĩnh vực rất thú vị để đặt tay lên. Nếu bạn tình cờ yêu dữ liệu, bạn chắc chắn sẽ yêu thích Máy học. Xem tất cả các bài viết mà tôi đã liên kết ở những nơi khác nhau trong bài đăng này. Họ chắc chắn sẽ gây ấn tượng với bạn và thúc đẩy bạn đọc thêm về khoa học thú vị này.
