Học Máy

Học Máy là một nhánh của Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) cho phép các hệ thống học hỏi và đưa ra quyết định từ dữ liệu mà không cần được lập trình một cách rõ ràng. Sử dụng các thuật toán, các mô hình học máy xác định các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên các đầu vào dữ liệu.

Còn được gọi là : ML.

So sánh

• Học Máy và Trí Tuệ Nhân Tạo (AI). Học Máy là một phần của AI tập trung vào việc học dựa trên dữ liệu, trong khi AI bao gồm các khái niệm rộng hơn như logic và lý luận.
• Học Máy và Học Sâu. Học Sâu là một hình thức chuyên biệt của Học Máy sử dụng các mạng nơ-ron với nhiều lớp.

Lợi ích

• Tự động hóa công việc. Cải thiện hiệu suất bằng cách tự động hóa các quy trình ra quyết định.
• Nâng cao hiểu biết về dữ liệu. Cung cấp cái nhìn dựa trên dữ liệu và khả năng dự đoán.
• Học liên tục. Các mô hình có thể cải thiện hiệu suất khi có thêm dữ liệu.

Nhược điểm

• Phụ thuộc vào dữ liệu. Hiệu suất phụ thuộc nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu.
• Độ phức tạp và chi phí. Phát triển và đào tạo các mô hình có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên.
• Rủi ro quá khớp. Các mô hình có thể trở nên quá phù hợp với dữ liệu huấn luyện, làm giảm khả năng tổng quát của chúng.

Ví dụ

Một đội ngũ kỹ sư dữ liệu triển khai một mô hình học máy để phân tích nhật ký máy chủ và dự đoán các sự cố hệ thống tiềm năng. Bằng cách huấn luyện mô hình trên dữ liệu lịch sử, nó có thể tự động đánh dấu các bất thường trong thời gian thực, cho phép đội ngũ giải quyết các vấn đề một cách chủ động trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng. Giải pháp học máy này giúp tự động hóa quy trình giám sát và tối ưu hóa thời gian hoạt động của máy chủ.