Vạch trần 4 lầm tưởng phổ biến về Machine Learning

Học máy là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc sử dụng các thuật toán và mô hình thống kê để cho phép máy tính cải thiện hiệu suất của chúng đối với một tác vụ cụ thể thông qua kinh nghiệm. Kinh nghiệm quan trọng ở đây.

Đây là một lĩnh vực ngày càng quan trọng với nhiều ứng dụng, từ nhận dạng hình ảnh và giọng nói đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ra quyết định. Vì vậy, ngày nay chúng ta có thể làm bất cứ điều gì bằng cách sử dụng máy học miễn là chúng ta có sẵn dữ liệu cho công việc đó.

Một trong những lợi thế chính của học máy là khả năng tự động cải thiện và thích ứng với dữ liệu mới. Điều này cho phép nó được sử dụng trong các hệ thống năng động và phức tạp, chẳng hạn như trong chăm sóc sức khỏe, tài chính và giao thông vận tải, nơi các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống có thể không đủ.

Ngoài ra, học máy có khả năng cải thiện đáng kể hiệu quả và năng suất trong nhiều ngành, cũng như cho phép tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới. Do đó, đây là một chủ đề quan trọng để các doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và cá nhân hiểu và luôn cập nhật.

Bây giờ có một số huyền thoại xung quanh việc học máy. Ở đây, chúng tôi sẽ gỡ lỗi một số trong số họ.

Lầm tưởng - 1: Học máy chỉ dành cho các công ty công nghệ lớn và các nhà nghiên cứu

Mặc dù đúng là học máy trước đây là lĩnh vực của các công ty công nghệ lớn và các tổ chức nghiên cứu, nhưng nó hiện đang được sử dụng trong nhiều ngành và bởi các cá nhân có trình độ kỹ năng khác nhau.

Học máy đang được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe để dự đoán kết quả của bệnh nhân, trong lĩnh vực tài chính để phát hiện gian lận và dự đoán giá cổ phiếu, cũng như trong giao thông vận tải để tối ưu hóa các tuyến đường và cải thiện an toàn.

Nó cũng đang được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác, bao gồm bán lẻ, tiếp thị và sản xuất, v.v.

Ngoài ra, hiện nay có rất nhiều tài nguyên và công cụ dành cho các cá nhân học máy học và áp dụng nó vào các dự án hoặc doanh nghiệp của họ.

Có các khóa học trực tuyến, hướng dẫn và thư viện mã nguồn mở có thể giúp những người chưa có kinh nghiệm bắt đầu học máy.

Nhìn chung, mặc dù học máy vẫn là một lĩnh vực phức tạp và phát triển nhanh chóng, nhưng nó đang trở nên dễ tiếp cận hơn và có thể áp dụng cho nhiều người và nhiều ngành hơn.

Chuyện hoang đường - 2: Học máy cần nhiều dữ liệu để có hiệu quả

Việc có một lượng lớn dữ liệu có thể có lợi cho việc đào tạo các mô hình máy học, vì nó có thể giúp mô hình nắm bắt các mẫu tốt hơn và khái quát hóa thành dữ liệu mới. Tuy nhiên, không phải lúc nào cũng cần có một tập dữ liệu lớn để học máy có hiệu quả.

Nhiều kỹ thuật có thể được sử dụng để tận dụng tối đa các tập dữ liệu nhỏ hơn trong học máy. Bao gồm các:

1. Tiền xử lý dữ liệu: Các kỹ thuật tiền xử lý như chia tỷ lệ tính năng, giảm kích thước và loại bỏ nhiễu có thể giúp cải thiện chất lượng dữ liệu và làm cho dữ liệu phù hợp hơn để lập mô hình.

   
   

2. Lựa chọn mô hình: Việc chọn đúng loại mô hình cho nhiệm vụ và tập dữ liệu có thể rất quan trọng. Một số mô hình, chẳng hạn như cây quyết định và k-hàng xóm gần nhất, ít nhạy cảm hơn với kích thước của tập dữ liệu và có thể hoạt động tốt ngay cả với lượng dữ liệu nhỏ hơn.

   
   

3. Tăng cường dữ liệu: Tổng hợp các điểm dữ liệu mới từ những điểm hiện có có thể là một cách để tăng kích thước của tập dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện bằng cách áp dụng các phép biến đổi cho dữ liệu, chẳng hạn như xoay hình ảnh hoặc thêm nhiễu.

   
   

4. Học chuyển giao: Sử dụng mô hình được đào tạo trước làm điểm bắt đầu và tinh chỉnh mô hình đó trên tập dữ liệu mới có thể là một cách hiệu quả để tận dụng các tập dữ liệu nhỏ hơn.

   
   

Nhìn chung, mặc dù có một tập dữ liệu lớn có thể hữu ích, nhưng không phải lúc nào máy học cũng hiệu quả. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật và phương pháp phù hợp, học máy cũng có thể được áp dụng cho các tập dữ liệu nhỏ hơn.

Chuyện hoang đường - 3: Các mô hình học máy là những hộp đen khó hiểu và diễn giải.

Mặc dù đúng là một số mô hình máy học có thể phức tạp và khó diễn giải, nhưng có thể sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để hiểu và giải thích cách chúng hoạt động.

Một cách tiếp cận là sử dụng tầm quan trọng của tính năng, đây là thước đo mức độ đóng góp của mỗi tính năng đầu vào vào các dự đoán của mô hình. Điều này có thể hữu ích để xác định các tính năng quan trọng nhất và hiểu cách chúng ảnh hưởng đến đầu ra của mô hình.

Một cách tiếp cận khác là sử dụng trực quan hóa để hiểu hành vi của mô hình. Điều này có thể bao gồm vẽ sơ đồ các ranh giới quyết định cho các bộ phân loại, vẽ sơ đồ giá trị dự đoán so với giá trị thực tế hoặc trực quan hóa cấu trúc bên trong của mô hình.

Một số kỹ thuật đã được phát triển đặc biệt để diễn giải và giải thích các mô hình học máy phức tạp, chẳng hạn như:

1. Các giải thích bất khả tri về mô hình có thể diễn giải cục bộ (LIME): Phương pháp này tạo ra các giải thích đơn giản cho các dự đoán của bất kỳ bộ phân loại hộp đen nào.

   
   

2. Tối đa hóa kích hoạt: Phương pháp này tạo ra các mẫu đầu vào tối đa hóa kích hoạt của một nơ-ron hoặc lớp cụ thể trong mô hình.

   
   

3. SHApley Additive exPlanations (SHAP): Phương pháp này gán điểm số quan trọng cho từng tính năng dựa trên mức độ đóng góp của nó vào dự đoán của mô hình.

Nhìn chung, mặc dù một số mô hình máy học có thể phức tạp và khó diễn giải, nhưng có thể sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để hiểu và giải thích cách chúng hoạt động.

Chuyện hoang đường - 4: Học máy là sự thay thế cho trí thông minh của con người.

Mặc dù học máy có khả năng tự động hóa một số nhiệm vụ nhất định và nâng cao hiệu quả, nhưng nó không phải là sự thay thế cho trí thông minh của con người.

Các thuật toán máy học được thiết kế để thực hiện các tác vụ cụ thể và đưa ra quyết định dựa trên các mẫu trong dữ liệu, nhưng chúng không thể suy nghĩ, lập luận hoặc hiểu theo cách giống như cách con người làm.

Thay vào đó, học máy có thể được coi là một công cụ có thể tăng cường và nâng cao trí thông minh của con người. Nó có thể được sử dụng để phân tích một lượng lớn dữ liệu và xác định các mẫu và xu hướng có thể không rõ ràng ngay lập tức đối với con người.

Nó cũng có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ thông thường và giải phóng thời gian để con người tập trung vào các tác vụ cấp cao hơn.

Ngoài ra, máy học có thể được sử dụng để hỗ trợ và giúp đỡ con người trong việc ra quyết định, bằng cách đưa ra các đề xuất hoặc dự đoán dựa trên các mẫu trong dữ liệu. Tuy nhiên, cuối cùng, con người phải diễn giải và hành động dựa trên thông tin này theo cách phù hợp với bối cảnh.

Nhìn chung, mặc dù học máy có khả năng tác động và cải thiện đáng kể nhiều khía cạnh của xã hội, nhưng nó nên được coi là một công cụ để nâng cao và tăng cường trí thông minh của con người, thay vì thay thế nó.

Từ cuối cùng

Cuối cùng, học máy là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng với nhiều ứng dụng và lợi ích. Nó không chỉ dành cho các công ty công nghệ lớn và các nhà nghiên cứu mà còn có thể được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp bởi các cá nhân có trình độ kỹ năng khác nhau.

Mặc dù có một tập dữ liệu lớn có thể mang lại lợi ích, nhưng không phải lúc nào máy học cũng hiệu quả; các kỹ thuật khác nhau có thể được sử dụng để tận dụng tối đa các bộ dữ liệu nhỏ hơn.

Ngoài ra, các kỹ thuật khác nhau có thể được sử dụng để diễn giải và giải thích các mô hình học máy, ngay cả khi chúng phức tạp.

Cuối cùng, điều quan trọng cần nhớ là học máy là một công cụ để tăng cường và nâng cao trí thông minh của con người, chứ không phải thay thế nó.

Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về học máy và các ứng dụng của nó, có rất nhiều tài nguyên có sẵn, bao gồm các khóa học trực tuyến, hướng dẫn và thư viện nguồn mở.

Cho dù bạn là chủ doanh nghiệp, nhà nghiên cứu hay chỉ đơn giản là quan tâm đến lĩnh vực này, thì mọi người đều có thể tìm hiểu về máy học.

Vì vậy, bạn nên tìm hiểu thêm về học máy và cập nhật những phát triển mới nhất trong lĩnh vực này.

Cảm ơn bạn. Nếu bạn thích nội dung, hãy theo dõi tôi trên Twitter .

Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc, câu hỏi hoặc đề xuất nào, hãy để lại nhận xét.