Kết quả tìm kiếm: Machine Learning

Trong những năm vừa qua, cùng với sự bùng nổ của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) đang dần trở nên phổ biến.

Nhằm giúp cho AI và Machine learning (ML) trở nên dễ tiếp cận hơn với mọi người, Google sẽ cung cấp những khóa học trực tuyến hoàn toàn miễn phí trên trang web của mình với tên gọi Learn with Google AI.

Một số từ ngữ được sử dụng thường xuyên nhưng với ý nghĩa khác nhau trong lĩnh vực công nghệ. Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML) là những ví dụ điển hình. Mặc dù chúng có liên quan, nhưng không giống nhau.

Với những tiến bộ công nghệ nhanh chóng, trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning là các kỹ năng thiết yếu mà bạn có thể dạy cho những mầm non tương lai của đất nước.

Machine learning có thể là một khái niệm trừu tượng do đó để nắm bắt được nó bạn có thể khám phá các thuật toán trong bài viết này.

Mặc dù mức độ phổ biến của nó mới tăng lên gần đây, nhưng trên thực tế Machine Learning đã phổ biến trong nhiều tình huống thực tế.

Ứng dụng AI đang phát triển rất nhanh và mạnh, vì vậy việc các doanh nghiệp tập trung vào sử dụng hiệu quả các ứng dụng đó đang trở thành nhiệm vụ cho mọi tổ chức.

Các doanh nghiệp vẫn liên tục mắc phải 3 sai lầm này, để rồi tốn tiền, tốn công, làm ứng dụng trở nên tệ hại hơn.

Đến 80% một dự án Machine Learning liên quan đến thu thập dữ liệu: Cần dữ liệu gì? Dữ liệu nào có sẵn? Làm thế nào để chọn dữ liệu? Làm thế nào để thu thập dữ liệu? Làm thế nào để làm sạch dữ liệu? Làm thế nào để chuẩn bị dữ liệu? Làm thế nào để sử dụng dữ liệu?

Machine Learning thường sử dụng đồ thị đường để thể hiện các mối quan hệ. Đồ thị đường hiển thị các giá trị của một hàm tuyến tính: y = ax + b.

Các ngôn ngữ lập trình liên quan đến Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo (AI) là: LISP, R, Python, C++, Java, JavaScript, SQL.

Mạng nơ-ron được sử dụng trong các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt. Các ứng dụng này sử dụng nhận dạng mẫu. Loại phân loại này có thể được thực hiện bằng Perceptron.

Thu thập dữ liệu là phần quan trọng nhất của bất kỳ dự án Machine Intelligence nào. Dữ liệu phổ biến nhất cần thu thập là các con số và phép đo.

Perceptron là một loại nơ-ron nhân tạo. Nó là mạng nơ-ron đơn giản nhất có thể. Mạng nơ-ron là nền tảng của Machine Learning.

Machine Learning có thể nặng về toán học. Đây là lúc JavaScript phát huy tác dụng, với phần mềm dễ hiểu giúp đơn giản hóa quá trình tạo và huấn luyện mạng nơ-ron.

Một mô hình Machine Learning được huấn luyện bằng cách lặp lại dữ liệu nhiều lần. Ở mỗi lần lặp, giá trị trọng số được điều chỉnh. Quá trình huấn luyện hoàn tất khi số lần lặp không làm giảm chi phí.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một ngành khoa học bao gồm nhiều lĩnh vực Khoa học dữ liệu, từ Narrow AI đến Strong AI, bao gồm Machine learning, Deep learning, Big data và khai thác dữ liệu.

Brain.js là một thư viện JavaScript giúp dễ dàng hiểu về mạng nơ-ron nhân tạo vì nó che giấu sự phức tạp của các phép toán.

Hệ thống Machine Learning sử dụng các mối quan hệ giữa những đầu vào để tạo ra các dự đoán.

Cụm là tập hợp các dữ liệu tương tự nhau. Phân cụm là một loại học không giám sát. Hệ số tương quan mô tả độ mạnh của mối quan hệ.

Tạo đối tượng Perceptron, tạo hàm đào tạo, đào tạo perceptron dựa trên các câu trả lời đúng

Để tăng cường áp dụng học máy trên Android, Google hiện thêm “Android machine learning platform” - chủ yếu là TensorFlow Lite - vào các dịch vụ của Play một cách trực tiếp.

Camera trên điện thoại Pixel của Google đang là một trong những camera tốt nhất hiện nay, và một trong những lý do chính là nhờ hệ thống AI đằng sau.

Không khó để có thể tìm thấy được tiểu sử của nhiều nhà khoa học nổi tiếng trên trang Wikipedia, nhưng việc xác định xem những tên tuổi nào vẫn chưa được cập nhật trên Wiki thì lại phức tạp hơn nhiều.