Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy (AI & Machine Learning)
Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)
Định Nghĩa
Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà thường yêu cầu trí thông minh của con người, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói, ra quyết định, giải quyết vấn đề và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Các Ứng Dụng của AI
- Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP):
- AI có thể phân tích, hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: trợ lý ảo như Siri, Google Assistant.
- Nhận Dạng Hình Ảnh và Video:
- AI có thể phân tích và nhận dạng các đối tượng, khuôn mặt, và hoạt động trong hình ảnh và video. Ví dụ: công nghệ nhận diện khuôn mặt, phân tích video an ninh.
- Hệ Thống Khuyến Nghị:
- AI có thể đề xuất các sản phẩm hoặc nội dung dựa trên sở thích và hành vi của người dùng. Ví dụ: đề xuất phim trên Netflix, sản phẩm trên Amazon.
- Tự Động Hóa:
- AI có thể tự động hóa các quy trình kinh doanh và sản xuất. Ví dụ: robot tự động trong sản xuất, chatbot hỗ trợ khách hàng.
Các Loại AI
- AI Hẹp (Narrow AI):
- AI được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ: hệ thống nhận dạng giọng nói, hệ thống khuyến nghị.
- AI Chung (General AI):
- AI có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. Hiện tại, General AI vẫn là một mục tiêu nghiên cứu và chưa được phát triển hoàn chỉnh.
Học Máy (Machine Learning)
Định Nghĩa
Học máy (Machine Learning – ML) là một phân ngành của AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình mà máy tính có thể sử dụng để học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng.
Các Phương Pháp Học Máy
- Học Có Giám Sát (Supervised Learning):
- Máy học từ một tập dữ liệu đã được gán nhãn (labeled data). Ví dụ: dự đoán giá nhà dựa trên dữ liệu lịch sử về giá và các yếu tố liên quan.
- Học Không Giám Sát (Unsupervised Learning):
- Máy học từ một tập dữ liệu không có nhãn và cố gắng tìm ra cấu trúc ẩn hoặc các mẫu trong dữ liệu. Ví dụ: phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng.
- Học Tăng Cường (Reinforcement Learning):
- Máy học từ môi trường thông qua các hành động và phản hồi (reward) từ môi trường đó. Ví dụ: các hệ thống AI chơi game tự động cải thiện chiến lược chơi qua thời gian.
Các Ứng Dụng của Học Máy
- Phân Loại và Nhận Dạng:
- Học máy được sử dụng để phân loại email spam, nhận dạng khuôn mặt trong ảnh.
- Dự Đoán:
- Dự đoán doanh số bán hàng, dự đoán bệnh trong y học.
- Phân Cụm:
- Phân cụm khách hàng để tạo ra các chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn.
- Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên:
- Phân tích cảm xúc trong các bài viết, dịch ngôn ngữ tự động.
