Machine Learning là gì? Liệu nó có phải xu hướng phát triển của tương lai

Machine Learning là gì? Cơ hội nghề nghiệp của kỹ sư Machine Learning trong thời đại bùng nổ công nghệ 4.0. Hãy cùng tìm hiểu thông tin về Machine Learning trong bài viết dưới đây.

Machine Learning là gì quả thực không khó để trả lời đối với những ai theo học Machine Learning và tham gia tuyển dụng Machine Learning. Nhưng mỗi người lại tiếp nhận thuật ngữ "Machine Learning là gì" ở một tầm khác nhau, có người hiểu rõ nhưng cũng có những người chỉ đơn giản biết rằng đây là xu hướng tốt đẹp của tương lai và có nhiều ứng dụng phục vụ hiệu quả cho cuộc sống hàng ngày. Nếu như chỉ hiểu một cách đơn thuần như thế thì khó lòng chúng ta có thể tận dụng triệt để các lợi ích mà Machine Learning đem đến. Vì thế nếu như bạn không hiểu thật rõ bản chất của Machine Learning là gì và lí do nên chọn ngành Machine Learning là gì thì hãy đọc ngay bài viết này nhé.

I. Tìm hiểu về khái niệm Machine Learning là gì?

Machine Learning là gì? Thuật ngữ này có mối liên quan mật thiết tới công nghệ AI trí tuệ nhân tạo vì thế để hiểu được nó, bạn ít nhiều cũng phải nắm bắt rõ về AI trước. Về AI trí tuệ nhân tạo thì nó đã được nhắc đến rất nhiều trong các báo đài, những bài chia sẻ của chuyên gia công nghệ, mang đến cho con người sự tiếp nhận rằng, nó là một bằng chứng hoàn hảo chứng minh cho cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 đã gặt hái rất nhiều thành tựu lớn vượt trội. AI trí tuệ nhân tạo cứ thế len lỏi trong tất cả mọi lĩnh vực, đôi khi chúng ta lại chẳng nhận ra được điều đó khi chỉ tiếp nhận và tận hưởng chúng.

Vậy Machine Learning là gì và nằm ở đâu trong AI? Machine Learning chính là một trong vô vàn “đứa con” trưởng thành và rất phát triển của AI hay nói đúng theo như chuyên ngành thì nó là tập con của công nghệ AI.

Theo Wikipedia thì Machine Learning là gì? Tại thư viện điện tử Wikipedia đã đưa ra rất rõ nội dung giải nghĩa cho khái niệm này, đại ý cho thấy Machine Learning cơ bản là một lĩnh vực trong ngành Khoa học Máy tính, có khả năng tự học mà không cần lập trình, chỉ cần dựa vào các dữ liệu được đưa vào. Nội dung này cũng đồng quan điểm với ông Arthur Samuel.machine learning là gì

Còn vị giáo sư Tom Mitchell lại đưa ra các giải nghĩa sâu sắc hơn về thuật ngữ "Machine Learning là gì" như sau: Machine Learning cơ bản chính là chương trình máy tính có quy trình “tự học” rõ ràng, nó có thể học các kinh nghiệm E từ những tác vụ T, có độ P. Nếu P áp dụng trên T, sẽ được đo lường từ P thông qua việc tăng E.machine learning là gì

Machine Learning là gì?

II. Hành trình phát triển mạnh mẽ của Machine Learning 

Giữa con người và máy tính luôn là 2 đường thẳng song song không có điểm chung, một bên là thực thể sống và một bên là sản phẩm của nhân tạo. Vì vậy, nếu đem đếm những sự khác biệt giữa đôi bên thì biết bao giờ đếm xuể. Một trong vô vàn khác biệt đấy chính là cách học hỏi.

Nếu như con người luôn biết cách học hỏi từ các bài học quá khứ thì hệ thống máy móc nói chung và máy tính nói riêng lại luôn học từ những thứ đã được lập trình sẵn. Nó có khả năng tuân thủ theo mọi logic đã được lập trình sẵn. Điều này có nghĩa rằng, khi con người làm chủ máy tính, muốn nó thực hiện theo cái gì chúng ta mong muốn thì nhất định phải viết kịch bản sẵn cho nó, cài đặt vào nó những mong muốn của mình. Máy học sẽ dựa vào đó để nhất nhất tuân thủ và thực hiện theo.

Tóm lại, Machine Learning là gì? Machine Learning xuất phát từ cơ chế này tuy nhiên, khi trải qua quá trình phát triển cùng công nghệ, đón nhận nhiều thành tựu đáng kinh ngạc mà nền tảng công nghệ thông tin mang tới, đặc biệt đó là sự ra đời của công nghệ điện toán mà Machine Learning cơ bản đã không còn tồn tại là dạng máy tính phải học theo kịch bản có sẵn nữa, nó đã có thể tự nhận diện những mẫu, dữ liệu được đưa vào một cách tự động mà không cần thông qua khâu lập trình.

Xem thêm: Function là gì? Làm quen với hàm function ở lập trình C+

III. Machine Learning có những thuật toán nào?

Sau khi tìm hiểu về Machine Learning là gì, thì phần tiếp theo của bài viết chúng ta cùng đi tìm hiểu những thuật toán của Machine Learning là gì? Hiện nay, học Machine Learning được phân chia rất rõ thành hai loại. Để ứng dụng Machine Learning thật tốt vào cuộc sống, chúng ta cũng cần phải hiểu sâu hơn từng loại thuật toán của nó để biết thuật toán nào nên dùng trong những trường hợp nào.

1. Machine Learning có giám sát – Supervised learning

Ở thuật toán này, máy tính sẽ được học về cách mô hình hóa những mối quan hệ dựa vào cơ sở nguồn labeled data. Khi đã hiểu rõ cách mô hình hóa mối quan hệ cho nguồn dữ liệu thì Machine Learning có giám sát sẽ được đào tạo phục vụ các bộ dữ liệu mới.

Loại thuật toán này được ứng dụng nhiều trong việc xác định những biến số, tín hiệu tốt nhằm dự báo về tình hình lợi nhuận của cổ phiếu trong tương lai, dự đoán xu hướng ở trong thị trường chứng khoán.

2. Học không giám sát – unsupervised learning

Đối với trường hợp này, cơ sở máy tính chỉ cấp cho nguồn dữ liệu không có gắn nhãn. Nhiệm vụ của thuật toán Unsupervised learning là cần tự động tìm phương án mô tả cấu trúc, dữ liệu của chúng.

Người ta dùng thuật toán này trong công việc phân loại các nhóm công ty có đặc điểm tương đồng thay vì nhìn vào tiêu chuẩn quốc gia hoặc nhóm ngành để phân loại.

Xem thêm: Lập trình viên và những câu hỏi phỏng vấn phổ biến nhất với ngành nghề này

IV. Các đối tượng đang sử dụng Machine Learning

Các đối tượng đang sử dụng Machine Learning là gì? Tất cả những ngành công nghiệp có nhu cầu sử dụng nguồn dữ liệu lớn đều tận dụng Machine Learning cơ bản trong hoạt động của mình vì nó có khả năng giúp cho tổ chức tạo hiệu quả lợi thế cạnh tranh, vận hành doanh nghiệp một cách bài bản. Vậy những đối tượng được dùng phổ biến bởi Machine Learning là gì?machine learning là gì

- Machine Learning sử dụng trong các dịch vụ tài chính: ngân hàng là đại diện tiêu biểu của những đơn vị có dùng ứng dụng này nhiều nhất, nhằm phục vụ cho mục đích xác định insights và chặn nguy cơ lừa đảo.

- Chính phủ luôn tin tưởng và sử dụng Machine Learning.machine learning là gì

- Mục đích của lĩnh vực chăm sóc sức khỏe dùng Machine Learning là gì? Machine Learning được cài đặt trong những thiết bị y tế, máy cảm ứng chứa dữ liệu tự động phân tích dữ liệu. Vì vậy mà hệ thống máy móc có thể nhận diện, đánh giá về tình hình sức khỏe của con người. Bên cạnh đó, công nghệ này còn giúp cho chuyên gia y tế xác định được xu hướng, tín hiệu cải thiện khả năng chẩn đoán, điều trị để nâng cấp sự tiến bộ y khoa hơn.

- Ngành sales, marketing: website chính là nơi lưu giữ hiệu quả hành vi mua hàng của khác. Khi công nghệ Machine Learning cơ bản được ứng dụng trong lĩnh vực này thì đồng nghĩa rằng nó sẽ giúp cho những đối tượng hoạt động ở lĩnh vực này phân tích được lịch sử của hoạt động mua hàng, qua đó đưa ra các đề xuất tốt tương ứng với hành vi của khách.machine learning là gì

- Ngành dầu khí cũng được tận dụng sức mạnh của Machine Learning. Cụ thể, nó giúp con người tìm ra nguồn nguyên liệu chưa được khai thác khi có khả năng phân tích được cả các  mỏ dầu ở sâu trong lòng đất, đưa ra được dự đoán về tình trạng của bộ cảm biến lọc dầu có thể thất bại khi nào. Hiện nay, người ta vẫn đang tiếp tục nghiên cứu để đưa Machine Learning ứng dụng được nhiều hơn vào trong ngành Dầu khí.

- Ngành vận tải cũng là một trong số các đối tượng sử dụng đến Machine Learning rất nhiều.

Dựa vào những phân tích trên đây, bạn đã hiểu Machine Learning là gì chưa? Có thể nói rằng, Machine Learning có khả năng ứng dụng vô cùng lớn trong đời sống con người.

Xem thêm: Ngôn ngữ lập trình là gì? Top 10 ngôn ngữ lập trình phổ biến hiện nay

V. Một số ứng dụng phổ biến của Machine Learning

Những khả năng của Machine Learning cơ bản cho thấy những ứng dụng cụ thể của nó như thế nào. Bạn hãy tìm kiếm trong những giá trị sau đây, Machine Learning có thể phục vụ điều gì cho bạn.

-  Ứng dụng trong việc tự động phân loại: gồm phân loại tin tức, phân loại danh mục giúp điều hướng hiệu quả hành vi tìm kiếm.

- Ứng dụng đối với mạng xã hội: nó có vai trò quan trọng lớn đối với facebook News Feed. Nếu như bạn thường xuyên xem, thích hoặc đọc một status của ai đó thì chế độ trên News Feed sẽ tự động ghi nhớ để hiển thị cho bạn những trạng thái, hoạt động của người đó trong tầm quan sát của bạn nhiều hơn. Điều này cũng được ứng dụng tương tự trong google và Instagram,…

- Machine Learning cho phép nhận diện tốt mặt hình ảnh.machine learning là gì

- Ngoài ra, nó còn được dùng trong những hoạt động của xe tự lái nhằm giảm thiểu tối đa tai nạn trong hệ thống google và thậm chí còn nhận diện cả những hành vi lừa đảo trên hệ thống.

Ứng dụng của Machine Learning là gì?

VI. Tại sao nên chọn Machine Learning

1. Cơ hội nghề nghiệp cực kỳ tiềm năng

Lí do bạn nên theo đuổi ngành Machine Learning là gì? Hiện nay, các sản phẩm AI trí tuệ nhân tạo sử dụng Machine Learning để cách mạng hóa cuộc sống đang trở nên phổ biến trong những lĩnh vực như ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, giao thông vận tải, tiếp thị… Ngoài ra, truy xuất dữ liệu, phát hiện gian lận, chẩn đoán y tế, quảng cáo thời gian thực, nghiên cứu thị trường, nhận dạng giọng nói, văn bản và chữ viết là tất cả những lĩnh vực mà học Machine Learning cơ bản có thể thực hiện. Vì vậy, đây là một thị trường tiềm năng cho tất cả ứng viên muốn học Machine Learning hay tham gia tuyển dụng Machine Learning tại thời điểm hiện tại.

Theo báo cáo của TMR, tuyển dụng Machine Learning dự kiến sẽ tăng lên đến hơn 19,9 tỷ đô la vào cuối năm 2025. Với nhiều ngành công nghiệp đang tìm cách áp dụng AI trí tuệ nhân tạo, Machine Learning sẽ có rất nhiều cơ hội được mở ra trong tương lai. Hầu hết những công ty Machine Learning đang theo đuổi việc thuê kỹ sư ML có tay nghề cao cũng như là người đứng sau hoạt động kinh doanh thông minh. 

Tại Việt Nam, nhu cầu thị trường tuyển dụng Machine Learning cao nhưng nguồn nhân lực lại vô cùng khan hiếm. AI dẫn đầu về tăng trưởng nhu cầu tuyển dụng Machine Learning trong nửa đầu năm 2019, tăng 46% so với năm 2017, số lượng ứng dụng tăng 86%. Data Science chứng kiến sự gia tăng 21% về mặt số lượng người đăng ký và 137% về số lượng ứng dụng. Dự đoán, nhu cầu đối với những ngành này sẽ tiếp tục tăng trong thời gian tới.

Thống kê của Topdev cho thấy rằng trong giai đoạn đến năm 2021, ngành công nghệ thông tin sẽ thiếu hụt 70.000 – 90.000 nhân sự. Các công ty sẽ phải đối mặt với thách thức giữ chân nhân tài ở lĩnh vực này bằng cách đưa ra các mức lương và tiền thưởng thăng chức. Ngoài ra, những tập đoàn lớn tại Việt Nam như Viettel, VNPT, FPT… cũng đang nỗ lực ứng dụng công nghệ Dữ liệu lớn và Khoa học dữ liệu để có bước cải tiến vượt bậc trong một sớm một chiều. Hơn 70% giám đốc điều hành CNTT sẵn sàng tích hợp phân tích dữ liệu và AI vào hoạt động kinh doanh của họ.

2. Mức lương đáng mơ ước

Với sự phát triển không ngừng của mức lương ngành Data Science, Big Data những ngành liên quan đến Công nghệ thông tin – kỹ sư phần mềm, Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo… đang chạm đến mức kỷ lục. Mức lương của những kỹ sư AI trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam lên đến 22.000 USD, tương đương hơn 515 triệu đồng mỗi năm.

Kỹ sư về học Machine Learning có mức lương lên tới hơn 38,2 triệu đồng/tháng (1.678 USD), mức lương ngành Data Science 35 triệu đồng/tháng (1.537 USD), kỹ sư Big Data nhận mức lương khoảng 30 triệu đồng/tháng (1.325 USD).machine learning là gì

Nhìn chung toàn cảnh ngành, mức thu nhập khởi điểm mỗi tháng với lập trình viên dưới 2 năm kinh nghiệm tại Việt Nam là 330 USD (7.7 triệu đồng), trên 2 năm kinh nghiệm là 525 USD (12.2 triệu đồng), cấp quản lý trên 5 năm kinh nghiệm là 1.550 USD (36.2 triệu đồng) và cấp giám đốc hoặc cao hơn với trên 10 năm làm việc hơn 2.300 USD (54 triệu đồng). Tuy nhiên, tùy thuộc vào nhu cầu và tính năng động của từng thị trường, mức lương của tuyển dụng Machine Learning sẽ giao động ở các khu vực khác nhau.

Xem thêm: Bật mí top 6 phần mềm dịch tiếng Anh ngành công nghệ thông tin

VII. Tương lai của Machine Learning

1. Cải thiện các thuật toán không giám sát

Tương lai của Machine Learning là gì? Trong học Machine Learning, thuật toán không giám sát được sử dụng để đưa ra dự đoán từ tập dữ liệu khi có dữ liệu đầu vào và không có biến đầu ra tương ứng.

Mặc dù trong quá trình học có giám sát, đầu ra của thuật toán đã biết, nhưng bản sao không được giám sát của nó mới là thứ có liên quan chặt chẽ đến AI trí tuệ nhân tạo thực sự. Khi những thuật toán được để lại một mình để tìm kiếm và trình bày mẫu thú vị trong bộ dữ liệu, mẫu hoặc nhóm ẩn có thể được phát hiện, điều này có thể rất khó sử dụng những phương pháp được giám sát. 

Trong những năm tới, chúng ta có thể sẽ thấy sự cải tiến trong các thuật toán Machine Learning không được giám sát. Những tiến bộ trong việc phát triển thuật toán tốt hơn sẽ dẫn đến dự đoán của máy học nhanh hơn và chính xác hơn.

2. Cá nhân hóa nâng cao

Một ví dụ của cá nhân hóa nâng cao là thuật toán có thể suy luận từ hoạt động duyệt website của một người trên trang web bán lẻ trực tuyến và phát hiện ra rằng cô ta quan tâm đến việc mua máy cắt cỏ cho khu vườn của mình. Nếu không có thông tin chi tiết đó, người mua có thể đã rời khỏi website mà không mua hàng.

Hiện tại, một số đề xuất như vậy không chính xác và gây khá khó chịu, điều này làm tê liệt trải nghiệm người dùng. Tuy nhiên, trong tương lai, những thuật toán cá nhân hóa có thể sẽ được tinh chỉnh, dẫn đến các trải nghiệm thành công và có lợi hơn nhiều.

3. Tăng cường áp dụng điện toán lượng tử

Nếu máy tính lượng tử được tích hợp vào tuyển dụng Machine Learning, nó có thể dẫn đến việc xử lý dữ liệu nhanh hơn hay có thể tăng tốc khả năng tổng hợp thông tin và rút ra các thông tin chi tiết và đó là điều tương lai dành cho chúng ta. Các hệ thống sử dụng lượng tử sẽ cung cấp khả năng tính toán nặng và nhanh hơn nhiều cho cả thuật toán được giám sát hay không được giám sát.

Hiệu suất tăng lên sẽ giúp khả năng Machine Learning tuyệt vời, điều mà có thể không được thực hiện bằng các máy tính cổ điển.

Tương lai rộng mở với Machine Learning là gì?

4. Dịch vụ nhận thức được cải thiện

Khi công nghệ này đang ngày càng tiếp tục phát triển, chúng ta có thể sẽ chứng kiến ​​sự phát triển của những ứng dụng thông minh cao, có thể ngày càng nói, nghe, nhìn và thậm chí suy luận với môi trường xung quanh.

Do đó, những nhà phát triển sẽ có thể xây dựng ứng dụng hấp dẫn và dễ khám phá hơn có thể giải thích hiệu quả nhu cầu của người dùng dựa trên những kỹ thuật giao tiếp tự nhiên.

5. Sự nở rộ và phát triển rực rỡ của robot 

Khi máy học ngày càng trở nên tinh vi, chúng ta sẽ thấy việc sử dụng robot ngày càng tăng. Việc robot hóa phụ thuộc vào việc học Machine Learning để đạt được nhiều mục đích khác nhau, gồm tầm nhìn của robot, học tập tự giám sát và học tập đa tác nhân.

Trong tương lai, robot được dự đoán sẽ sớm trở nên thông minh hơn trong công việc hoàn thành nhiệm vụ. Máy bay không người lái, robot ở các nơi sản xuất và những loại rô bốt khác có khả năng được sử dụng ngày càng nhiều để giúp cho cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn.

Machine Learning là gì? Machine Learning là một trong số những công nghệ đột phá nhất của thế kỷ 21. Mặc dù công nghệ này vẫn có thể được coi là non trẻ nhưng trong tương lai của nó rất tươi sáng. Năm dự đoán ở trên mới chỉ làm nổi bật bề mặt của những thứ có thể có với máy học.

Song song với sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) và khoa học dữ liệu, những nhà phát triển cũng luôn tìm cách đổi mới để mô hình làm việc trở nên khoa học và hiệu quả hơn. Ví dụ, một mô hình trước khi được những nhà phát triển sử dụng rộng rãi là mô hình truyền thông waterfall (khảo sát, phân tích – thiết kế mô hình – phát triển – kiểm tra – bảo trì và nâng cấp) hiện nay đã bộc lộ khá nhiều mặt hạn chế. Chính vì vậy, những nhà phát triển đã sử dụng một phương pháp khác là phương pháp Agile. Để hiểu rõ hơn thì Agile chính là phương thức làm phần mềm để có thể đưa sản phẩm đến tận tay người dùng càng nhanh càng tốt nhưng vẫn đảm bảo chất lượng. Khi có kiến thức về mảng Agile, thì bạn hoàn toàn có thể thích ứng nhanh với công việc hơn và hoàn toàn có nhiều cơ hội nghề nghiệp rất tiềm năng mở ra. 

Xem thêm: Công nghệ thông tin là gì? Những mảng trong ngành công nghệ thông tin

VIII. Kết luận

Vậy Machine Learning là gì? Nhìn chung, Machine Learning có rất nhiều lợi ích thiết thực ở trong cuộc sống hàng ngày. Machine Learning là gì và những lợi ích to lớn của Machine Learning là gì đã được 123job chia sẻ khá cặn kẽ mong rằng sẽ giúp bạn tích lũy thêm kiến thức quan trọng và thú vị trong cuộc sống này. Nếu bạn có thắc mắc liên quan đến Machine Learning là gì hay tương lai của nghề Machine Learning là gì, thì hãy để lại bình luận phía dưới. Cảm ơn bạn đã theo dõi bài viết "Machine Learning là gì? Liệu nó có phải xu hướng phát triển của tương lai".