Applied Machine Learning là gì? Khái niệm và Ví dụ chi tiết về Học máy ứng dụng

Applied Machine Learning là gì?

Ứng dụng học máy, tiếng Anh là Applied Machine Learning.

Applied Machine Learning đề cập đến các ứng dụng của học máy (Machine Learning) trong việc giải quyết các vấn đề liên quan đến dữ liệu.

Ý nghĩa của học máy ứng dụng tương tự như thuật ngữ “toán học ứng dụng” - một ngành toán học áp dụng những kiến thức toán học cho các lĩnh vực khác. Kết quả là, toán học ứng dụng giúp giải quyết các vấn đề trong thế giới thực như kỹ thuật, sinh học, kinh doanh và nhiều lĩnh vực khác.

Tương tự, học máy ứng dụng cần đến sự hiểu biết của con người về các khái niệm và lý thuyết liên quan đến học máy, và sử dụng chúng để giải quyết những vấn đề khác nhau. Ví dụ: một khái niệm cơ bản trong học máy là học có giám sát (supervised learning), trong đo, một tác vụ học máy yêu cầu dữ liệu được gắn nhãn và đi theo một đường dẫn để đạt được đầu ra mong muốn. Khái niệm này nghe tưởng chừng khá đơn giản, nhưng làm thế nào để chúng quyết các vấn đề trong thế giới thực?

Khái niệm về học có giám sát có thể được áp dụng trong tính toán điểm tín dụng và tự động phê duyệt tín dụng. Theo đó, người dùng cung cấp cho máy dữ liệu liên quan đến tín dụng, chẳng hạn như lịch sử tín dụng và mức sử dụng giới hạn (nghĩa là dữ liệu được gắn nhãn) và hướng dẫn máy tính điểm tín dụng của một người cụ thể (tức là kết quả mong muốn). Nếu điểm tín dụng đạt đến mức tối thiểu chấp nhận được, đơn xin tín dụng sẽ được chấp thuận.

Đọc thêm về “Học máy ứng dụng”

Về nguồn gốc, học máy có thể bắt nguồn từ năm 1952, khi Arthur Samuel tạo ra chương trình machine Learning đầu tiên. Mục tiêu của chương trình thoạt đầu khá đơn giản - để chơi cờ đam - nhưng học máy ứng dụng cơ bản đã được áp dụng trong đó. Chương trình được dạy để sửa những nước đi sai lầm trong quá khứ và chơi tốt hơn ở những ván tiếp theo..

Sự khởi đầu của học máy chắc chắn không giải quyết được những vấn đề lớn ngay lập tức, nhưng nó đã tạo tiền đề cho những ứng dụng của học máy hiện đại. Ngày nay, bạn có thể thấy các ứng dụng của học máy mỗi ngày. Ngoài ví dụ về điểm tín dụng trên, dưới đây là một số ví dụ phổ biến hơn về Applied Machine Learning.

Ví dụ về học máy ứng dụng

Nhận dạng giọng nói

Khi bạn yêu cầu Siri mở một ứng dụng trên điện thoại hoặc tìm kiếm thứ gì đó trên Internet, bạn đang chứng kiến ​​cách Applied Machine Learning làm việc. Chương trình, nơi luôn chứa dữ liệu ở dạng văn bản, sẽ tiến hành dịch lời nói thành văn bản. Siri cũng học những từ này để liên tục cải tiến và cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho người dùng.

Sản phẩm liên quan

Khi bạn xem một sản phẩm trên Amazon, bạn còn thấy gì nữa? Rất có thể ở cuối phần mô tả sản phẩm, bạn sẽ thấy phần “Khách hàng cũng đã mua những mặt hàng này”. Ví dụ: khi xem danh sách Máy tính bảng Fire, Amazon giới thiệu cáp micro-USB và bộ sạc cùng với các biến thể khác nhau của máy tính bảng.

Đây là một học máy ứng dụng trong thực tế, còn được gọi cụ thể là “học kết hợp” - máy móc được dạy để liên kết đối tượng này với một đối tượng khác. 

Nhận dạng mẫu

Trong học máy, nhận dạng mẫu đề cập đến quá trình đặt nhãn trên dữ liệu cụ thể dựa trên các quy tắc. Chẳng hạn, khi bạn liên tục xem phim khoa học viễn tưởng, Netflix sẽ phát hiện sở thích của bạn và đề xuất các phim cùng thể loại.

Nhận dạng mẫu có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác, chẳng hạn như phát hiện dấu hiệu ung thư.

Sự khác biệt giữa Học máy và Học máy ứng dụng là gì?

Học máy là hiểu các thuật toán, toán học, thống kê, lý thuyết xác suất và các khái niệm khác nhau ở cấp độ cơ bản, trong khi Học máy ứng dụng là ứng dụng của học máy trong việc giải quyết các vấn đề của thế giới thực. Khái niệm về Học máy rộng lớn hơn nhiều so với Học máy ứng dụng.

Những chủ đề quan trọng trong Học máy ứng dụng?

Làm việc trong các dự án học máy và đánh giá các mô hình học máy là cách tốt nhất để tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của Học máy ứng dụng. Khóa học này giải thích cách đánh giá các công cụ và kỹ thuật lập mô hình như tăng cường, thủ thuật kernel*, bagging* và máy vectơ hỗ trợ. 

*bagging, còn được gọi là tập hợp bootstrap, là phương pháp học đồng bộ, thường được sử dụng để giảm phương sai trong tập dữ liệu nhiễu.

*kernel, là một chương trình máy tính, thành phần trung tâm không thể thiếu của các hệ điều hành máy tính, kernel kiểm soát hoàn toàn mọi thứ trong hệ thống.

Giải quyết các vấn đề hồi quy (regression) và phân loại (classification) là cốt lõi của Applied Machine Learning. Áp dụng các cơ chế rút gọn như phân tích thành phần chính được sử dụng rộng rãi để giải các bài toán liên quan đến dữ liệu. Tạo và đánh giá các cụm dữ liệu cũng là một chủ đề quan trọng trong học Học máy ứng dụng.

Lợi ích của chương trình học máy ứng dụng

• Trong chương trình Applied Machine Learning, bạn sẽ thực hiện các dự án học máy trực tiếp .
• Bạn sẽ đánh giá và nâng cao các mô hình học máy của mình.
• Đánh giá các công cụ và kỹ thuật mô hình hóa như tăng cường, thủ thuật kernel, bagging, máy vectơ hỗ trợ.
• Giải quyết các vấn đề hồi quy và phân loại trong học máy ứng dụng.
• Áp dụng các cơ chế rút gọn chẳng hạn như phân tích thành phần chính.

Kỹ sư học máy ứng dụng được trả lương bao nhiêu?

Mức lương trung bình cho Kỹ sư Applied Machine Learning là 131.376 đô/năm, ví dụ:

Tại ByteDance, công ty công nghệ internet đa quốc gia của Trung Quốc, mức lương bình quân là $163,846/năm.
Clarifai, một công ty trí tuệ nhân tạo chuyên về thị giác máy tính và học máy, mức lương bình quân là $180,254/năm.

Từ học sâu (deep learning) đến học máy ứng dụng (Applied Machine Learning), các kỹ thuật và công cụ của học máy đã tăng cường và tự động hóa các chức năng nhằm hỗ trợ kinh doanh. Đối với nhiều ngành (chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, sản xuất, tài chính, giáo dục, giải trí, ngân hàng, viễn thông, v.v.) học máy đều được sử dụng một cách rộng rãi.