September 17, 2021
Machine Learning – học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng để giải quyết các vấn đề liên quan đến thuật toán. Machine Learning hiện đã và đang là xu hướng phát triển trên Thế Giới. Tuy nhiên tại Việt Nam thì khái niệm này chưa thật sự là phổ biến với người học. Trong bài viết này, hãy cùng Titops.com tìm hiểu ưu nhược điểm của Machine Learning nhé!
Ưu điểm của Machine Learning
Tự động hóa
Với Machine Learning, điều này tiết kiệm thời gian rất nhiều cho người sử dụng. Tiện ích không thể kể đến đó là thay con người trả lời tự động và đưa ra các quyết định.
Ví dụ điển hình đó là các phần mềm chống viruss, cảnh báo người dùng khi có dấu hiệu bị xâm nhập. Công dụng phổ biến là chúng ta hay thấy đó là chatbots – trả lời tự động 24/24 với tư cách chăm sóc khách hàng. Nếu bạn thường xuyên sử dụng email, Machine Learning cũng rất giỏi trong việc nhận diện thư rác.
Xác định xu hướng và dẫn dắt người dùng
Machine Leaning có thể chứa lượng lớn thông tin dữ liệu. Qua đó, nó có thể khám phá các xu hướng và gợi ý cho con người. Ví dụ bạn sử dụng Shopee, ML sẽ báo cho bạn tình trạng đơn hàng, thời gian cụ thể. Bên cạnh đó, nó sẽ sử dụng các kết quả để hiển thị quảng cáo với các sản phẩm bạn quan tâm.
Cải tiến liên tục
Khi các thuật toán ML tích lũy được kinh nghiệm, chúng sẽ cải thiện về độ chính xác và hiệu quả. Điều này giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn. Ví dụ các nền tảng như Shopee, Lazada, Tiki tiếp cận lượt truy cập khổng lồ mỗi ngày. Độ chính xác về dữ liệu càng cao, các thuật toán sẽ đưa ra cách dự đoán chính xác hơn.
Ứng dụng phổ biến
Ngày nay, ML được ứng dụng cho mọi ngành, từ Y tế, Giáo dục đến thương mại điện tử. Các công ty, chính phủ có thể tiết kiệm được chi phí, tự động hóa, phân tích dữ liệu, dự đoán tương lai,… với ML. Các ứng dụng như GPS, tự động sửa lỗi chính tả, lọc email spam, chatbots được sử dụng rộng rãi ngày nay. Có thể nói rằng, ML đang là xu hướng trí tuệ nhân tạo trong năm 2021.
Nhược điểm Machine Learning
Thu thập dữ liệu
Một trong những việc đau đầu nhất trong lĩnh vực này là thu thập dữ liệu. Các nguồn thông tin dữ liệu thường sẽ đi kèm với một chi phí nhất định. Nếu là dữ liệu khảo sát, có thể một lượng lớn thông tin không có thật và chưa chính xác. Đây cũng là nguyên nhân khiến độ chính xác của mô hình bị giảm sút.
Dễ xảy ra lỗi
Điều đặc biệt ở học máy là nguồn dữ liệu đầu vào phải sạch và chính xác. Nếu nguồn dữ liệu ban đầu có lỗi nhỏ thì sẽ ảnh hưởng đến cả quy trình. Đôi khi, trường hợp dữ liệu ở giữa không đúng cũng sẽ gây đưa kết quả không chính xác theo.
Mất thời gian
Các mô hình Machine Learning có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Chính vì vậy mà ML cần đủ thời gian để học hỏi và phát triển để chạy với mức độ chính xác cao. Nghĩa là máy tính của bạn cần bổ sung sức mạnh cho máy tính của bạn.
Lời kết
Trong bài viết trên đề câp đến ưu nhược điểm của Machine Learning. Hy vọng bài viết sẽ giúp bạn hiểu hơn về lĩnh vực công nghệ này.
Bạn có thể tham khảo khóa học Machine Learning bằng Python tại đây.
Thông tin liên hệ
Địa chỉ công ty: Titops – EdInnov Center – 34 Cầu Gỗ, Hàng Bạc, Hoàn Kiếm, Hà Nội
Fanpage: BootCamp
Website: https://titops.com/vi/edinnov/ml/
Số điện thoại: 0909893336
Email: contact@titops.com
Ưu điểm của Machine Learning
Tự động hóa
Với Machine Learning, điều này tiết kiệm thời gian rất nhiều cho người sử dụng. Tiện ích không thể kể đến đó là thay con người trả lời tự động và đưa ra các quyết định.
Ví dụ điển hình đó là các phần mềm chống viruss, cảnh báo người dùng khi có dấu hiệu bị xâm nhập. Công dụng phổ biến là chúng ta hay thấy đó là chatbots – trả lời tự động 24/24 với tư cách chăm sóc khách hàng. Nếu bạn thường xuyên sử dụng email, Machine Learning cũng rất giỏi trong việc nhận diện thư rác.
Xác định xu hướng và dẫn dắt người dùng
Machine Leaning có thể chứa lượng lớn thông tin dữ liệu. Qua đó, nó có thể khám phá các xu hướng và gợi ý cho con người. Ví dụ bạn sử dụng Shopee, ML sẽ báo cho bạn tình trạng đơn hàng, thời gian cụ thể. Bên cạnh đó, nó sẽ sử dụng các kết quả để hiển thị quảng cáo với các sản phẩm bạn quan tâm.
Cải tiến liên tục
Khi các thuật toán ML tích lũy được kinh nghiệm, chúng sẽ cải thiện về độ chính xác và hiệu quả. Điều này giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn. Ví dụ các nền tảng như Shopee, Lazada, Tiki tiếp cận lượt truy cập khổng lồ mỗi ngày. Độ chính xác về dữ liệu càng cao, các thuật toán sẽ đưa ra cách dự đoán chính xác hơn.
Ứng dụng phổ biến
Ngày nay, ML được ứng dụng cho mọi ngành, từ Y tế, Giáo dục đến thương mại điện tử. Các công ty, chính phủ có thể tiết kiệm được chi phí, tự động hóa, phân tích dữ liệu, dự đoán tương lai,… với ML. Các ứng dụng như GPS, tự động sửa lỗi chính tả, lọc email spam, chatbots được sử dụng rộng rãi ngày nay. Có thể nói rằng, ML đang là xu hướng trí tuệ nhân tạo trong năm 2021.
Nhược điểm Machine Learning
Thu thập dữ liệu
Một trong những việc đau đầu nhất trong lĩnh vực này là thu thập dữ liệu. Các nguồn thông tin dữ liệu thường sẽ đi kèm với một chi phí nhất định. Nếu là dữ liệu khảo sát, có thể một lượng lớn thông tin không có thật và chưa chính xác. Đây cũng là nguyên nhân khiến độ chính xác của mô hình bị giảm sút.
Dễ xảy ra lỗi
Điều đặc biệt ở học máy là nguồn dữ liệu đầu vào phải sạch và chính xác. Nếu nguồn dữ liệu ban đầu có lỗi nhỏ thì sẽ ảnh hưởng đến cả quy trình. Đôi khi, trường hợp dữ liệu ở giữa không đúng cũng sẽ gây đưa kết quả không chính xác theo.
Mất thời gian
Các mô hình Machine Learning có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Chính vì vậy mà ML cần đủ thời gian để học hỏi và phát triển để chạy với mức độ chính xác cao. Nghĩa là máy tính của bạn cần bổ sung sức mạnh cho máy tính của bạn.
Lời kết
Trong bài viết trên đề câp đến ưu nhược điểm của Machine Learning. Hy vọng bài viết sẽ giúp bạn hiểu hơn về lĩnh vực công nghệ này.
Bạn có thể tham khảo khóa học Machine Learning bằng Python tại đây.
Thông tin liên hệ
Địa chỉ công ty: Titops – EdInnov Center – 34 Cầu Gỗ, Hàng Bạc, Hoàn Kiếm, Hà Nội
Fanpage: BootCamp
Website: https://titops.com/vi/edinnov/ml/
Số điện thoại: 0909893336
Email: contact@titops.com
