Máy học (Machine learning) là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) mà trong đó các hệ thống máy tính được lập trình để tự động học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian. Thay vì được lập trình một cách cụ thể để thực hiện một nhiệm vụ nhất định, máy học cho phép máy tính tự động "học" từ kinh nghiệm và dữ liệu, và từ đó tạo ra các dự đoán, phân loại hoặc đưa ra quyết định.

Máy học dựa trên việc xây dựng và huấn luyện các mô hình và thuật toán máy học từ dữ liệu đầu vào. Các mô hình và thuật toán này sẽ tự động tìm hiểu các mẫu, mối quan hệ và đặc trưng từ dữ liệu và sử dụng những thông tin này để làm việc với dữ liệu mới. Quá trình huấn luyện thường bao gồm việc cung cấp dữ liệu đầu vào và các kết quả mong muốn, sau đó hệ thống máy tính sẽ điều chỉnh các tham số và trọng số của mô hình để đạt được hiệu suất tốt nhất.

Các ứng dụng của máy học rất đa dạng và phổ biến trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dự đoán và phân loại, khám phá dữ liệu, và hơn thế nữa. Máy học đã đóng góp rất nhiều vào các tiến bộ công nghệ hiện đại và có tiềm năng thay đổi cách chúng ta sống và làm việc.

Học máy dựa trên các thuật toán tự động cải thiện hiệu suất thông qua trải nghiệm. Chúng có ba loại:

• Học có giám sát: Thuật toán được huấn luyện trên tập dữ liệu được gắn nhãn trong đó mỗi mẫu có đầu vào và đầu ra tương ứng, học từ dữ liệu được gắn nhãn này để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.

• Học không giám sát: Không có bất kỳ nhãn hoặc đầu ra nào được xác định trước, thuật toán sẽ học cách khám phá các cấu trúc hoặc nhóm ẩn trong dữ liệu.

• Học tăng cường: Được đào tạo để tương tác với môi trường và học hỏi thông qua thử và sai, tác nhân nhận được phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt khi thực hiện các hành động cho phép nó học hỏi và cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Học sâu là một tập hợp con của học máy, tập trung vào việc đào tạo mạng lưới thần kinh nhân tạo với nhiều lớp – lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người – bao gồm các nút (tế bào thần kinh) được kết nối với nhau để truyền tín hiệu.

Bằng cách tự động trích xuất các tính năng từ dữ liệu thô thông qua nhiều lớp trừu tượng, các thuật toán trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo AI này vượt trội trong nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều lĩnh vực khác. Học sâu có thể xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn với đầu vào nhiều chiều, nhưng đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể và đào tạo chuyên sâu do tính phức tạp của chúng.

Các dịch vụ do TechDoc cung cấp:    

• Tra cứu tiêu chuẩn
• Cung cấp tiêu chuẩn
• Chứng nhận phù hợp tiêu chuẩn
• Tư vấn hệ thống quản lý
• Mã số mã vạch
• Công bố phù hợp chuẩn, hợp quy
• Xây dựng tiêu chuẩn cơ sở
• Tư vấn thử nghiệm sản phẩm
• Dịch vụ kiểm định thiết bị
• Dịch vụ hiệu chuẩn thiết bị
• Dịch vụ giám định, thẩm định kỹ thuật
• Đào tạo xây dựng tiêu chuẩn cơ sở
• Đào tạo nghiệp vụ về đo lường
• Đào tạo về hệ thống quản lý
• Dấu an toàn Châu Âu (CE Marking)
• Dịch thuật về tiêu chuẩn  

Vui lòng liên hệ với TechDoc: