Khả năng học và làm mỗi lúc một tốt hơn
các công việc khi có nhiều kinh nghiệm là một phần
của tạo hoá con người
khi chúng ta được sinh ra chúng ta hầu như không biết gì
và hầu như không thể tự làm được gì
nhưng chúng ta học và cải thiện
khả năng từng bước từng ngày một, nhưng bạn có biết rằng
máy tính cũng có thể làm như vậy. Máy học
kết nối số liệu thống kê và
khoa học máy tính để làm cho máy tính
học cách để làm một nhiệm vụ nhất định mà không
cần phải được lập trình để làm như vậy. Cũng giống như não của bạn
sử dụng kinh nghiệm để cải thiện một công việc,
máy tính có thể làm tương tự. Giả sử bạn cần một máy tính
có thể nói sự khác biệt giữa một
hình ảnh của một con chó và một hình ảnh của một con mèo
bạn có thể bắt đầu bằng cách đưa cho máy tính xem các hình và
nói cho máy biết
hình này là một con chó, và hình kia là một con mèo.
Một máy tính được lập trình để học sẽ tìm kiếm
các kiểu mẫu mô hình trong dữ liệu
mà sẽ cho phép máy nhận ra một con mèo
hoặc con chó trong tương lai. Máy tính có thể tự tìm ra
và nhận biết là mèo có mũi ngắn hơn
và chó thường có nhiều chủng loại và
kích thước khác nhau, sau đó lưu trữ
thông tin số liệu lại trong một chương trình
nhưng điều quan trọng là chương trình này là do máy tính, và không phải
con ngừời, tự lập trình xác định những mô hình
và thiết lập các thuật toán mà
dữ liệu trong tương lai sẽ được sắp xếp. Một ví dụ
của một thuật toán đơn giản nhưng hiệu quả cao
là thuật toán tìm đường tối ưu
tách hình mèo và hình chó. Khi
máy tính nhìn thấy một hình ảnh mới, nó kiểm tra
phía nào của đường vẽ nó rơi vào và
sau đó cho phân loại thành hình con chó hày hình con mèo. Nhưng tất
nhiên máy tính có thể có những sai lầm. Máy tính
càng nhận được nhiều dữ liệu hơn,
thì các thuận toán sẽ trở nên tốt hơn
và chính xác hơn khi được hỏi
phân loại hình mới. Máy học
đã được áp dụng rộng rãi. Đó là công nghệ
đằng sau nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng văn bản,
và giọng nói, bộ lọc thư rác trong hộp thư điện tử của bạn,
phần giới thiệu lúc bạn mua sắm trực tuyến hoặc xem phim,
nhận biết gian lận thẻ tín dụng
và nhiều hơn nữa. Tại trường
Đại học Oxford, các nhà nghiên cứu
máy học đang kết hợp thống kê và
khoa học máy tính để xây dựng các thuật toán
mà có thể giải quyết các vấn đề phức tạp hơn,
hiệu quả hơn, sử dụng ít
năng lượng hơn.
Từ chẩn đoán y tế đến các mạng xã hội,
tiềm năng của máy học để
biến đổi thế giới của chúng ta thực sự là
không thể tin nổi. Để tìm hiểu thêm về máy
học, bạn có thể cập nhật www.OxfordSparks.ox.ac.uk,
theo dõi chúng tôi trên Twitter và
Facebook.