Học máy là gì? – Cách máy tính “học” từ dữ liệu

Học máy (Machine Learning – ML) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính tự học từ dữ liệu thay vì phải lập trình chi tiết từng bước.

Thay vì viết ra tất cả các quy tắc, con người cung cấp dữ liệu đầu vào và kết quả mong muốn (trong trường hợp học có giám sát). Máy tính sẽ tìm ra mối quan hệ, quy luật và mẫu (pattern) trong dữ liệu đó. Khi gặp dữ liệu mới, mô hình đã học có thể dự đoán hoặc đưa ra quyết định.

🔎 Ví dụ:

• Nhận diện ảnh mèo/chó: Cho máy tính xem hàng nghìn ảnh mèo và chó đã gắn nhãn, sau đó nó học được đặc trưng (tai nhọn, râu, mõm dài…) để phân loại.

• Dự đoán giá nhà: Máy tính học từ dữ liệu giá nhà trong quá khứ (diện tích, vị trí, số phòng…) để dự đoán giá cho căn nhà mới.

👉 Nói ngắn gọn: Học máy là cách máy tính “học hỏi” từ dữ liệu, rút ra quy luật và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần con người viết sẵn mọi quy tắc.

Bạn có muốn mình minh họa thêm bằng một sơ đồ trực quan đơn giản về quy trình học máy (Dữ liệu → Huấn luyện → Mô hình → Dự đoán) không?