Definition of machine learning

machine learningnoun

học máy

/məˌʃiːn ˈlɜːnɪŋ//məˌʃiːn ˈlɜːrnɪŋ/

The term "machine learning" was coined in the late 1950s by Arthur Samuel, a pioneering computer scientist and game theorist. Samuel, who was working at IBM, utilized a computer to play the game of checkers and programmed it to learn and improve its strategy over time. This process, which involved the use of statistical algorithms and large sets of data, came to be known as machine learning. The concept is based on the idea that computers can learn and make decisions without being explicitly programmed, much like humans learn from experience through feedback and patterns. This groundbreaking development paved the way for the creation of intelligent systems, autonomous agents, and a wide range of applications in various fields such as healthcare, finance, and transportation, among others, that have helped revolutionize the way we live and work today.

namespace
Example:
  • The company is implementing machine learning algorithms to analyze customer data and provide personalized recommendations.

    Công ty đang triển khai các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra các khuyến nghị được cá nhân hóa.

  • Machine learning models can identify patterns and anomalies in large datasets, enabling more accurate predictions and decision-making.

    Các mô hình học máy có thể xác định các mẫu hình và điểm bất thường trong các tập dữ liệu lớn, cho phép đưa ra dự đoán và quyết định chính xác hơn.

  • Self-driving cars utilize machine learning techniques to navigate and react to their surroundings without human intervention.

    Xe tự lái sử dụng các kỹ thuật máy học để điều hướng và phản ứng với môi trường xung quanh mà không cần sự can thiệp của con người.

  • In the medical field, machine learning is used to diagnose diseases and develop individualized treatment plans based on patient data.

    Trong lĩnh vực y tế, máy học được sử dụng để chẩn đoán bệnh và xây dựng phác đồ điều trị cá nhân hóa dựa trên dữ liệu bệnh nhân.

  • Machine learning is revolutionizing the way we analyze and understand agriculture, with models capable of predicting crop yields and detecting pests and diseases.

    Học máy đang cách mạng hóa cách chúng ta phân tích và hiểu biết về nông nghiệp, với các mô hình có khả năng dự đoán năng suất cây trồng và phát hiện sâu bệnh.

  • By learning from past performance, machine learning algorithms can optimize resource allocation and supply chain management in various industries.

    Bằng cách học hỏi từ hiệu suất trong quá khứ, thuật toán học máy có thể tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và quản lý chuỗi cung ứng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

  • Natural language processing, a type of machine learning, enables computers to understand and respond to human language, making communication with machines more intuitive.

    Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một loại hình học máy, cho phép máy tính hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người, giúp giao tiếp với máy móc trực quan hơn.

  • Machine learning models are trained on large amounts of data to recognize complex patterns and enable more accurate predictions, making them useful in financial forecasting and trading.

    Các mô hình học máy được đào tạo trên lượng dữ liệu lớn để nhận dạng các mẫu phức tạp và cho phép dự đoán chính xác hơn, giúp chúng hữu ích trong dự báo tài chính và giao dịch.

  • The integration of machine learning and robotics has led to more efficient and intelligent manufacturing processes, improving productivity and reducing costs.

    Sự tích hợp giữa máy học và robot đã mang lại những quy trình sản xuất hiệu quả và thông minh hơn, cải thiện năng suất và giảm chi phí.

  • Machine learning has the potential to revolutionize education, with adaptive learning systems tailoring lesson plans to individual student needs and learning styles.

    Học máy có tiềm năng cách mạng hóa giáo dục, với các hệ thống học tập thích ứng có thể điều chỉnh kế hoạch bài học theo nhu cầu và phong cách học tập của từng học sinh.