20 Thuật Ngữ Cốt Lõi Để Bắt Đầu Tự Học AI

Giới thiệu:

Khi bắt đầu hành trình tự học về Trí tuệ nhân tạo (AI), việc hiểu rõ các thuật ngữ cơ bản là vô cùng quan trọng. Dưới đây là 20 thuật ngữ cốt lõi được sắp xếp theo thứ tự quan trọng, kèm theo giải thích đơn giản và ví dụ minh họa trong cuộc sống hàng ngày.

1. Trí Tuệ Nhân Tạo (Artificial Intelligence - AI)

Giải thích: AI là khả năng của máy tính hoặc hệ thống để thực hiện các nhiệm vụ thường yêu cầu trí tuệ con người, như học hỏi, lập luận và giải quyết vấn đề.

Ví dụ: Ứng dụng trợ lý ảo như Siri hoặc Google Assistant giúp bạn đặt lịch hẹn hoặc tìm kiếm thông tin bằng giọng nói.

Nguồn: Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.

2. Học Máy (Machine Learning - ML)

Giải thích: ML là một nhánh của AI, cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng.

Ví dụ: Dịch vụ đề xuất phim trên Netflix dựa trên lịch sử xem của bạn.

Nguồn: Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.

3. Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (Large Language Model - LLM)

Giải thích: LLM là các mô hình học sâu được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.

Ví dụ: ChatGPT giúp trả lời câu hỏi và tạo nội dung văn bản dựa trên đầu vào của người dùng.

Nguồn: Brown, T., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners.” Advances in Neural Information Processing Systems.

4. Học Sâu (Deep Learning)

Giải thích: Học sâu sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp để mô phỏng cách thức hoạt động của não người.

Ví dụ: Nhận diện khuôn mặt trên Facebook tự động gắn thẻ bạn bè trong ảnh.

Nguồn: LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). “Deep Learning.” Nature.

5. Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (Artificial Neural Networks)

Giải thích: Hệ thống tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc não bộ, giúp máy tính học hỏi từ dữ liệu.

Ví dụ: Dự báo giá nhà dựa trên các yếu tố như diện tích, vị trí và số phòng.

Nguồn: Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

6. Dữ Liệu Lớn (Big Data)

Giải thích: Tập dữ liệu có kích thước hoặc độ phức tạp vượt quá khả năng xử lý của các công cụ truyền thống.

Ví dụ: Phân tích hàng triệu giao dịch mua sắm để tìm hiểu xu hướng tiêu dùng.

Nguồn: Marr, B. (2015). Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics to Make Better Decisions and Improve Performance. Wiley.

7. Học Tăng Cường (Reinforcement Learning)

Giải thích: Phương pháp học trong đó một tác nhân học cách hành động trong môi trường để tối đa hóa phần thưởng.

Ví dụ: Chương trình AlphaGo của DeepMind học chơi cờ vây và đánh bại người chơi hàng đầu thế giới.

Nguồn: Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.

8. Học Có Giám Sát (Supervised Learning)

Giải thích: Máy học từ dữ liệu được gắn nhãn, với đầu vào và đầu ra mong muốn.

Ví dụ: Phân loại email thành thư rác và không thư rác.

Nguồn: Kotsiantis, S. B. (2007). “Supervised Machine Learning: A Review of Classification Techniques.” Informatica.

9. Học Không Giám Sát (Unsupervised Learning)

Giải thích: Máy tìm kiếm cấu trúc hoặc mẫu trong dữ liệu không có nhãn.

Ví dụ: Nhóm khách hàng thành các phân khúc dựa trên hành vi mua sắm.

Nguồn: Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer.

10. Thuật Toán (Algorithm)

Giải thích: Một tập hợp các bước hoặc quy tắc được tuân theo để giải quyết một vấn đề cụ thể.

Ví dụ: Thuật toán tìm kiếm Google xếp hạng các trang web dựa trên mức độ liên quan.

Nguồn: Cormen, T. H., et al. (2009). Introduction to Algorithms. MIT Press.

11. Overfitting (Quá Khớp)

Giải thích: Khi mô hình học quá chi tiết từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu mới.

Ví dụ: Một mô hình dự đoán chứng khoán hoạt động tốt trên dữ liệu cũ nhưng thất bại khi dự đoán tương lai.

Nguồn: Ng, A. Y. (1997). “Preventing Overfitting of Cross-Validation Data.” ICML.

12. Underfitting (Chưa Khớp Đủ)

Giải thích: Khi mô hình quá đơn giản và không thể nắm bắt được xu hướng trong dữ liệu.

Ví dụ: Sử dụng đường thẳng để phù hợp với dữ liệu có quan hệ phi tuyến tính.

Nguồn: Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

13. Chuẩn Hóa Dữ Liệu (Data Normalization)

Giải thích: Quá trình điều chỉnh các giá trị dữ liệu để chúng nằm trong một phạm vi chung.

Ví dụ: Chuyển đổi tất cả các điểm số học sinh về thang điểm 10 để dễ so sánh.

Nguồn: Jain, A. K., et al. (2005). “Score Normalization in Multimodal Biometric Systems.” Pattern Recognition.

14. Hồi Quy (Regression)

Giải thích: Kỹ thuật thống kê để ước lượng mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập.

Ví dụ: Dự đoán doanh số bán hàng dựa trên chi tiêu quảng cáo.

Nguồn: Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis. Wiley.

15. Phân Loại (Classification)

Giải thích: Gán một mục dữ liệu vào một trong các nhóm hoặc lớp đã biết.

Ví dụ: Xác định xem hình ảnh là của con mèo hay con chó.

Nguồn: Duda, R. O., Hart, P. E., & Stork, D. G. (2001). Pattern Classification. Wiley.

16. Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (Natural Language Processing - NLP)

Giải thích: Lĩnh vực AI tập trung vào tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ con người.

Ví dụ: Chức năng tự động hoàn thành văn bản trên điện thoại di động.

Nguồn: Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2020). Speech and Language Processing. Pearson.

17. Ảo Giác AI (AI Hallucination)

Giải thích: Khi mô hình AI tạo ra thông tin không chính xác hoặc không tồn tại do giới hạn trong dữ liệu hoặc mô hình.

Ví dụ: Chatbot cung cấp câu trả lời sai lệch không dựa trên dữ liệu thực tế.

Nguồn: Bender, E. M., & Koller, A. (2020). “Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data.” ACL.

18. Dữ Liệu Huấn Luyện (Training Data)

Giải thích: Tập dữ liệu được sử dụng để dạy cho mô hình máy học.

Ví dụ: Bộ ảnh về hoa được sử dụng để dạy máy tính nhận diện các loại hoa khác nhau.

Nguồn: Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer.

19. Dữ Liệu Kiểm Thử (Testing Data)

Giải thích: Tập dữ liệu được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình sau khi huấn luyện.

Ví dụ: Sử dụng bộ câu hỏi chưa từng thấy để kiểm tra khả năng giải toán của mô hình.

Nguồn: Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

20. Độ Chính Xác (Accuracy)

Giải thích: Thước đo đánh giá mức độ chính xác của mô hình trong việc dự đoán hoặc phân loại.

Ví dụ: Mô hình phân loại email có độ chính xác 95% trong việc nhận diện thư rác.

Nguồn: Powers, D. M. W. (2011). “Evaluation: From Precision, Recall and F-measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation.” Journal of Machine Learning Technologies.

Kết luận:

Hiểu rõ các thuật ngữ trên sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc trong hành trình tự học AI. Hãy tiếp tục khám phá và áp dụng chúng vào các dự án thực tế để nắm bắt sâu hơn về lĩnh vực này.