- Bởi vì Học máy là một công cụ hữu ích, là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đóng góp vào sự phát triển của nhiều ứng dụng thực tế.
- Một vài ví dụ cụ thể:
+ Xử lý dữ liệu lớn và thời gian thực: Học máy cho phép xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Chương trình học máy có thể tự động xác định các mẫu và xu hướng quan trọng trong dữ liệu, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về sự biến đổi và thay đổi trong dữ liệu theo thời gian.
+ Tự động hóa nhiệm vụ phức tạp: Trước đây, nhiều nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự can thiệp của con người. Nhưng với học máy, chúng ta có thể tự động hoá các nhiệm vụ này. Ví dụ, học máy có thể tự động phát hiện thư rác trong email hoặc phân loại ảnh dựa trên nội dung.
+ Bổ sung tri thức và hỗ trợ chuyên gia: Học máy giúp chuyên gia và nhà nghiên cứu xây dựng và bổ sung tri thức. Chúng ta có thể học từ dữ liệu và áp dụng tri thức này vào các lĩnh vực như y học, tài chính, và khoa học tự nhiên.
+ Tự động cập nhật mô hình: Học máy không ngừng bổ sung dữ liệu và tự động cập nhật mô hình đã được huấn luyện. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng có dữ liệu đa dạng và thay đổi liên tục theo thời gian, ví dụ như phát hiện các mẫu thư rác mới, triệu chứng bệnh mới, hay bản dịch ngôn ngữ mới.