(Top Banner Ad)
machine-learning
C1
noun C1 Công nghệ thông tin

machine-learning

UK: /məˈʃiːn ˈlɜːnɪŋ/ • US: /məˈʃiːn ˈlɜːrnɪŋ/

Nghĩa tiếng Việt

học máy máy học
Advanced (C1)
(Content Banner Ad)

Definition & Meaning

English Definition

The process by which a computer is able to improve its own performance by continuously incorporating new data into its existing model.

Vietnamese Meaning

Quá trình mà một máy tính có thể cải thiện hiệu suất của chính nó bằng cách liên tục kết hợp dữ liệu mới vào mô hình hiện có của nó.

Media Context

Interactive Examples (Tap video to Pause/Play).

Examples

  • "Machine learning is used in a wide variety of applications, from spam filtering to medical diagnosis."

    "Học máy được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ lọc thư rác đến chẩn đoán y tế."

  • "The company uses machine learning to personalize its recommendations."

    "Công ty sử dụng học máy để cá nhân hóa các đề xuất của mình."

  • "Machine learning models require large amounts of data for training."

    "Các mô hình học máy đòi hỏi lượng lớn dữ liệu để huấn luyện."

Word Family (Họ từ)

POSWordMeaning
Noun machine máy móc
Verb learn học hỏi
Noun learner người học
Adjective learned uyên bác, có học thức

Synonyms

Related Words

Subject Area

Công nghệ thông tin

Etymology (Nguồn gốc)

English
machine
English
learning
English
machine-learning

Sự ra đời của Machine Learning

Thuật ngữ 'machine learning' bắt đầu phổ biến vào những năm 1950 khi các nhà khoa học máy tính khám phá ra khả năng máy móc có thể học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình một cách rõ ràng. Ý tưởng này đã cách mạng hóa lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và mở ra những khả năng mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Usage Note

Machine learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc phát triển các hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu. Nó khác với lập trình rõ ràng, trong đó máy tính được hướng dẫn từng bước để thực hiện một nhiệm vụ. Thay vào đó, machine learning cho phép máy tính tự động tìm ra các mẫu và quy tắc từ dữ liệu.
Khi được sử dụng như một tính từ, 'machine-learning' thường mô tả một hệ thống, thuật toán hoặc mô hình dựa trên các nguyên tắc của học máy.

Prepositions

in for

'in machine learning' thường đề cập đến việc sử dụng một kỹ thuật cụ thể trong lĩnh vực này (ví dụ: a breakthrough in machine learning). 'for machine learning' chỉ ra mục đích của một công cụ hoặc dataset (ví dụ: tools for machine learning).

Collocations (Từ đi kèm)

Adjective + machine-learning
  • advanced machine-learning
    (học máy tiên tiến)
  • deep machine-learning
    (học máy sâu)
  • practical machine-learning
    (học máy thực tiễn)
Verb + machine-learning
  • use machine-learning
    (sử dụng học máy)
  • apply machine-learning
    (áp dụng học máy)
  • develop machine-learning
    (phát triển học máy)

Idioms

  • At the cutting edge of machine-learning

    Đi đầu trong lĩnh vực học máy

    "Our company is at the cutting edge of machine-learning technology."

    (Công ty của chúng tôi đi đầu trong công nghệ học máy.)

  • Leverage machine-learning

    Tận dụng học máy

    "We leverage machine-learning to improve our product recommendations."

    (Chúng tôi tận dụng học máy để cải thiện các đề xuất sản phẩm của mình.)

Interactive Flashcard

Click the card to flip and test your memory.

machine-learning

noun
Lật mặt

Quá trình mà một máy tính có thể cải thiện hiệu suất của chính nó bằng cách liên tục kết hợp dữ liệu mới vào mô hình hiện có của nó.

"Machine learning is used in a wide variety of applications, from spam filtering to medical diagnosis."

Nghe phát âm

Grammar Rules

No specific grammar rules found for this term.

Cultural Context

Khám phá các khía cạnh văn hóa và xã hội thú vị xoay quanh từ "machine-learning".

Ứng dụng của Machine Learning

Machine Learning được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như y tế (chẩn đoán bệnh), tài chính (dự đoán thị trường), giao thông (xe tự lái) và giải trí (đề xuất phim ảnh). Nó đang thay đổi cách chúng ta sống và làm việc.

Đạo đức trong Machine Learning

Một vấn đề quan trọng trong Machine Learning là đảm bảo tính công bằng và tránh sự thiên vị trong các thuật toán. Điều này đòi hỏi sự cẩn trọng trong việc thu thập và xử lý dữ liệu để tránh tạo ra những kết quả phân biệt đối xử.