- Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và tự cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần được lập trình rõ ràng.

- Phân biệt học có giám sát và học không giám sát

+ Học có giám sát:

- Sử dụng dữ liệu có nhãn, nghĩa là mỗi ví dụ dữ liệu được gắn với kết quả mong muốn.

- Ví dụ: Dữ liệu huấn luyện cho hệ thống phân loại ảnh mèo và chó có thể bao gồm hình ảnh của mèo và chó được gắn nhãn "mèo" hoặc "chó".

- Mục tiêu: Học cách dự đoán chính xác kết quả cho dữ liệu mới.

+ Học không giám sát:

- Sử dụng dữ liệu không có nhãn.

- Ví dụ: Dữ liệu huấn luyện cho hệ thống phân cụm khách hàng có thể bao gồm thông tin về hành vi mua hàng của khách hàng.

- Mục tiêu: Tìm ra các cấu trúc và mối tương quan ẩn trong dữ liệu.