Machine Learning là gì? (tiếp tục)
Giải pháp cho nhiệm vụ này là không rõ ràng. Chúng ta không biết chính xác con người nào có khả năng
mua ice cream flavor này hay next book của author này, theo dõi movie này, ghé thăm city này, hay
click link này. Hành vi khách hàng thay đổi theo thời gian và theo vị trí địa lí. Nhưng chúng ta
biết rằng nó không hoàn toàn tùy biến. Khi họ mua beer, họ mua chips, họ mua ice cream trong summer
và hot chocolate trong winter. Có các mô hình nhất định trong dữ liệu.
Chúng ta không thể nhận dạng quá trình hoàn toàn, nhưng chúng ta tin chúng ta có thể xây dựng xấp xỉ
hữu dụng và tốt. Xấp xỉ này không thể giải thích mọi thứ, nhưng nó vẫn có thể tính đến một vài phần
dữ liệu. Chúng ta tin rằng, mặc dù nhận dạng quá trình hoàn chỉnh là không thể, chúng ta vẫn có thể
phát hiện các mô hình hay quy chế nhất định. Đây là niche của học máy. Các mô hình như vậy có thể giúp
chúng ta hiểu quá trình, hay chúng ta có thể sử dụng các mô hình đó để đoán: giả định rằng tương lai,
ít nhất tương lai gần sẽ không khác nhiều quá khứ khi dữ liệu mẫu đã được thu thập, các dự đoán tương
lai cũng có thể được mong đợi sẽ là đúng.