Machine Learning là gì? Đây là một lĩnh vực đã làm thay đổi cách chúng ta tương tác với dữ liệu và tự động hóa quyết định dựa trên thông tin. Nó đã trở thành một phần không thể thiếu của cuộc cách mạng số hóa và sức mạnh của nó nằm ẩn sau việc dự đoán, phân tích, tạo ra giá trị từ dữ liệu lớn.
1. Machine Learning là gì? Những khái niệm liên quan đến Machine Learning
Machine Learning (học máy) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) tập trung vào việc phát triển các hệ thống máy tính có khả năng học hỏi và cải thiện hiệu suất.
Mục tiêu chính của Machine Learning là tạo ra các mô hình hoặc thuật toán có khả năng sử dụng dữ liệu để hiểu, dự đoán và thực hiện các nhiệm vụ mà chúng không cần phải được lập trình một cách cụ thể.
Machine Learning là gì?
Trong Machine Learning có rất nhiều thuật ngữ khác liên quan mà các bạn cần nắm khi tìm hiểu, học và làm việc về lĩnh vực này:
Dataset (tập dữ liệu): Một tập hợp của các dữ liệu hoặc ví dụ được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra các mô hình Machine Learning. Nó bao gồm các data point và thường được chia thành 2 phần: tập huấn luyện và tập kiểm tra.
Data Point (điểm dữ liệu): Một dòng hoặc một ví dụ trong tập dữ liệu. Mỗi data point thường chứa thông tin về một quan sát cụ thể, có thể được biểu diễn dưới dạng một vector các đặc trưng.
Training Data (dữ liệu huấn luyện) và Test Data (dữ liệu kiểm tra): Tập dữ liệu được chia thành 2 phần, tập huấn luyện được sử dụng để huấn luyện mô hình Machine Learning, trong khi tập kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình đã huấn luyện.
Feature Vector (vector đặc trưng): Là một vector chứa thông tin về một data point. Mỗi phần tử của vector này thường tương ứng với một đặc trưng hoặc thuộc tính cụ thể của data point, ví dụ: chiều cao, chiều rộng, màu sắc,…
Model (mô hình): Một thuật toán hoặc hệ thống các quy tắc được sử dụng để học từ dữ liệu và thực hiện các dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới. Mô hình có thể là một cây quyết định, mạng nơ-ron hoặc bất kỳ thuật toán Machine Learning nào khác được sử dụng để giải quyết một vấn đề cụ thể.
Quy trình hoạt động của Machine Learning thường bao gồm các bước sau:
2.1 Data collection – Thu thập dữ liệu
Bước đầu tiên trong quy trình Machine Learning là thu thập dữ liệu. Dữ liệu là nguồn sống của mọi mô hình Machine Learning. Dữ liệu này có thể bao gồm hình ảnh, văn bản, dữ liệu số hóa, dữ liệu video và nhiều loại thông tin khác tùy thuộc vào bài toán cụ thể bạn đang giải quyết.
Việc thu thập dữ liệu phải tuân theo các tiêu chuẩn và yêu cầu liên quan đến quyền riêng tư, bản quyền. Dữ liệu thu thập cần phải đảm bảo tính đa dạng để mô hình có khả năng học và tổng quát hóa từ dữ liệu này.
Dữ liệu thường không hoàn hảo và cần được làm sạch, chuẩn hóa trước khi sử dụng cho huấn luyện mô hình Machine Learning. Quy trình tiền xử lý bao gồm việc loại bỏ dữ liệu nhiễu, xử lý dữ liệu bị thiếu, mã hóa dữ liệu phân loại thành dạng số và chuẩn hóa dữ liệu số. Tiền xử lý dữ liệu đảm bảo rằng mô hình sẽ học được từ dữ liệu một cách hiệu quả và tính nhất quán của dữ liệu.
2.3 Training model – Huấn luyện mô hình
Quy trình hoạt động của Machine Learning
Sau khi dữ liệu đã được chuẩn bị, bạn có thể chọn một mô hình Machine Learning phù hợp và tiến hành quá trình huấn luyện. Trong quá trình này, mô hình sẽ học cách thực hiện các dự đoán hoặc phân loại dựa trên dữ liệu đầu vào từ tập dữ liệu huấn luyện. Mô hình cố gắng tối ưu hóa các tham số của nó để đạt hiệu suất tốt nhất trên tập huấn luyện.
2.4 Evaluating model – Đánh giá mô hình
Khi mô hình đã được huấn luyện, bạn cần đánh giá hiệu suất của nó. Thông qua việc sử dụng tập kiểm tra, bạn đánh giá mô hình bằng các phép đo hiệu suất như độ chính xác, độ mất mát, hay F1-score. Điều này giúp xác định xem mô hình có hoạt động hiệu quả trên dữ liệu mới không, hay có cần điều chỉnh thêm.
2.5 Improve – Cải thiện
Nếu mô hình không đạt hiệu suất mong muốn trong bước đánh giá, bạn cần thực hiện cải thiện. Điều này có thể bao gồm việc tinh chỉnh các tham số của mô hình, thay đổi kiến trúc của mô hình hoặc thậm chí thu thập thêm dữ liệu để cải thiện tính tổng quát hóa. Quá trình cải thiện mô hình có thể lặp đi lặp lại cho đến khi bạn đạt được hiệu suất mong muốn trên dữ liệu kiểm tra.
Machine Learning có thể được phân loại thành nhiều loại dựa trên cách nó học và cách nó sử dụng dữ liệu. Dưới đây là các loại chính:
3.1 Supervised Learning – Học có giám sát
Học có giám sát là loại phổ biến nhất trong Machine Learning. Trong học có giám sát, mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng tập dữ liệu đào tạo có các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra (hoặc label) đã biết trước. Mục tiêu của mô hình là học cách ánh xạ từ dữ liệu đầu vào sang dữ liệu đầu ra sao cho nó có thể dự đoán đầu ra cho các dữ liệu mới. Điều này thường được sử dụng trong các ứng dụng như phân loại hình ảnh, dự đoán giá cổ phiếu hoặc dự đoán thời tiết.
3.2 Unsupervised Learning – Học không giám sát
Học không giám sát là loại mà mô hình không được cung cấp với các label đầu ra. Thay vào đó, mô hình cố gắng tự động phát hiện các cấu trúc hoặc nhóm trong dữ liệu, ví dụ như phân cụm dữ liệu (clustering) hoặc giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction). Học không giám sát đặc biệt hữu ích khi bạn muốn khám phá thông tin ẩn bên trong dữ liệu mà bạn chưa biết trước.
3.3 Semi-supervised Learning – Học bán giám sát
Học bán giám sát kết hợp cả học có giám sát và học không giám sát. Trong học bán giám sát, một phần dữ liệu có label còn phần còn lại không có. Mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng cả các dữ liệu có label và không có label để tận dụng càng nhiều thông tin nhất. Điều này có thể hữu ích khi dữ liệu có label rất đắt đỏ hoặc tốn thời gian để thu thập.
3.4 Deep Learning – Học sâu
Deep Learning là một phần con của Machine Learning, tập trung vào sử dụng các mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) để học và tổng quát hóa từ dữ liệu. Các mạng nơ-ron sâu chứa nhiều lớp (lớp ẩn) để học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu đầu vào. Deep Learning đã tạo ra các bước đột phá trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều ứng dụng khác như xe tự lái, chơi cờ vua,…
Phân loại Machine Learning
3.5 Reinforce Learning – Học tăng cường
Học tăng cường tập trung vào việc mô hình hóa quá trình ra quyết định theo thời gian. Mô hình tương tác với môi trường và học thông qua việc thử nghiệm và lựa chọn hành động tốt nhất để đạt được mục tiêu. Học tăng cường thường được sử dụng trong các lĩnh vực như điều khiển robot, chơi trò chơi và quản lý tài khoản đầu tư.
Công nghệ Machine Learning đã có sự lan rộng và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây, chúng ta sẽ xem xét cụ thể cách Machine Learning được áp dụng trong một số lĩnh vực quan trọng:
4.1 Tài chính – ngân hàng
Trong ngành tài chính và ngân hàng, Machine Learning được sử dụng để phân tích rủi ro tín dụng, dự đoán thị trường tài chính, quản lý danh mục đầu tư và phát hiện gian lận tài chính. Các mô hình Machine Learning giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu lớn và phức tạp để tối ưu hóa lợi nhuận và giảm rủi ro.
4.2 Sinh học, y học
Đối với lĩnh vực sinh học và y học, Machine Learning có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bộ gen, dự đoán cơ hội phát triển bệnh, tạo ra mô hình phát hiện ung thư và quản lý dữ liệu lâm sàng. Mô hình Machine Learning có khả năng phát hiện mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu sinh học và hỗ trợ các nghiên cứu, chẩn đoán y tế.
4.3 Nông nghiệp
Trong nông nghiệp, Machine Learning giúp nâng cao hiệu suất sản xuất. Các mô hình dự đoán mùa màng, tối ưu hóa sử dụng tài nguyên nước và cải thiện quản lý đàn. Nhờ vào khả năng dự đoán thời tiết và điều khiển tự động, nông dân có thể tối ưu hóa quy trình sản xuất, tiết kiệm thời gian, nguồn lực và giảm thiểu lãng phí.
4.4 Tự động hóa
Machine Learning đóng vai trò quan trọng trong tự động hóa quy trình sản xuất và điều khiển hệ thống tự động. Các mô hình Machine Learning có thể học từ dữ liệu thời gian thực để tối ưu hóa quá trình sản xuất, giảm thiểu lãng phí và nâng cao hiệu suất.
Trong lĩnh vực Robotics, Machine Learning đóng vai trò trong việc tối ưu hóa điều khiển và tương tác của robot với môi trường. Robot có thể học cách điều chỉnh hành động của họ dựa trên dữ liệu cảm biến và tương tác với môi trường xung quanh.
4.6 Hóa học
Machine Learning đã thay đổi cách chúng ta thiết kế phân tử và tối ưu hóa quy trình tổng hợp hóa học. Các mô hình Machine Learning giúp tạo ra các hợp chất hóa học mới, dự đoán tính chất của chúng và tối ưu hóa quy trình sản xuất.
4.7 Mạng máy tính
Đối với lĩnh vực mạng máy tính, Machine Learning được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa bảo mật, tối ưu hóa mạng, quản lý lưu lượng mạng. Các mô hình Machine Learning giúp cải thiện bảo mật và hiệu suất của hệ thống mạng.
4.8 Khoa học vũ trụ
Trong khoa học vũ trụ, Machine Learning có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ thiết bị vũ trụ, dự đoán động cơ thiên thạch và tối ưu hóa lịch trình các nhiệm vụ không gian. Các mô hình Machine Learning hỗ trợ các nhiệm vụ nghiên cứu và thám hiểm vũ trụ.
4.9 Quảng cáo
Trong lĩnh vực quảng cáo, Machine Learning đã thay đổi cách chúng ta tiếp thị sản phẩm và dịch vụ. Mô hình này được sử dụng để tùy chỉnh quảng cáo dựa trên hành vi, sở thích của người tiêu dùng, giúp tối ưu hóa chi phí quảng cáo và tăng hiệu suất tiếp thị.
Như vậy, “Machine Learning là gì?”, chắc hẳn các bạn đã có thông tin đầy đủ rồi phải không. Đây không chỉ đơn giản là một công nghệ, mà còn là một công cụ mạnh mẽ để khám phá thông tin, dự đoán xu hướng và cải thiện quá trình ra quyết định. Qua sự kết hợp giữa toán học và khoa học máy tính, Machine Learning đang giúp chúng ta hiểu sâu hơn về dữ liệu và mở ra cơ hội mới trong nhiều lĩnh vực đời sống.
Hồng Nguyễn
