Machine Learning (học máy) là một thuật ngữ được nhắc đến rất nhiều trong thời gian gần đây, khi mà công nghệ ngày càng phát triển. Việc áp dụng công nghệ kỹ thuật số vào doanh nghiệp gần như là một hoạt động bắt buộc. Điều này khiến cho việc hiểu về các thuật ngữ này vô cùng quan trọng. Bài viết dưới đây sẽ giới thiệu về Machine Learning và những thông tin cơ bản nhất về nó.
Machine Learning là gì?
Machine Learning hay học máy chính là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính. Học máy tập trung vào việc vào sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước cách học của con người từ đó dần dần cải thiện tính chính xác của nó.
Trong vài thập kỷ qua, những tiến bộ công nghệ về khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu đã xây dựng một số sản phẩm sáng tạo dựa trên máy học. Ví dụ: bộ công cụ đề xuất của Netflix, ô tô tự lái,…
Machine Learning là một thành phần quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Thông qua việc sử dụng các phương pháp thống kê, thuật toán được đào tạo để phân loại hoặc dự đoán và khám phá những hiểu biết chính trong các dự án khai thác dữ liệu. Những thông tin chi tiết sau đó sẽ thúc đẩy quá trình đưa ra quyết định trong các ứng dụng và doanh nghiệp, góp phần vào quá trình tăng trưởng của doanh nghiệp. Khi Big Data ngày càng phát triển, nhu cầu thị trường đối với các nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng lên. Các yêu cầu về việc sử dụng dữ liệu xác định kinh doanh sẽ được chú trọng và yêu cầu độ chính xác cao.
Các thuật toán của Machine Learning được tạo bằng cách sử dụng các khung tăng tốc phát triển giải pháp như: TensorFlow và Pytorch
Cách mà Machine Learning hoạt động
Để làm việc với machine learning, cần trải qua 5 bước như sau:
- Bước 1: Thu thập dữ liệu: để máy tính có thể học được các thuật toán, cần có một bộ dữ liệu mẫu. Bộ dữ liệu này có thể được thu thập hoặc đã được công bố trước đó. Lưu ý: bộ dữ liệu cần đảm bảo là nguồn chính thống, như vậy mới đảm bảo tính chính xác để machine learning có thể học một cách đúng đắn và thu được kết quả chính xác, hiệu quả.
- Bước 2: Tiền xử lý: Chuẩn hóa dữ liệu, xử lý các thuộc tính thừa, gắn nhãn và mã hoá, trích xuất các đặc trưng, đồng thời rút gọn các dữ liệu,…Thời gian xử lý sẽ tỷ lệ thuận với lượng dữ liệu mà bạn có.
- Bước 3: Huấn luyện mô hình: Cho các mô hình học trên dữ liệu đã được thu thập và xử lý tại Bước 1 và 2.
- Bước 4: Đánh giá mô hình: Sau khi xong bước 3, thực hiện đánh giá mô hình này. Dựa trên độ đo để đánh giá mức độ tốt của mô hình. Độ chính xác > 80% cho thấy đây là một mô hình tốt.
- Bước 5: Cải thiện: Những mô hình được đánh giá không tốt sẽ được cho học lại. Lặp lại từ bước 3 cho đến khi độ chính xác > 80%.
Có mấy loại Machine Learning?
Các mô hình machine learning được phân thành 3 loại chính:
- Supervised machine learning (học máy có giám sát): Phương pháp này được xác định bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện các thuật toán. Mục tiêu để phân loại hoặc dự đoán kết quả một cách chính xác. Khi dữ liệu đầu vào được đưa vào mô hình, mô hình sẽ điều chỉnh trọng số của nó cho đến khi phù hợp. Điều này xảy ra như một phần của quy trình xác thực chéo, tránh việc thừa hoặc thiếu trang. Supervised machine learning giúp cho tổ chức giải quyết các vấn đề ở quy mô lớn. Ví dụ: phân loại thư rác trong mục hộp thư đến. Một số phương pháp được sử dụng: mạng thần kinh, hồi quy tuyến tính, hồi quy logistics,…
- Unsupervised machine learning (học máy không giám sát): Sử dụng các thuật toán học máy để phân tích và phân cụm các bộ dữ liệu không được gắn nhãn. Các thuật toán này khám phá những mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người. Khả năng khám phá những điểm tương đồng và khác biệt trong thông tin của phương pháp này khiến nó phù hợp với việc phân tích dữ liệu khám phá, chiến lược bán chéo, phân khúc khách hàng cũng như nhận dạng hình ảnh và mẫu. Nó cũng được sử dụng để giảm số lượng các tính năng trong một mô hình, thông qua quá trình giảm kích thước. Phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích giá trị đơn lẻ (SVD) là hai cách tiếp cận phổ biến cho phương pháp này. Các thuật toán thường được sử dụng: mạng thần kinh, phân cụm k-means, phân cụm xác suất,…
- Semi-supervised learning (Học máy bán giám sát): sự kết hợp giữa học máy không giám sát và học máy giám sát. Trong quá trình học, nó sử dụng tập dữ liệu được gắn nhãn nhỏ hơn để hướng dẫn, phân loại và trích xuất tính năng từ tệp dữ liệu lớn hơn, không được gắn nhãn. Học máy bán giám sát có thể giải quyết vấn đề không có đủ dữ liệu được gắn nhãn cho thuật toán học máy có giám sát, hoặc dán nhãn đủ dữ liệu tốn quá nhiều thời gian và công sức.
Một số thuật toán mà Machine Learning thường sử dụng
Có 6 thuật toán mà Machine Learning thường sử dụng:
- Mạng thần kinh: Mạng thần kinh mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não con người với vô số các nút xử lý được liên kết. Mạng thần kinh rất hiệu quả trong việc nhận dạng các mẫu và đóng vai trò quan trọng trong ứng dụng như: dịch ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, giọng nói hay tạo hình ảnh.
- Hồi quy tuyến tính: Thuật toán này được sử dụng để dự đoán các giá trị số, dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các giá trị khác nhau. Ví dụ: kỹ thuật này có thể được sử dụng để dự đoán giá nhà dựa trên lịch sử của khu vực.
- Hồi quy logistics: Thuật toán học có giám sát này đưa ra dự đoán cho các biến phản hồi phân loại (câu trả lời có/không). Nó có thể được sử dụng cho các ứng dụng như phân loại thư rác và kiểm soát chất lượng trên dây chuyền sản xuất.
- Phân cụm: Các thuật toán phân cụm có thể xác định các mẫu trong dữ liệu để có thể nhóm chúng lại. Máy tính có thể giúp các nhà khoa học dữ liệu bằng cách xác định sự khác biệt giữa mục dữ liệu bị bỏ qua.
- Decision trees: Thuật toán được sử dụng cho cả dự đoán hồi quy và phân loại dữ liệu thành các mục. Decision trees sử dụng một chuỗi phân nhánh của các quyết định được liên kết có thể biểu diễn bằng sơ đồ cây. Một trong những ưu điểm của thuật toán này là chúng dễ dàng xác thực và kiểm toán.
- Random forests: Thuật toán học máy dự đoán một giá trị hoặc danh mục bằng cách kết hợp các kết quả từ một số decision trees.
Sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning
Deep Learning (học sâu) sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để phân tích dữ liệu ở nhiều chi tiết khác nhau. Các thuật toán sử dụng được mô phỏng theo hệ thần kinh của con người. Deep Learning còn thực hiện việc học qua lượng dữ liệu khổng lồ được cung cấp để giải quyết các vấn đề cụ thể. Deep Learning sẽ thực hiện các nhiệm vụ nhiều lần, mỗi lần thực hiện sẽ tự tinh chỉnh từng chút một để ra được kết quả cuối hoàn thiện nhất. Kích thước dữ liệu càng lớn khi có nhiều tế bào thần kinh được thêm vào.
Sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning là gì?
| Yếu tố | Machine Learning | Deep Learning |
| Định nghĩa | Machine Learning là phương pháp các máy học tự động học hỏi, cải thiện kinh nghiệm mà không cần có một lập trình rõ ràng. | Deep Learning là phương pháp nghiên cứu sử dụng những mạng thần kinh nhân tạo tương tự như não người để bắt chước con người. |
| Mối quan hệ | Machine Learning là một phần của AI. | Deep Learning là một thành phần của Machine Learning. |
| Mục đích | Giải quyết những vấn đề thông qua việc máy học học tập dựa trên dữ liệu. | Bắt chước cách xử lý của bộ não con người, xử lý dữ liệu và tạo ra các mẫu đưa ra quyết định. |
| Ứng dụng | Ô tô thông minh, cảnh báo giao thông,… | Phân tích hình ảnh, phụ đề tự động, chatbots,… |
Bài viết trên là một số thông tin cơ bản về Machine Learning. Tuy nhiên để hiểu sâu hơn về AI, machine learning hay deep learning là một quá trình vô cùng phức tạp. Các công nghệ mới trong hiện tại đang tận dụng khả năng của những phương pháp này để có thể tối ưu hoá các hoạt động của con người.
Đọc thêm:
