Machine Learning, là nhánh quan trọng của Trí tuệ nhân tạo (AI), giúp máy tính học từ dữ liệu để tự cải thiện. Công nghệ này nhận diện mẫu, tự động hóa và đưa ra dự đoán/quyết định chính xác mà không cần lập trình chi tiết, là nền tảng cho nhiều ứng dụng thực tế. Cùng tìm hiểu chi tiết về Machine Learning trong bài viết dưới đây!
Machine Learning là gì?
Machine Learning (ML), hay còn gọi là Học máy, là một lĩnh vực quan trọng trong kỷ nguyên công
nghệ 4.0 và đã trở thành nền tảng cho nhiều ứng dụng hiện đại. Nó không chỉ là
một từ khóa "hot" mà còn là một nhánh của khoa học máy tính và thuộc
về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI). Học máy tập trung vào việc sử dụng dữ liệu
và thuật toán để cho phép AI hoặc máy tính bắt chước cách học của con người, dần
dần cải thiện độ chính xác của nó. Mục tiêu là cho phép máy tính học từ dữ liệu
và đưa ra quyết định hoặc dự đoán mà không cần được lập trình rõ ràng cho từng
tác vụ.
Theo Tom
Mitchell trong cuốn sách "Machine Learning" năm 1997, ML được định
nghĩa thông qua một chương trình thực hiện nhiệm vụ T, thu được trải nghiệm E,
và nhờ học hỏi từ E, nó có thể thay đổi để tiến tới thực hiện task T+1 nhằm cải
thiện hiệu suất P. Một ví dụ điển hình là AlphaGo, một chương trình chơi cờ
vây. Nhiệm vụ T là chơi cờ với người chơi khác, trải nghiệm E là kinh nghiệm
sau các ván cờ, và hiệu suất P là xác suất thắng ván tiếp theo. AlphaGo liên tục
chơi để cập nhật kinh nghiệm E và nâng cao xác suất thắng P.
ML thường bị nhầm
lẫn với AI và Học sâu (Deep Learning). AI là khái niệm bao quát nhất, hướng đến
việc giải quyết các vấn đề phức tạp, ra quyết định và học hỏi. ML là một nhánh
nhỏ hơn của AI, tập trung vào việc đào tạo máy tính thông qua dữ liệu. Học sâu
là một phân nhánh của học máy, phức tạp hơn, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều
lớp để xử lý dữ liệu lớn và giải quyết các bài toán khó như nhận diện hình ảnh,
giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Các bài toán ML thường được chia làm hai loại chính: dự đoán (prediction) và phân loại (classification). ML là một cách hiệu quả để tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp và đã thu hút sự chú ý nhờ ứng dụng rộng rãi. Nó giúp doanh nghiệp xử lý lượng lớn dữ liệu, nhận diện mẫu và đưa ra quyết định chính xác.
Quy
trình hoạt động thuật toán Machine Learning
Quy trình triển
khai hoặc hoạt động của thuật toán Machine Learning thường bao gồm các bước
sau:
1. Thu thập dữ
liệu (Data Collection / Gathering data):
Đây là bước đầu tiên và quan trọng. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn
khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp văn bản, hình ảnh, âm thanh, web. Cần chuẩn bị
và sắp xếp dữ liệu theo định dạng phù hợp. Việc thu thập từ nguồn chính thống đảm
bảo dữ liệu chính xác, giúp máy học đúng đắn và hiệu quả. Thu thập dữ liệu là
bước cực kỳ quan trọng, quyết định đến hiệu quả của thuật toán.
2. Tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing / Data
preprocessing): Bước này nhằm đảm bảo
chất lượng dữ liệu trước khi huấn luyện. Bao gồm các công việc như:
-
Trích xuất dữ liệu (Data extraction).
-
Làm sạch dữ liệu (Data cleaning): loại bỏ trùng lặp, sửa lỗi, xử lý giá trị thiếu.
-
Chuyển đổi dữ liệu (Data transformation).
-
Chuẩn hóa dữ liệu (Data normalization): điều chỉnh dữ liệu về định dạng chuẩn.
-
Trích xuất đặc trưng (Feature extraction). Tiền xử lý giúp mô hình dễ dàng phân
tích và học hỏi, tăng độ chính xác của dự đoán. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
thường chiếm nhiều thời gian và công sức nhất, có thể lên đến hơn 70% tổng thời
gian thực hiện. Độ chính xác của kết quả phụ thuộc rất lớn vào lượng dữ liệu đầu
vào.
3. Phân tích dữ liệu (Data analysis): Bước này thường đi kèm với việc khám phá dữ liệu để
hiểu rõ hơn về cấu trúc và đặc điểm của nó.
4. Xây dựng mô hình máy học (Model building): Chọn và thiết lập mô hình dựa trên bài toán cần giải
quyết.
5. Huấn luyện mô hình (Model training / Training
Model): Giai đoạn mô hình học
các mối quan hệ và mẫu trong dữ liệu đã được xử lý. Dữ liệu huấn luyện được sử
dụng để giúp mô hình nhận diện các yếu tố quan trọng và đưa ra dự đoán cho dữ
liệu mới. Cần chọn thuật toán phù hợp và tối ưu hóa tham số/cấu hình. Mô hình sẽ
dần cải thiện qua mỗi lần huấn luyện.
6. Đánh giá mô hình (Model evaluation / Evaluating
Model): Sau khi huấn luyện,
mô hình được đánh giá để kiểm tra hiệu quả. Sử dụng tập dữ liệu kiểm tra (test
data) chưa dùng trong huấn luyện để đo lường hiệu suất. Độ chính xác (accuracy)
là một chỉ số quan trọng, thường được tính bằng tỷ lệ dự đoán đúng. Độ chính
xác trên 80% thường được coi là tốt.
7. Điều chỉnh và
tối ưu hóa tham số (Adjusting and optimizing parameters / Improve): Dựa trên kết quả đánh giá, các siêu tham số
(hyperparameters) của mô hình có thể được điều chỉnh để cải thiện hiệu suất.
Các mô hình có độ chính xác chưa tốt cần được huấn luyện lại. Các phương pháp
như tìm kiếm theo lưới (grid search) hoặc ngẫu nhiên (random search) giúp tìm
siêu tham số phù hợp. Khi được tối ưu, mô hình hoạt động hiệu quả và chính xác
hơn. Ba bước cuối (training, evaluation, improve/tuning) thường chiếm khoảng
30% tổng thời gian thực hiện.
Các
phương pháp Machine Learning
Có nhiều cách để
phân loại các thuật toán Machine Learning. Cách phổ biến nhất là dựa trên
phương thức học (Learning style), chia thành các loại chính sau:
1. Học có giám
sát (Supervised Learning):
- Định nghĩa: Sử dụng tập dữ liệu đã được gán nhãn
(labeled data) để huấn luyện. Mô hình học mối quan hệ giữa đầu vào (data) và đầu
ra (label/outcome).
-
Mục tiêu: Dự đoán đầu ra (outcome)
hoặc phân loại dữ liệu mới dựa trên
các cặp (input, outcome) đã biết.
-
Ví dụ: Nhận dạng chữ viết tay, xác định email spam, dự đoán khả năng thanh toán
nợ của khách hàng, nhận diện và nhóm ảnh theo người/địa điểm (Google Photos), dự
đoán giới tính/tuổi từ khuôn mặt. Cách học này tương tự cách con người học bảng
chữ cái khi còn nhỏ.
-
Các loại bài toán con:
+ Classification (Phân loại): Nhãn (label) thuộc một trong số hữu hạn nhóm.
+ Regression (Hồi quy): Nhãn là một giá trị thực liên tục.
-
Thuật toán phổ biến: Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees,
Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Naive
Bayes, Neural Networks.
2. Học không giám sát (Unsupervised Learning):
-
Định nghĩa: Sử dụng dữ liệu đầu vào chưa được gán nhãn. Không biết trước
outcome hay nhãn chính xác.
-
Mục tiêu: Dựa vào cấu trúc dữ liệu để phát hiện các mẫu ẩn, phân nhóm
(clustering) hoặc giảm số chiều của dữ liệu. Giúp máy tính có kiến thức, hiểu về
dữ liệu.
-
Ví dụ: Phân cụm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm, phân loại các mảnh ghép
theo hình dạng hoặc màu sắc khi không được hướng dẫn, phân loại các câu chuyện
tin tức cùng chủ đề (Google News). Cho phép các công ty khám phá dữ liệu và
phát hiện mẫu nhanh hơn.
-
Các loại bài toán con:
+ Clustering (phân nhóm/phân cụm): Chia toàn bộ dữ liệu thành các nhóm nhỏ dựa trên sự
liên quan.
+ Association:
Khám phá quy luật dựa trên nhiều dữ liệu cho trước (ví dụ: khách hàng mua sản
phẩm A có xu hướng mua thêm sản phẩm B).
-
Thuật toán phổ biến: K-Means Clustering, DBSCAN, Hierarchical Clustering,
Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA),
Neural Networks, Probabilistic Clustering.
3. Học bán giám sát (Semi-supervised Learning):
-
Định nghĩa: Áp dụng cho các bài toán có lượng lớn dữ liệu nhưng chỉ một phần được
gán nhãn. Kết hợp giữa học có giám sát và không giám sát.
-
Mục tiêu: Tận dụng dữ liệu không nhãn để cải thiện khả năng học của mô hình được
huấn luyện trên dữ liệu có nhãn hạn chế.
-
Ưu điểm: Thu thập dữ liệu có nhãn tốn thời gian và chi phí cao, trong khi dữ liệu
không nhãn dễ thu thập hơn.
-
Ví dụ: Một phần ảnh hoặc văn bản được gán nhãn, phần lớn còn lại chưa được gán
nhãn. Mô hình bắt đầu với dữ liệu nhãn nhỏ, sau đó sử dụng dữ liệu không nhãn lớn
hơn để cải thiện khả năng tổng quát.
-
Thuật toán phổ biến: Self-Training, Co-Training, Graph-Based Methods, Label
Propagation, Transductive Support Vector Machines (TSVM), Entropy Minimization,
Pseudo-Labeling.
4. Học tăng cường (Reinforcement Learning):
-
Định nghĩa: Hệ thống học cách hành động
trong một môi trường thông qua thử nghiệm và rút kinh nghiệm.
-
Mục tiêu: Dựa trên phản hồi (phần thưởng/hình phạt) từ môi trường để học cách
hành động nhằm đạt được lợi ích cao nhất (maximizing the performance) hoặc nhận
được phần thưởng nhiều nhất có thể.
-
Ví dụ: Lý thuyết trò chơi (Game Theory), thuật toán xác định nước đi tối ưu để
đạt điểm cao nhất. AlphaGo sử dụng RL (tự chơi với chính nó) để tìm nước đi tối
ưu hơn sau khi học từ ván cờ con người. Hệ thống chơi cờ vua học và điều chỉnh
chiến lược dựa trên thắng/thua.
- Thuật toán phổ biến: Q-Learning, Deep Q-Network (DQN), SARSA, Policy Gradient Methods, Actor-Critic Methods, PPO, TRPO, DDPG, Soft Actor-Critic (SAC).
Ngoài cách phân
loại dựa trên phương thức học, ML còn có thể được phân nhóm dựa trên chức năng
(Function), bao gồm Regression, Classification, Instance-based, Regularization,
Bayesian, Clustering, Artificial Neural Network, Dimensionality Reduction, và
Ensemble Algorithms.
Ứng
dụng của Machine Learning
Machine Learning
đang được ứng dụng rộng rãi và hiệu quả trong hầu hết các lĩnh vực của đời sống,
bao gồm:
- Nhận diện hình
ảnh: Ví dụ Google Photos.
- Nhận diện giọng nói: Ví dụ Siri, Google Assistant.
- Dịch tự động:
Ví dụ Google Translate.
- Đề xuất sản phẩm:
Sử dụng trong thương mại điện tử để phân tích hành vi mua sắm và đưa ra gợi ý
cá nhân hóa.
- Xe ô tô tự lái.
- Trợ lý cá nhân ảo.
- Phát hiện gian lận trực tuyến: Phát hiện gian lận thẻ tín dụng, đánh giá mối đe dọa
bảo mật.
- Chẩn đoán y tế:
Phân tích hình ảnh y tế (X-quang, MRI, CT scan) để nhận diện dấu hiệu bệnh (ung
thư, tim mạch). Dự đoán bệnh nhân có nguy cơ cao hoặc phát triển phác đồ điều
trị cá nhân hóa.
- Dịch vụ khách hàng và chatbot: Cung cấp dịch vụ tự động, hiểu và phản hồi câu hỏi
khách hàng.
- An ninh mạng:
Phát hiện mối đe dọa và hành vi gian lận trong hệ thống mạng.
- Tiếp thị và quảng cáo: Phân tích hành vi khách hàng, tối ưu hóa chiến lược
tiếp thị, cá nhân hóa quảng cáo.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Hỗ trợ dịch máy, nhận diện giọng nói (chuyển giọng nói thành văn bản).
- Tự động hóa:
Loại bỏ các công việc lặp lại, ví dụ tự động hóa quy trình bằng robot.
- Dự báo thời tiết:
Xử lý lượng lớn dữ liệu quan sát để dự báo chính xác hơn con người.
- Sinh học, Nông
nghiệp, Hóa học, Mạng máy tính, Khoa học vũ trụ, Robotics.
Nhờ khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và nhận diện mẫu, ML giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác và nhanh chóng. Nó tỏ ra hiệu quả hơn con người trong nhiều lĩnh vực cụ thể.
