Machine Learning Là Gì? Ứng Dụng Của Machine Learning

Ngày đăng: 30/10/2022 | Không có phản hồi

Ngày cập nhật: 30/10/2022

Machine Learning là một trong những chủ đề được nhiều người quan tâm trong thời gian gần đây. Để giúp bạn hiểu rõ hơn machine learning là gì? Có những phương pháp machine learning cơ bản nào? Và các thuật toán machine learning nào phổ biến hiện nay?

Cùng theo dõi bài viết này để có thêm thông tin hữu ích cho mình trong quá trình tìm hiểu nhé. 

Machine learning là gì? 

Machine learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước hành động của con người, dần dần cải thiện độ chính xác của nó.

Machine learning còn là một thành phần quan trọng của lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển. Thông qua việc sử dụng các phương pháp thống kê, các thuật toán được đào tạo để đưa ra các phân loại hoặc dự đoán và khám phá những thông tin chi tiết từ chính các dự án khai thác dữ liệu. 

Thông qua các thông tin chi tiết có được để thúc đẩy việc đưa ra quyết định đối với các ứng dụng và doanh nghiệp, tác động mạnh đến các chỉ số tăng trưởng. Khi dữ liệu lớn tiếp tục nhu cầu mở rộng và phát triển đòi hỏi nhu cầu tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng lên. Họ sẽ được yêu cầu giúp xác định các câu hỏi kinh doanh có liên quan nhất và dữ liệu để trả lời chúng.

Bài toán của machine learning thường được chia làm hai loại là dự đoán (prediction) và phân loại (classification). Các bài toán dự đoán thường là giá nhà, giá xe, v.v, còn các bài toán phân loại thường là nhận diện chữ viết tay, đồ vật, v.v.

Đọc thêm: AI Marketing? Lợi Ích Không Tưởng Của AI Trong Marketing

Các phương pháp Machine learning

Supervised machine learning 

Supervised learning là gì? Supervised learning còn được gọi là máy học có giám sát, được định nghĩa bằng cách sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện các thuật toán phân loại dữ liệu 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 lượng của nó cho đến khi nó được lắp một cách thích hợp. Điều này xảy ra như một phần của quá trình xác nhận chéo để đảm bảo rằng mô hình tránh trang bị quá nhiều hoặc trang bị thiếu thông tin.

Supervised machine learning giúp các tổ chức giải quyết nhiều vấn đề trong thế giới thực trên quy mô lớn, chẳng hạn như phân loại thư rác trong một thư mục riêng biệt từ hộp thư đến của bạn. 

Một số phương pháp được sử dụng trong Supervised machine learning bao gồm: logistic regression, neural networks, linear regression, naive bayes, random forest, và support vector machine (SVM)

Unsupervised machine learning

Unsupervised machine learning là phương pháp sử dụng các thuật toán máy học để phân tích và phân cụm các tập dữ liệu không được gắn nhãn.

Không cần sự can thiệp của con người, các thuật toán này có thể phát hiện ra các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn. Khả năng phát hiện ra những điểm tương đồng và khác biệt trong thông tin của phương pháp này khiến nó trở nên lý tưởng cho việc phân tích dữ liệu khám phá, chiến lược bán chéo (cross-sell), phân khúc khách hàng cũng như nhận dạng hình ảnh và mẫu. 

Unsupervised machine learning 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 việc này. 

Các thuật toán khác được sử dụng trong học tập không giám sát bao gồm: k-means clustering, neural networks, và probabilistic clustering methods.

Semi-supervised learning

Semi-supervised learning cung cấp một phương pháp hiệu quả giữa học tập có giám sát và không giám sát. Trong quá trình đào tạo, nó sử dụng một tập dữ liệu có nhãn nhỏ hơn để hướng dẫn phân loại và trích xuất tính năng từ một tập dữ liệu lớn hơn, không được gắn nhãn. 

Phương pháp Semi-supervised learning có thể giải quyết vấn đề không có đủ dữ liệu được gắn nhãn cho thuật toán học có giám sát. Nó cũng hữu ích nếu quá tốn kém để gắn nhãn đủ dữ liệu. 

Các thuật toán phổ biến của machine learning

• Neural networks: Mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não con người, với một số lượng khổng lồ các nút xử lý được liên kết. Neural networks là thuật toán được dùng trong việc nhận dạng các mẫu và đóng một vai trò quan trọng trong các ứng dụng bao gồm dịch ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và tạo hình ảnh.
• Linear regression: 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.
• Logistic regression: Thuật toán giúp đưa ra dự đoán cho các biến phản hồi phân loại, chẳng hạn như câu trả lời “có/không” cho các câu hỏi. 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.
• Clustering: Các thuật toán phân cụm có thể xác định các mẫu trong dữ liệu để nó có thể được nhóm lại. Máy tính có thể giúp các nhà khoa học dữ liệu bằng cách xác định sự khác biệt giữa các mục dữ liệu mà con người đã bỏ qua.
• Decision trees: Là thuật toán được sử dụng để dự đoán giá trị số (hồi quy) và phân loại dữ liệu. Decision trees sử dụng một chuỗi phân nhánh của các quyết định được liên kết có thể được biểu diễn bằng sơ đồ cây. Một trong những ưu điểm của decision trees là chúng dễ xác thực và kiểm tra, không giống thuật toán Neural networks.
• Random forests: Trong một khu rừng ngẫu nhiên, thuật toán máy học dự đoán một giá trị hoặc danh mục bằng cách kết hợp các kết quả từ một số cây quyết định.

Machine learning workflow

Đánh giá vấn đề

Trước khi bạn bắt đầu suy nghĩ về cách giải quyết vấn đề với machine learning, hãy dành một chút thời gian để suy nghĩ về vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết. Hãy tự hỏi mình những câu hỏi sau đây:

• Bạn có một vấn đề được xác định rõ ràng để giải quyết? Có thể có nhiều cách tiếp cận khác nhau khi sử dụng machine learning để nhận ra các mẫu trong dữ liệu. Điều quan trọng là xác định thông tin bạn đang cố gắng đưa ra khỏi mô hình và lý do bạn cần thông tin đó.
• Machine learning có phải là giải pháp tốt nhất cho vấn đề này không? Bạn chỉ nên cân nhắc sử dụng machine learning cho vấn đề của mình nếu bạn có quyền truy cập vào một bộ dữ liệu khá lớn.
• Làm thế nào bạn có thể đo lường thành công của mô hình? 

Nguồn dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu

Bạn phải có quyền truy cập vào một tập hợp lớn dữ liệu đào tạo bao gồm thuộc tính (được gọi là một tính năng trong machine learning) mà bạn muốn để có thể suy luận (dự đoán) dựa trên các tính năng khác.

• Phân tích dữ liệu: 
  • Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và hợp lý hóa nó thành một tập dữ liệu.
  • Trực quan hóa dữ liệu để tìm kiếm xu hướng.
  • Sử dụng các công cụ và ngôn ngữ tập trung vào dữ liệu để tìm các mẫu trong dữ liệu.
  • Xác định các tính năng trong dữ liệu của bạn. Các tính năng bao gồm tập hợp con các thuộc tính dữ liệu mà bạn sử dụng trong mô hình của mình.
  • Làm sạch dữ liệu để tìm bất kỳ giá trị bất thường nào gây ra bởi lỗi trong quá trình nhập hoặc đo lường dữ liệu.
• Xử lý trước dữ liệu:
  • Chuẩn hóa dữ liệu số thành một tỷ lệ chung.
  • Áp dụng các quy tắc định dạng cho dữ liệu. 
  • Giảm dư thừa dữ liệu thông qua đơn giản hóa.
  • Biểu diễn văn bản dưới dạng số. 
  • Gán các giá trị chính cho các cá thể dữ liệu.

Mã mô hình của bạn

Phát triển mô hình của bạn bằng cách sử dụng các kỹ thuật machine learning đã thiết lập hoặc bằng cách xác định các hoạt động và phương pháp tiếp cận mới.

Bắt đầu học bằng cách làm việc thông qua hướng dẫn của TensorFlow. Bạn cũng có thể làm theo tài liệu scikit-learning hoặc tài liệu XGBoost để tạo mô hình của mình. Sau đó, kiểm tra một số mẫu mã được thiết kế để hoạt động với Nền tảng AI .

Đào tạo, đánh giá và điều chỉnh mô hình của bạn

Đến bước này, bạn cần bước huấn luyện cho mô hình của mình, có thể hiểu là giúp nó học trên dữ liệu mà bạn đã thu thập và xử lý ở hai bước đầu tiên của quy trình. 

Sau khi đã huấn luyện xong, bạn cần đứng trên nhiều góc độ khác nhau để đánh giá mô hình đó, tùy vào từng góc độ mà mô kết quả đánh giá tốt hay không tốt sẽ có sự khác nhau. Với những mô hình được đánh giá đạt trên 80% sẽ được cho là tốt. 

Cải thiện

Bước cuối cùng trong quy trình machine learning chính là cải thiện. Sau khi đã thực hiện xong việc đánh giá mô hình, các mô hình đạt độ chính xác không tốt sẽ được đào tạo lại. Quá trình đào tạo lại sẽ bắt đầu từ bước 3 cho đến khi đạt độ chính xác cao đúng như kỳ vọng của bạn. Thông thường thời gian của 3 bước cuối cùng sẽ rơi vào khoảng 30% tổng thời gian thực hiện mô hình. 

Đọc thêm: C++ Là Gì? Ứng Dụng Ngôn Ngữ Lập Trình C++ Trong Thực Tế

Ứng dụng thực tế của Machine learning

Một số ứng dụng thực tế của learning machine như: 

• Speech recognition: Dùng để nhận dạng giọng nói tự động (ASR), nhận dạng giọng nói máy tính hoặc chuyển giọng nói thành văn bản. Đây là một khả năng sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để dịch giọng nói của con người sang định dạng viết.
• Customer service: Chatbots trực tuyến đang thay thế các tác nhân con người trong hành trình của khách hàng, thay đổi cách chúng ta nghĩ về sự tương tác của khách hàng trên website và nền tảng xã hội.
• Computer vision: Công nghệ AI này cho phép máy tính lấy thông tin có ý nghĩa từ video, hình ảnh kỹ thuật số và các đầu vào trực quan khác, sau đó thực thi hành động thích hợp.
• Recommendation engines: Sử dụng dữ liệu hành vi tiêu dùng trong quá khứ, các thuật toán AI learning có thể giúp khám phá các xu hướng dữ liệu có thể được sử dụng để phát triển các chiến lược cross-sell hiệu quả hơn.
• Automated stock trading: Được thiết kế để tối ưu hóa danh mục đầu tư chứng khoán, các nền tảng giao dịch tần suất cao do AI điều khiển để hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần đến sự can thiệp của con người.
• Fraud detection: Các ngân hàng và các tổ chức tài chính có thể sử dụng máy học để phát hiện các giao dịch đáng ngờ.

Kết luận

Một số thông tin hữu ích về machine learning là gì đã được Glints chia sẻ chi tiết đến bạn trong bài viết trên. Hy vọng thông qua bài bài viết trên của chúng mình, bạn sẽ hiểu rõ hơn về học máy là gì. 

Theo dõi Glints để xem thêm nhiều thông tin hữu ích khác nhé!