Machine Learning là gì?
Machine Learning (Máy học) là một nhánh con của trí tuệ nhân tạo (AI) và là một trong những công nghệ tiên tiến nhất trong lĩnh vực khoa học máy tính hiện nay. Nó cho phép máy tính có khả năng học hỏi và phát triển khả năng đưa ra quyết định mà không cần sự can thiệp trực tiếp từ con người. Bằng cách sử dụng các thuật toán toán học và thống kê, Machine Learning có thể phân tích, diễn giải dữ liệu để dự đoán, phản ứng theo mẫu hoặc hành vi trước đó.
Machine Learning là một phần của trí tuệ nhân tạo nhưng nó tập trung cụ thể vào việc phát triển các hệ thống có khả năng tự học từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian mà không cần lập trình lại. Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng lớn hơn không chỉ gồm Machine Learning mà còn nhiều kỹ thuật khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói mà không nhất thiết phải học từ dữ liệu.
Mặt khác, xét riêng về Deep Learning thì đây một nhánh của Machine Learning, sử dụng các mạng nơ-ron phức tạp với nhiều lớp (gọi là mạng nơ-ron sâu) để phân tích dữ liệu. Deep Learning đặc biệt hữu ích trong việc xử lý dữ liệu không cấu trúc như hình ảnh, âm thanh, văn bản. Nó có khả năng học từ lượng lớn dữ liệu không được cấu trúc và gắn nhãn một cách hiệu quả, cho phép nó hiểu được các mối quan hệ phức tạp hơn mà các thuật toán Machine Learning truyền thống không thể.
Cách thức hoạt động của Machine Learning
Quy trình hoạt động Machine Learning bao gồm một loạt các bước được thiết kế để cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần sự can thiệp trực tiếp từ con người. Dưới đây là các bước chi tiết trong Machine learning workflow:
Bước 1: Thu thập dữ liệu (Data Collection)
Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn nhưng quan trọng là phải đảm bảo nguồn chính thống nhằm tăng tính chính xác, hiệu quả của quá trình học máy.
Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing)
Tiền xử lý dữ liệu bao gồm các kỹ thuật nhằm chuẩn hóa dữ liệu như làm sạch dữ liệu, loại bỏ các giá trị không cần thiết, mã hóa các đặc trưng, gán nhãn dữ liệu,... Bước này rất quan trọng vì dữ liệu thô thường chứa nhiều vấn đề có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của mô hình Machine Learning. Thời gian hoàn thành bước tùy phụ thuộc vào quy mô dữ liệu mà bạn có
Bước 3: Huấn luyện mô hình (Training Model)
Trong giai đoạn này, các thuật toán Machine Learning được áp dụng để xây dựng mô hình dựa trên dữ liệu đã được tiền xử lý ở hai bước trên.
Bước 4: Đánh giá mô hình (Evaluating Model)
Sau khi mô hình đã được huấn luyện, bước tiếp theo là đánh giá hiệu suất của nó trên một tập dữ liệu kiểm tra chưa từng được sử dụng trong quá trình huấn luyện. Điều này sẽ hỗ trợ đánh giá độ chính xác, tin cậy của mô hình, nếu kết quả đạt trên 80% được coi là tốt.
Bước 5: Cải thiện mô hình (Improve)
Nếu kết quả đánh giá không đạt yêu cầu, tiếp tục lặp lại bước huấn luyện và đánh giá cho đến khi mô hình đạt độ chính xác mong muốn. Cải thiện mô hình có thể bao gồm thay đổi thuật toán, điều chỉnh các tham số hoặc sử dụng thêm dữ liệu mới.
Các phương pháp Machine Learning
Học có giám sát (Supervised Learning)
Supervised Learning là phương pháp sử dụng các tập dữ liệu đã được gắn nhãn nhằm phát triển một mô hình có khả năng dự đoán nhãn của dữ liệu mới dựa trên những mối quan hệ đã học. Thuật toán này rất phổ biến trong các ứng dụng như phân loại hình ảnh, dự đoán giá cả,...
Học không giám sát (Unsupervised Learning)
Unsupervised Learning sử dụng các thuật toán để tự động phân tích, nhóm các tập dữ liệu không có nhãn. Phương pháp này có khả năng tự mày mò, phát hiện các mẫu hoặc nhóm dữ liệu tiềm ẩn mà không cần sự hỗ trợ hay can thiệp từ phía con người.
Nhờ có khả năng phát hiện sự tương đồng, khác biệt trong dữ liệu cực kỳ tốt nên phương pháp Machine Learning này rất phổ biến trong các nghiệp vụ phân tích data. Ngoài ra, máy học không giám sát còn được áp dụng trong việc giảm số lượng tính năng của mô hình thông qua các thuật toán giảm kích thước như phân tích thành phần chính (PCA), phân tích giá trị đơn lẻ (SVD), giúp tối ưu hóa hiệu suất của mô hình mà không làm mất đi thông tin quan trọng.
Các loại thuật toán Machine Learning
Machine Learning sử dụng nhiều loại thuật toán khác nhau, mỗi loại phục vụ một mục đích cụ thể và dựa trên một nguyên tắc toán học đặc biệt. Dưới đây là 6 loại thuật toán phổ biến nhất:
Mạng thần kinh
Mạng thần kinh là mô hình deep learning lấy cảm hứng từ cấu trúc của não người gồm hàng loạt các nút xử lý tương tác lẫn nhau. Mạng thần kinh rất hiệu quả trong việc nhận dạng mẫu nên thường ứng dụng để dịch ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, giọng nói và cả trong việc tạo hình ảnh.
Hồi quy tuyến tính
Thuật toán này thường dùng để dự đoán các giá trị số thông qua mối quan hệ tuyến tính giữa các biến. Ví dụ điển hình của ứng dụng này là dự đoán giá nhà dựa trên các yếu tố như lịch sử giá cả, đặc điểm khu vực,...
Hồi quy logistic
Thuật toán machine learning này cũng là một dạng của hồi quy tuyến tính, được sử dụng để dự đoán kết quả phân loại (câu trả lời có hoặc không). Nó thường áp dụng trong các tình huống như phân loại thư rác hay trong kiểm soát chất lượng sản xuất.
Phân cụm
Các thuật toán phân cụm tự động phân loại dữ liệu thành các nhóm dựa trên sự tương đồng hoặc khác biệt giữa chúng giúp các nhà khoa học dữ liệu hiểu rõ hơn về cấu trúc và mối quan hệ trong dữ liệu.
Decision trees
Decision trees là một thuật toán phân loại và hồi quy dùng để dự đoán kết quả dựa trên một chuỗi các quyết định có cấu trúc phân nhánh. Lợi ích của thuật toán này là sự minh bạch, dễ dàng xác thực và dễ dàng biểu diễn qua sơ đồ cây.
Random forests
Random forests là một thuật toán kết hợp với decision trees để tăng độ chính xác và khả năng tổng quát hóa mô hình. Bằng cách kết hợp nhiều decision tress, thuật toán random forests sẽ cải thiện hiệu quả của mô hình trong việc dự đoán các biến số hoặc phân loại dữ liệu.