Machine learning là gì?
Về cơ bản, Machine Learning là khả năng của hệ thống máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình tường minh cho từng tác vụ cụ thể.
Thay vì phải viết hàng triệu dòng Code để dạy máy tính nhận diện một vật thể, chúng ta chỉ cần cung cấp cho nó lượng lớn dữ liệu ví dụ.
Các thuật toán Machine Learning sẽ tự tìm ra quy luật, Pattern từ dữ liệu đó. Khái niệm về máy móc có khả năng học hỏi đã xuất hiện từ lâu, nhưng sự phát triển vượt bậc của công nghệ và khả năng xử lý dữ liệu lớn đã đưa Công nghệ Máy học (Machine Learning) trở thành công nghệ chủ chốt hiện nay.
Để hình dung Machine learning là gì một cách đơn giản, hãy liên tưởng đến cách một đứa trẻ học nhận biết thế giới xung quanh.
Khi một đứa trẻ học nhận biết quả táo, bạn sẽ cho nó xem nhiều quả táo khác nhau và nói “quả táo”. Đứa trẻ không được dạy bằng cách liệt kê chi tiết các đặc điểm khoa học mà tự động xử lý các ví dụ để hình thành khái niệm.
Tương tự, các mô hình Machine Learning học từ dữ liệu. Chúng ta cung cấp cho mô hình hàng nghìn hình ảnh quả táo và nhãn “quả táo”. Thuật toán phân tích hình ảnh, tìm ra các đặc điểm chung để khi nhìn thấy quả táo mới, nó có thể dự đoán chính xác. Quá trình này giúp hệ thống cải thiện khả năng theo thời gian, khiến Machine Learning được ứng dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực.
Machine learning workflow
Để một hệ thống Machine learning hoạt động hiệu quả, chúng cần tuân theo một quy trình chuẩn.
Mọi thứ bắt đầu với dữ liệu, yếu tố then chốt quyết định sự thành công của mô hình.
Thu thập dữ liệu (Data collection): Đây là bước đầu tiên, dữ liệu có thể thu thập được từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu thô thường chứa nhiều sai sót, nhiễu hoặc thiếu giá trị. Do đó, quá trình xử lý dữ liệu là cực kỳ quan trọng. Việc này bao gồm làm sạch, biến đổi và tích hợp dữ liệu để chuẩn bị cho bước huấn luyện. Một bộ dữ liệu “sạch” và phù hợp sẽ giúp thuật toán học tốt hơn nhiều.
Tiền xử lý (Preprocessing): Dựa vào bài toán cụ thể (ví dụ: làm sao để biết Machine learning là gì và ứng dụng ra sao), chúng sẽ chọn thuật toán Machine learning phù hợp nhất (Có nhiều loại mô hình khác nhau để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau).
Huấn luyện mô hình (Training model): Quá trình này sử dụng dữ liệu đã được xử lý để “dạy” mô hình cách nhận diện mẫu, mối quan hệ hoặc đưa ra dự đoán. Đây là lúc mô hình thực sự học hỏi từ dữ liệu, đây chính là cách hoạt động cốt lõi.
Đánh giá mô hình (Evaluating model): Sau khi huấn luyện xong, mô hình cần được đánh giá cẩn thận. Chúng sử dụng một tập dữ liệu riêng biệt để kiểm tra khả năng hoạt động trên dữ liệu mới. Các chỉ số đánh giá giúp chúng biết mô hình đang hoạt động tốt đến mức nào và liệu nó có khả năng tổng quát hóa hay không. Nếu kết quả chưa như ý, chúng có thể điều chỉnh tham số hoặc thử nghiệm với các mô hình khác.
Cải thiện (Improve): Để các mô hình đạt được độ chính xác mong muốn (từ 80% trở lên), những mô hình có độ chính xác dưới 80% cần được chạy lại. Quá trình này sẽ bắt đầu lại từ Bước 3 và lặp lại cho đến khi đạt được tiêu chí đề ra. Tổng thời gian dành cho ba bước cuối cùng của quy trình chiếm khoảng 30% tổng thời gian thực hiện.
Một số khái niệm về machine learning
Model: Đây chính là trái tim của hệ thống Machine Learning, nơi các thuật toán xử lý dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Xây dựng một Model hiệu quả là bước then chốt.
Data Point (Điểm dữ liệu): Là một đơn vị thông tin riêng lẻ hoặc một quan sát trong một tập dữ liệu lớn hơn. Mỗi data point thường được biểu diễn bằng một feature vector (vector đặc trưng) và có thể kèm theo một “label” (nhãn) nếu là bài toán học có giám sát. Ví dụ: Trong một dataset về khách hàng, mỗi khách hàng với tất cả thông tin của họ (tuổi, giới tính, thu nhập, lịch sử mua sắm) là một data point.
Dataset (Tập dữ liệu): Là một bộ sưu tập có cấu trúc của các data point (điểm dữ liệu). Đây là toàn bộ kho dữ liệu mà bạn có để làm việc trong một dự án Machine Learning. Dataset có thể chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau như số, văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v. và là nền tảng để xây dựng và đánh giá các mô hình học máy.
Training Data: tức là dữ liệu huấn luyện. Đây là tập hợp dữ liệu mà Model sử dụng để học hỏi và nhận biết các mẫu (Patterns). Chất lượng và số lượng của Training Data ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của Model. Nếu dữ liệu không tốt, Model khó lòng đưa ra kết quả chính xác.
Feature Vector (đặc trưng): Là một tập hợp các giá trị số (vector) biểu diễn các đặc điểm hoặc thuộc tính của một đối tượng hoặc sự kiện. Mỗi phần tử trong vector đặc trưng (gọi là “feature” hoặc “đặc trưng”) đại diện cho một đặc tính cụ thể của dữ liệu.
Một vấn đề lớn trong Machine Learning là chất lượng dữ liệu (Data Quality) và thiên kiến (Bias) trong thuật toán. Dữ liệu thiếu chính xác, không đầy đủ hoặc bị sai lệch sẽ dẫn đến Model hoạt động kém hiệu quả.
Nghiêm trọng hơn, nếu dữ liệu huấn luyện chứa đựng thiên kiến từ thế giới thực (ví dụ: thiên kiến giới tính, chủng tộc), Model được xây dựng từ đó cũng sẽ phản ánh và thậm chí khuếch đại những thiên kiến này, dẫn đến kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử trong các ứng dụng thực tế. Đảm bảo dữ liệu sạch, đại diện và xử lý thiên kiến là vô cùng cần thiết để Machine Learning thực sự mang lại lợi ích cho mọi người.
Ứng dụng của machine learning
Machine Learning đang định hình lại cách chúng ta sống và làm việc mỗi ngày. Khi tìm hiểu Machine learning là gì, bạn sẽ thấy công nghệ này len lỏi vào rất nhiều lĩnh vực, từ những trải nghiệm cá nhân quen thuộc đến các quy trình công nghiệp phức tạp.
Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng:
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Machine Learning là cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Hệ thống gợi ý trên các nền tảng thương mại điện tử hay dịch vụ streaming video là ví dụ điển hình. Dựa vào lịch sử tương tác của bạn, thuật toán Machine Learning sẽ phân tích và đưa ra những đề xuất sản phẩm hoặc nội dung phù hợp, giúp bạn dễ dàng tìm thấy thứ mình cần.
Khả năng dự báo:
Trong tài chính, nó giúp phát hiện giao dịch gian lận.
Trong sản xuất, nó dự đoán khi nào máy móc cần bảo trì. Điều này không chỉ tối ưu hóa hoạt động mà còn giảm thiểu rủi ro, tiết kiệm chi phí đáng kể.
Bảo mật và an ninh:
Bảo mật và an ninh cũng là lĩnh vực được ứng dụng Machine Learning rộng rãi. Nhận diện khuôn mặt để mở khóa điện thoại hay xác thực giao dịch ngân hàng đều sử dụng các mô hình học máy phức tạp. Các hệ thống an ninh mạng cũng dùng Machine Learning để phát hiện sớm các mối đe dọa tiềm ẩn.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):
Đây là một mảng ứng dụng rộng lớn của Machine Learning. Từ các trợ lý ảo, công cụ dịch thuật tự động đến phân tích cảm xúc từ văn bản, tất cả đều nhờ vào khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ của máy tính thông qua các thuật toán Machine Learning.
Mối quan hệ giữa Machine Learning, Deep Learning và AI
Nhiều người thường nhầm lẫn giữa AI, Machine Learning và Deep Learning. Cần làm rõ ba khái niệm này.
AI là Trí tuệ nhân tạo, mục tiêu chung là mô phỏng trí tuệ con người. Nó là lĩnh vực rộng nhất.
Machine Learning là một phần của AI. Công nghệ này giúp máy tính học từ dữ liệu. Không cần lập trình chi tiết, máy tự tìm quy luật.
Deep Learning là nhánh con của Machine Learning. Nó dùng mạng nơ-ron sâu, nhiều lớp. Rất mạnh xử lý dữ liệu phức tạp: hình ảnh, âm thanh, văn bản. Deep Learning là kỹ thuật nổi bật nhất hiện nay trong ML.
Tạm kết
Vậy là trong bài này, mình đã cùng các bạn tìm hiểu qua về machine learning là gì, các khái niệm cơ bản và ứng dụng của nó. Nếu như bạn thấy bài viết này hay hoặc có đóng góp về bài viết, đừng quên bình luận phía bên dưới để giúp mình hoàn thiện bài viết tốt hơn nha.
Để lại một bình luận