Machine learning là gì? Ứng dụng của máy học siêu trí tuệ

Là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, machine learning đã góp phần không nhỏ trong việc tự động hóa và tối ưu những quy trình sản xuất, quản lý, kiểm tra,... đồng thời thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của các doanh nghiệp cũng như đời sống của chính con người.

Vậy machine learning là gì? Tại sao lại nói công nghệ máy học là nền tảng vững chắc cho thời đại mới? Hãy cùng phuongnamvina.com tìm hiểu chi tiết về máy học trong nội dung bên dưới để thấu hiểu những lợi ích mà công nghệ này mang lại nhé.️

Mục lục

Tổng quan về máy học - Machine learning

Machine learning là gì? Tổng quan về machine learning

Machine learning là gì?

Machine learning (máy học) là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính cho phép máy tính tự học và cải thiện hiệu suất từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Các thuật toán này sử dụng thống kê để tìm ra các mẫu và dự đoán từ dữ liệu, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dự báo tài chính, và tự động hóa. Với khả năng học hỏi và thích nghi, machine learning đang cách mạng hóa cách chúng ta xử lý và hiểu thông tin.

Lịch sự hình thành và phát triển machine learning

Thuật ngữ "machine learning" lần đầu tiên được nhà tiên phong về trí tuệ nhân tạo và trò chơi máy tính Arthur Samuel đặt ra vào năm 1959. Tuy nhiên, Samuel đã viết chương trình học máy tính đầu tiên khi làm việc tại IBM vào năm 1952. Chương trình này là một trò chơi cờ tướng mà máy tính cải thiện mỗi khi chơi, phân tích những nước đi nào tạo nên chiến lược chiến thắng.

Năm 1957, Frank Rosenblatt đã tạo ra mạng nơ-ron máy tính nhân tạo đầu tiên, được gọi là perceptron, được thiết kế để mô phỏng các quá trình tư duy của não người.

Năm 1967, thuật toán "nearest neighbor" được thiết kế, đánh dấu sự khởi đầu của nhận diện mẫu cơ bản bằng máy tính.

Những phát hiện sớm này rất đáng kể, nhưng thiếu các ứng dụng hữu ích và sức mạnh tính toán hạn chế của thời đại đó dẫn đến một thời kỳ trì trệ lâu dài trong machine learning và AI cho đến những năm 1980.

Cho đến những năm 80 và đầu 90, máy học và trí tuệ nhân tạo gần như đồng nhất. Nhưng khoảng đầu những năm 90, các nhà nghiên cứu bắt đầu tìm ra những ứng dụng thực tiễn hơn cho các kỹ thuật giải quyết vấn đề mà họ đã tạo ra hướng tới AI.

Quy trình xử lý của Machine learning

Quy trình xử lý của machine learning

Quy trình làm việc của machine learning khác nhau theo từng dự án, nhưng thường bao gồm bốn giai đoạn cơ bản:

Thu thập dữ liệu machine learning

Thu thập dữ liệu là một trong những giai đoạn quan trọng nhất của quy trình làm việc machine learning. Trong quá trình thu thập dữ liệu, bạn đang xác định tính hữu ích và độ chính xác tiềm năng của dự án thông qua chất lượng của dữ liệu bạn thu thập.

Để thu thập dữ liệu, bạn cần xác định các nguồn của mình và tổng hợp dữ liệu từ các nguồn đó vào một tập dữ liệu duy nhất. Điều này có thể có nghĩa là streaming dữ liệu từ các cảm biến Internet of Things, tải về các tập dữ liệu mã nguồn mở, hoặc xây dựng một hồ dữ liệu từ các tệp, nhật ký hoặc phương tiện khác nhau.

Tiền xử lý dữ liệu

Khi dữ liệu đã được thu thập, bạn cần tiền xử lý nó. Tiền xử lý bao gồm việc làm sạch, xác minh và định dạng dữ liệu thành một tập dữ liệu có thể sử dụng được. Nếu bạn thu thập dữ liệu từ một nguồn duy nhất, quá trình này có thể tương đối đơn giản. Tuy nhiên, nếu bạn tổng hợp nhiều nguồn, bạn cần đảm bảo rằng các định dạng dữ liệu khớp nhau, dữ liệu có độ tin cậy như nhau và loại bỏ bất kỳ bản sao tiềm năng nào.

Xây dựng tập dữ liệu

Giai đoạn này bao gồm việc chia dữ liệu đã xử lý thành ba tập dữ liệu: tập huấn luyện, tập xác nhận và tập kiểm tra:

Tập huấn luyện (Training set): được sử dụng để huấn luyện ban đầu cho thuật toán và dạy nó cách xử lý thông tin. Tập này xác định phân loại mô hình thông qua các tham số.
Tập xác nhận (Validation set): được sử dụng để ước tính độ chính xác của mô hình. Tập dữ liệu này được sử dụng để tinh chỉnh các tham số của mô hình.
Tập kiểm tra (Test set): được sử dụng để đánh giá độ chính xác và hiệu suất của các mô hình. Tập này nhằm phơi bày bất kỳ vấn đề hoặc lỗi huấn luyện nào trong mô hình.

Huấn luyện và tinh chỉnh

Khi bạn có các tập dữ liệu, bạn sẵn sàng huấn luyện mô hình của mình. Điều này bao gồm việc cung cấp tập huấn luyện cho thuật toán của bạn để nó có thể học các tham số và đặc trưng phù hợp được sử dụng trong phân loại.

Khi việc huấn luyện hoàn tất, bạn có thể tinh chỉnh mô hình bằng tập dữ liệu xác nhận của mình. Điều này có thể bao gồm việc thay đổi hoặc loại bỏ các biến số và bao gồm quá trình tinh chỉnh các thiết lập đặc trưng của mô hình (siêu tham số) cho đến khi đạt được mức độ chính xác chấp nhận được.

Đánh giá machine learning

Cuối cùng, sau khi tìm được một bộ siêu tham số chấp nhận được và tối ưu hóa độ chính xác của mô hình, bạn có thể kiểm tra mô hình của mình. Việc kiểm tra sử dụng tập dữ liệu kiểm tra của bạn và nhằm xác minh rằng các mô hình của bạn đang sử dụng các đặc trưng chính xác. Dựa trên phản hồi nhận được, bạn có thể quay lại huấn luyện mô hình để cải thiện độ chính xác, điều chỉnh cài đặt đầu ra hoặc triển khai mô hình theo yêu cầu.

Machine learning

Các phương pháp machine learning thông dụng

1. Supervised machine learning (máy học có giám sát)

Đây là quá trình sử dụng các tập dữ liệu đã được gắn nhãn để xây dựng các thuật toán, mục đích chính là nhằm phân loại dữ liệu hoặc dự đoán kết quả một cách chính xác.

Máy học có giám sát đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết nhiều vấn đề thực tế có quy mô lớn của các tổ chức. Chẳng hạn như phân loại thư rác từ hộp thư đến vào trong một thư mục riêng biệt. Một số phương pháp phổ biến được ứng dụng nhiều trong học máy có giám sát hiện nay bao gồm có: Navie Bayes, mạng nơ-ron, Random Forest, hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính và thuật toán SVM,....

2. Unsupervised machine learning (máy học không giám sát)

Đây là quy trình sử dụng chính các thuật toán học máy để tiến hành phân tích và phân cụm những tệp dữ liệu không có gắn nhãn. Đồng thời tự động tìm ra các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn mà không cần phải nhờ đến sự can thiệp của con người.

Nhờ vào khả năng phát hiện ra những điểm giống và khác nhau trong thông tin mà phương pháp này đã nhanh chóng được các doanh nghiệp áp dụng để phân tích dữ liệu, phân khúc khách hàng, xây dựng chiến lược bán chéo và nhận diện mẫu, hình ảnh.

Ngoài ra, máy học không giám sát còn có thể áp dụng để làm giảm số lượng các tính năng có trong một mô hình bằng cách làm giảm kích thước. Trong đó, việc phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích giá trị đơn lẻ (SVD) được xem là hai phương án tiếp cận phổ biến nhất cho việc này. Hiện nay, một số thuật toán được sử dụng phổ biến trong máy học không giám sát chủ yếu gồm: phân cụm K-mean, neural network hay phương pháp phân nhóm xác suất,....

3. Semi-supervised learning (học máy bán giám sát)

Trong quá trình đào tạo, công nghệ học máy bán giám sát sẽ sử dụng một tập dữ liệu có nhãn nhỏ hơn để hướng dẫn phân loại, đồng thời trích xuất các tính năng từ một tập dữ liệu lớn hơn không có nhãn.

Nhìn chung, phương pháp học máy bán giám sát có thể giải quyết các thách thức khi không đủ dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện thuật toán học có giám sát. Đồng thời, nó cũng là một lựa chọn hữu ích khi việc gắn nhãn cho dữ liệu không khả thi hoặc quá tốn kém.

Ngoài các phương pháp đã đề cập trên thì vẫn còn một số phương pháp như:

Deep learning: học sâu
Reinforce learning: học củng cố / tăng cường

9 thuật toán phổ biến trong machine learning

Các thuật toán machine learning thông dụng hàng đầu mà bất kỳ người mới bắt đầu tìm hiểu về công nghệ này cũng cần phải nắm bắt.

Linear Regression (Hồi quy tuyến tính): Thuật toán này được áp dụng để dự đoán các giá trị số dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các biến số khác nhau. Ví dụ, Linear Regression có thể được áp dụng để dự đoán giá nhà dựa trên thông tin lịch sử của khu vực.
Clustering (Phân cụm): Là những thuật toán phân cụm có khả năng nhận diện các mẫu trong dữ liệu và nhóm chúng lại với nhau. Thông qua việc xác định sự khác biệt giữa các mục dữ liệu, máy tính sẽ hỗ trợ các nhà khoa học tối ưu hóa việc nhóm dữ liệu một cách hiệu quả.
Artificial Neural Network (Mạng thần kinh): là một hệ thống mô phỏng cách hoạt động của bộ não con người với hàng loạt các nút xử lý được kết nối với nhau. Nó được biết đến với khả năng nhận dạng các mẫu và đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng như dịch ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, giọng nói và tạo hình ảnh.
Decision Tree (Cây quyết định): Đây là thuật toán được áp dụng cả cho việc dự đoán hồi quy và phân loại dữ liệu thành các nhóm. Decision tree sử dụng một chuỗi các quyết định phân nhánh liên kết với nhau và có thể được biểu diễn dưới dạng sơ đồ cây.
Logistic Regression (Hồi quy logistic): Là một thuật toán học có giám sát, Logistic Regression có vai trò dự đoán các biến phản hồi phân loại, tức là câu trả lời có hoặc không. Ngoài ra, nó cũng thường được dùng trong các ứng dụng như phân loại thư rác và kiểm soát chất lượng trên dây chuyền sản xuất.
Random Forests: Là một thuật toán học máy dùng để dự đoán giá trị hoặc phân loại danh mục bằng cách kết hợp các kết quả từ một tập hợp các decision trees.
Support Vector Machine (Thuật toán SVM): là một phương pháp phân loại mạnh mẽ. Nó hoạt động bằng cách chuyển dữ liệu thô thành các điểm trong không gian N chiều (với N là số lượng đối tượng). Trong đó, mỗi tính năng sẽ được gán cho một tọa độ cụ thể nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân loại dữ liệu. Hiện nay, thuật toán SVM có thể giải quyết nhiều vấn đề lớn như phân loại hình ảnh trên diện rộng, hiển thị quảng cáo và phát hiện hình ảnh.
K-Nearest Neighbors (KNN): Đây là một thuật toán phân loại và dự đoán bằng việc dùng khoảng cách Euclidean để tìm K điểm dữ liệu ở vị trí gần nhất với một điểm dữ liệu mới. Tiếp đến, thuật toán lại sử dụng nhãn của các điểm gần nhất để tiến hành dự đoán nhãn của điểm mới. Với ưu điểm này mà KNN thường được áp dụng trong việc phân loại khách hàng, phân loại sản phẩm và phân loại ảnh.
Deep Learning: Là một loại thuật toán học máy sử dụng các mạng thần kinh sâu để giải quyết các vấn đề phức tạp, bao gồm nhận dạng hình ảnh, giọng nói, ngôn ngữ tự nhiên và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Công nghệ máy học

Ứng dụng của machine learning trong thực tế

Hiện nay, máy học đã trở nên rất phổ biến và bạn có thể thấy nhiều ứng dụng của máy học trong các lĩnh vực thực tiễn như sau:

- Dịch vụ khách hàng: Chatbots trực tuyến đang dần thay thế nhân viên trong việc tương tác và chăm sóc khách hàng, qua đó làm tăng trải nghiệm của người dùng trên các trang web bán hàng hiện nay.

- Nhận dạng giọng nói: Công nghệ này giúp tự động nhận diện và chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Điều này thực hiện thông qua việc áp dụng các thức xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để chuyển đổi từ ngôn ngữ nói của con người sang dạng văn bản.

- Thị giác máy tính: Công nghệ AI này giúp máy tính hiểu và rút ra thông tin ý nghĩa từ video, hình ảnh kỹ thuật số và các dữ liệu trực quan khác, sau đó thực hiện các hành động thích hợp dựa trên thông tin đó.

- Công cụ gợi ý: Với việc sử dụng dữ liệu về hành vi tiêu dùng trong quá khứ, các thuật toán học máy AI có thể phân tích và nhận biết các xu hướng dữ liệu, từ đó phát triển các chiến lược gợi ý sản phẩm (cross-sell) phù hợp và hiệu quả.

- Giao dịch chứng khoán tự động: Các hệ thống giao dịch tần suất cao dựa trên trí tuệ nhân tạo được thiết kế để tối ưu hóa các danh mục đầu tư chứng khoán. Chúng thực hiện hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần sự can thiệp của con người.

- Phát hiện gian lận: Các tổ chức tài chính và ngân hàng có thể áp dụng máy học để phát hiện và ngăn chặn các giao dịch đáng ngờ, phi pháp.

Cách chọn nền tảng AI phù hợp cho machine learning

Việc lựa chọn một nền tảng AI có thể là một quá trình đầy thách thức. Chọn sai hệ thống có thể làm tăng chi phí hoặc hạn chế việc sử dụng các công cụ và công nghệ có giá trị khác. Khi xem xét nhiều nhà cung cấp để chọn nền tảng AI, người ta thường có xu hướng nghĩ rằng càng nhiều tính năng thì hệ thống càng tốt.

Ml là gì?

Tuy nhiên, người đánh giá nên bắt đầu bằng cách suy nghĩ xem nền tảng AI sẽ làm gì cho tổ chức của họ. Những khả năng machine learning nào cần được cung cấp và những tính năng nào quan trọng để đạt được chúng? Một tính năng bị thiếu có thể làm giảm tính hữu dụng của toàn bộ hệ thống. Dưới đây là một số tính năng cần xem xét:

Khả năng MLOps:

Giao diện thống nhất
Công cụ machine learning tự động
Tối ưu hóa quyết định
Mô hình hóa trực quan
Phát triển tự động
Trình tạo dữ liệu tổng hợp

Khả năng AI sáng tạo:

Trình tạo nội dung
Phân loại tự động
Trình tạo bản tóm tắt
Khả năng trích xuất dữ liệu

Việc đánh giá các tính năng này so với nhu cầu cụ thể của tổ chức sẽ giúp bạn chọn được nền tảng AI phù hợp không chỉ đáp ứng yêu cầu hiện tại mà còn có thể mở rộng theo nhu cầu trong tương lai.

Những thách thức mà Machine Learning đang phải đối mặt

Tính "Siêu trí tuệ" của công nghệ

Trí thông minh nhân tạo mạnh mẽ, mặc dù chưa xuất hiện ngay lập tức, nhưng đã đặt ra nhiều câu hỏi thú vị về việc sử dụng các hệ thống tự động. Ví dụ, xe tự lái có thể gây tai nạn, nhưng trách nhiệm thuộc về ai? Việc phát triển các phương tiện tự động hóa hoàn toàn hay chỉ bán tự động vẫn là chủ đề tranh luận.

Tác động của AI lên việc làm

Nhiều người lo lắng rằng AI sẽ thay thế con người, nhưng thực tế là AI thay đổi nhu cầu công việc. Trong một số ngành, nhu cầu mới sẽ xuất hiện như quản lý hệ thống AI hay giải quyết các vấn đề phức tạp. Thách thức lớn nhất là hỗ trợ con người chuyển sang những vai trò mới này.

Quyền riêng tư

Quyền riêng tư dữ liệu là một mối quan tâm lớn. Các quy định như GDPR ở châu Âu và CCPA ở Mỹ đã thúc đẩy các công ty phải thay đổi cách lưu trữ và sử dụng thông tin cá nhân, tăng cường đầu tư vào bảo mật để giảm thiểu rủi ro bị tấn công mạng.

Sự thiên vị và phân biệt đối xử

Machine learning có thể phản ánh sự thiên vị trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến những quyết định không công bằng. Ví dụ, Amazon đã phải hủy bỏ một công cụ tuyển dụng AI do thiên vị giới tính. Các doanh nghiệp cần phải có biện pháp để phát hiện và loại bỏ sự thiên vị trong các hệ thống AI của mình.

Trách nhiệm

Hiện tại, không có nhiều quy định rõ ràng về việc đảm bảo AI được sử dụng một cách đạo đức. Các khuôn khổ đạo đức hiện tại chỉ mang tính hướng dẫn, và các công ty thường chỉ bị thúc đẩy bởi hậu quả tài chính của các hệ thống AI phi đạo đức.

Trên đây là thông tin về machine learning mà công ty thiết kế website Phương Nam Vina muốn chia sẻ. Hi vọng qua bài viết này, bạn đã hiểu tổng quan về công nghệ máy học. Đây vẫn là công nghệ tuyệt vời cần được khai thác và áp dụng toàn diện trong nhiều lĩnh vực để cải thiện đời sống xã hội.

Là một trong những công ty hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ web, chúng tôi không ngừng nghiên cứu và phát triển những công nghệ tiên tiến để mang đến cho khách hàng những trang web hiện đại và hiệu quả nhất. Click vào nút đăng ký để sở hữu ngay một trang web thương hiệu từ Phương Nam Vina.

Tư vấn miễn phí!
DỊCH VỤ THIẾT KẾ WEBSITE