Song hành với sự bùng nổ của việc ứng dụng AI vào trong cuộc sống, khái niệm công nghệ máy học (machine learning) cũng đang ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm từ mọi người. 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 chúng tôi tìm hiểu tổng quan về machine learning trong nội dung bên dưới để thấu hiểu những lợi ích mà công nghệ này mang lại nhé.
Machine learning là gì?
Machine learning là một phần của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, chúng thường tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để mô phỏng lại hành vi của con người giải quyết những vấn đề khác nhau, đồng thời cũng không ngừng cải thiện nhằm đạt đến độ chính xác, hoàn hảo nhất.
Ngoài ra, machine learning cơ bản cũng là một thành phần không thể thiếu của lĩnh vực khoa học dữ liệu. Bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê và thuật toán, công nghệ máy học sẽ giúp chúng ta dễ dàng phân loại, dự đoán và khám phá những thông tin chi tiết khi tiến hành khai thác dữ liệu.
Machine learning workflow cơ bản
Machine learning workflow sẽ giúp bạn thấy được toàn cảnh quy trình để làm việc với machine learning diễn ra như thế nào. Cụ thể, mỗi bài toán machine learning đều có quy trình tương tự như sau:
1. Data collection (Thu thập dữ liệu)
Đây là bước quan trọng và tốn nhiều thời gian nhất trong machine learning workflow. Theo đó, để máy tính có thể hiểu và giải quyết được vấn đề thì chúng ta cần cung cấp cho chúng các tập dữ liệu. Chất lượng của các dữ liệu đã được thu về sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của machine learning nên vì thế, việc thu thập dữ liệu phải đảm bảo độ chính xác và tính tin cậy cao để tránh xảy ra sai sót trong kết quả của dự đoán.
Đối với vấn đề tin cậy của dữ liệu, công nghệ blockchain hiện nay đã trở thành một bước đột phá quan trọng. Cụ thể, công nghệ blockchain đã thay đổi cách ghi và lưu trữ dữ liệu với đặc tính là không ai có thể sửa đổi hoặc tấn công chúng. Điều này đã mang lại sự đáng tin cho những dữ liệu được ghi nhận, đồng thời làm tăng tính chính xác cho kết quả của machine learning.
2. Preprocessing (Tiền xử lý)
Khi tiến hành thu thập một lượng lớn dữ liệu, việc xảy ra trường hợp còn sót lại những thuộc tính không cần thiết, thông tin bị thiếu hay dư thừa,... là điều không thể tránh khỏi. Lúc này, nhiệm vụ của chúng ta là loại bỏ những yếu tố đó để giúp chuẩn hóa toàn bộ các dữ liệu, qua đó giúp máy tính học nhanh hơn và tăng hiệu quả học tập, giảm thiểu sai sót không đáng có.
3. Training model (Huấn luyện mô hình)
Sau khi có được tập dữ liệu “sạch”, chúng ta sẽ bắt đầu truyền dữ liệu cho mô hình học máy. Sau quá trình học tập và kết hợp các dữ liệu, máy tính sẽ có khả năng đưa ra các dự đoán hoặc hoàn thành nhiệm vụ đã đề ra.
4. Evaluating model (Đánh giá mô hình)
Sau khi mô hình đã được huấn luyện, bước tiếp theo trong quy trình machine learning mà bạn cần thực hiện đó là đánh giá hiệu suất của mô hình vừa được tạo ra. Quá trình đánh giá này sẽ được thực hiện dựa trên các phương pháp đo lường hiệu suất khác nhau. Theo đó, tùy thuộc vào từng cách đo lường mà một mô hình có thể được xem là tốt hay xấu. Tuy nhiên thì về cơ bản, một mô hình được coi là hiệu quả khi độ chính xác của nó đảm bảo đạt trên 80%.
5. Improve (Cải thiện)
Bước cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng trong quy trình machine learning đó chính là cải thiện. Cụ thể, với những mô hình không đạt được độ chính xác như mong muốn thì sẽ được đào tạo và huấn luyện lại. Quá trình huấn luyện lại này sẽ thường bắt đầu từ giai đoạn 3 và tiếp tục cho đến khi mô hình đạt được độ chính xác mong muốn. Thông thường thì giai đoạn cải thiện sẽ chiếm khoảng 30% tổng thời gian của quy trình thực hiện mô hình.
Điểm danh những phương pháp machine learning phổ biến
Trong quá trình tìm hiểu những kiến thức tổng quan về machine learning, việc tìm hiểu các phương pháp machine learning phổ biến sẽ giúp bạn có cái nhìn sâu hơn về công nghệ máy học này.
1. Supervised machine learning (máy học có giám sát)
Supervised machine learning hay máy học có giám sát 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)
Unsupervised machine learning hay còn được gọi là 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, unsupervised machine learning 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)
Semi-supervised learning đóng giữ vai trò như sợi dây liên kết giữa máy học có giám sát và không giám sát. Cụ thể thì 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.
Các thuật toán thông dụng của machine learning
Giống như nhiều công nghệ khác, machine learning cũng sở hữu nhiều thuật toán khác nhau. Trong đó, có 10 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.
- Artificial Neural Network (Mạng thần kinh): 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Support Vector Machine (Thuật toán SVM): 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.
Một số khái niệm quan trọng liên quan đến machine learning
Ngoài những kiến thức vừa được tìm hiểu, hãy cùng chúng tôi đi khám phá nhiều hơn về một số khái niệm cơ bản thường gặp trong machine learning nhé:
- Dataset (Bộ dữ liệu): Đây là bộ dữ liệu gốc và chưa trải qua quá trình xử lý mà các lập trình viên thu thập ở giai đoạn đầu (Data collection).
- Data point - Điểm dữ liệu: Là một thành phần độc lập chứa thông tin trong tập dữ liệu của bạn. Ví dụ, nếu bạn thu thập dữ liệu về các căn nhà thì mỗi data point sẽ chứa thông tin như thời gian xây dựng, diện tích và giá nhà. Ngoài ra thì việc tập hợp các điểm dữ liệu này được gọi là dataset.
- Training data (Dữ liệu huấn luyện) và Test data (Dữ liệu kiểm tra): Training data được sử dụng để huấn luyện mô hình máy học còn test data được dùng để dự đoán kết quả và đánh giá mô hình. Tỷ lệ phân chia giữa hai loại dữ liệu này thường là 8/2 (train/test).
- Model (Mô hình): Là các mô hình được huấn luyện trên các dữ liệu huấn luyện dựa vào chính thuật toán mà mô hình đó đang sử dụng. Từ đây mà mô hình sẽ đưa ra các kết quả, quyết định dựa trên kiến thức đã học được.
- Feature vector: Là một vector được sử dụng để mô tả một điểm dữ liệu trong dataset. Mỗi vector có n chiều và trong đó, mỗi chiều sẽ đại diện cho một tính năng của điểm dữ liệu và mỗi tính năng phải là một giá trị số.
Ứng dụng thực tế của machine learning
Hiện nay, máy học đã trở nên rất phổ biến và bạn có thể thấy nhiều ứng dụng của machine learning 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.
Những hiểu lầm "ngớ ngẩn" về machine learning
Hiện nay, có rất nhiều thông tin khác nhau về machine learning mà bạn có thể tìm hiểu trên Internet. Tuy nhiên, có một vấn đề quan trọng là không ít những thông tin trong đó vẫn chưa được kiểm chứng và điều này dẫn đến nhiều sự nhầm lẫn khi nói về chủ đề này. Và dưới đây cũng chính là một số hiểu lầm phổ biến nhất mà nhiều người thường hay đề cập đến khi nhắc về machine learning.
1. Machine learning là trí tuệ nhân tạo AI
Machine learning và AI thường bị hiểu nhầm là một nhưng trên thực tế, machine learning chỉ là một phần nhỏ trong lĩnh vực rộng lớn của trí tuệ nhân tạo. Cụ thể, trong khi machine learning tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho máy tính học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian thì AI lại bao gồm nhiều lĩnh vực như robot, tầm nhìn máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều phương pháp tiếp cận khác không cần sử dụng machine learning.
Bạn có thể hình dung rằng AI là những công nghệ sẽ làm cho máy móc trở nên thông minh hơn. Tuy nhiên, có một sự thật là không phải tất cả các ứng dụng của máy móc đều sử dụng trí tuệ nhân tạo, và không phải lúc nào AI cũng có thể đối phó hoặc đe dọa con người.
Ngược lại, machine learning là quá trình học các mô hình và dự đoán kết quả từ các tập dữ liệu lớn. Dù kết quả thường mang lại cảm giác "thông minh" nhưng thực tế, nó chỉ đang sử dụng số liệu thống kê với tốc độ và quy mô chưa từng thấy trước đó.
2. Machine learning không thiên vị
Vì dựa vào dữ liệu đã có nên machine learning có thể sao chép lại toàn bộ những sai sót có trong tập dữ liệu đó. Ví dụ, khi tìm kiếm hình ảnh của các CEO thì kết quả sẽ thường là hình ảnh của nam CEO da trắng bởi số lượng CEO thuộc nhóm này nhiều hơn so với nhóm khác. Điều này đôi khi sẽ dẫn đến việc machine learning có thể biến những định kiến đã tồn tại trở nên sâu đậm hơn.
Bên cạnh đó, tập dữ liệu COCO cũng được dùng để huấn luyện hệ thống nhận diện hình ảnh nam và nữ. Tuy nhiên, hình ảnh của những người phụ nữ lại thường xuất hiện gần bếp còn đàn ông lại thường liên quan đến bàn làm việc với máy tính, hay tham gia vào các hoạt động như tennis, đánh bóng bàn trượt tuyết. Do vậy, việc huấn luyện hệ thống trên COCO sẽ có xu hướng gán hình ảnh người đàn ông với phần cứng máy tính mạnh mẽ hơn so các thông số đã được liệt kê trong bức ảnh gốc.
Ngoài ra, hệ thống machine learning cũng có thể tạo ra sự chênh lệch trong thông tin. Nếu huấn luyện một hệ thống máy học bằng các framework phổ biến để biểu diễn mối quan hệ giữa các yếu tố, hệ thống có thể học những định kiến không chính xác như "đàn ông liên quan đến lập trình máy tính, phụ nữ liên quan đến công việc nội trợ", hoặc "bác sĩ và y tá", hoặc "ông chủ và tiếp tân".
Khi áp dụng hệ thống này vào hệ thống dịch các ngôn ngữ khác nhau có những đại từ giới tính trung lập như tiếng Phần Lan hoặc tiếng Thổ Nhĩ Kỳ thì nó có thể xảy ra hiện tượng chuyển đổi đại từ giới tính, ví dụ từ "họ là bác sĩ" thành "anh ấy là bác sĩ" và "họ là y tá" trở thành "cô ấy là y tá".
Để giảm thiểu sai lầm này, bạn cần hiểu rõ hơn về những vấn đề của machine learning và sử dụng các kỹ thuật như chuẩn hóa việc kết nối giới tính với các cặp từ để giảm thiểu sự sai sót, hoặc bổ sung các dữ liệu không liên quan để tránh hiện tượng "filter bubble".
3. Machine learning chỉ được sử dụng cho mục đích tốt đẹp
Với nhiều ưu điểm vượt trội, machine learning hiện cũng đang ứng dụng trong việc tạo ra các công cụ chống virus để theo dõi và phát hiện những hành vi đáng ngờ nhằm đảm bảo khả năng phát hiện, xử lý kịp thời khi chúng vừa bùng phát. Tuy nhiên, một số hacker cũng đang lợi dụng machine learning để nghiên cứu các tool chống virus và phòng ngừa các cuộc tấn công lừa đảo bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu công khai hoặc dựa vào những vụ lừa đảo thành công đã thực hiện trước đó.
4. Machine learning sẽ dần thay thế con người
Nhiều người lo ngại rằng AI sẽ dần chiếm lĩnh thế giới và chắc chắn sẽ thay thế một số công việc của con người. Tuy nhiên, hệ thống machine learning cũng mang lại nhiều lợi ích như cải thiện hiệu suất, tối ưu quy trình và giảm chi phí nên rất có thể, nó cũng sẽ tạo ra những việc làm mới và làm cho một số công việc hiện tại trở nên lạc hậu.
Tuy nhiên, bạn cũng đừng quá lo lắng vì không phải việc nào machine learning cũng đều có thể thực hiện được, nhất là những công việc mang tính quy mô lớn cùng độ phức tạp cao thì vẫn cần phải nhờ đến sự trợ giúp của con người.
Trên đây là những thông tin về machine learning là gì mà Phương Nam Vina muốn chia sẻ. Hi vọng thông qua bài viết này, bạn đã nắm được những kiến thức tổng quan về machine learning cũng như các ứng dụng của công nghệ máy học. Mặc dù hiện tại, machine learning vẫn chưa đạt đến độ chính xác tuyệt đối nhưng đây vẫn là một công cụ tuyệt vời cần được khai thác và áp dụng một cách toàn diện trong nhiều lĩnh vực khác nhau để cải thiện đời sống con người.
Tham khảo thêm:
Database là gì? Các mô hình database phổ biến hiện nay
