Machine learning là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo được sử dụng rộng rãi trong hầu hết tất cả các lĩnh vực hiện nay. Vậy để tìm hiểu chi tiết về Machine learning là gì và các ứng dụng khác nhau của Machine Learning ở trong bài viết này.
1. Machine Learning là gì?
Machine Learning (Học máy) là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình máy tính có khả năng học và tự điều chỉnh dựa trên dữ liệu.
Mục tiêu của Machine Learning là cho phép máy tính tự động học và cải thiện hiệu suất mà không cần được lập trình cụ thể cho mỗi nhiệm vụ cụ thể.
Ở trạng thái cơ bản, quá trình Machine Learning bao gồm:
- Thu thập dữ liệu: Dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất trong Machine Learning. Dữ liệu này có thể bao gồm các thông tin, số liệu, hình ảnh, văn bản, hoặc bất kỳ loại dữ liệu nào mà mô hình cần để học.
- Tiền xử lý dữ liệu: Trước khi đưa dữ liệu vào mô hình, nó cần được làm sạch và tiền xử lý để loại bỏ nhiễu, xử lý dữ liệu bị thiếu, và chuẩn hóa dữ liệu để dễ dàng xử lý.
- Chọn mô hình: Lựa chọn mô hình máy tính thích hợp cho nhiệm vụ cụ thể. Các mô hình bao gồm các thuật toán như cây quyết định (decision trees), máy vector hỗ trợ (support vector machines), mạng nơ-ron (neural networks), và nhiều thuật toán khác.
- Huấn luyện mô hình: Mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng tập dữ liệu huấn luyện, trong đó mô hình học cách dự đoán kết quả dựa trên các thông tin đầu vào.
- Kiểm tra và đánh giá: Mô hình được kiểm tra bằng cách sử dụng tập dữ liệu kiểm tra độc lập để đánh giá hiệu suất của nó.
- Tinh chỉnh và tối ưu hóa: Dựa trên kết quả kiểm tra, mô hình có thể được tinh chỉnh và tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất.
Machine Learning được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dự đoán tài chính, y học, quảng cáo trực tuyến, và nhiều ứng dụng khác. Đặc điểm quan trọng của Machine Learning là khả năng học và thích nghi với dữ liệu mới, giúp máy tính tự động cải thiện và thích nghi theo thời gian.
Các khái niệm cơ bản trong Machine Learning
– Dataset (data corpus hay data stock): Hay còn được gọi là data corpus hay data stock. Dataset là bộ dữ liệu chưa qua xử lý mà bạn đã thu thập được ở bước thu thập dữ liệu.
– Data point: Hay còn được gọi là điểm dữ liệu, mỗi điểm dữ liệu này sẽ biểu diễn cho một quan sát cụ thể nào đó. Mỗi điểm dữ liệu sẽ có những đặc trưng hay thuộc tính khác nhau vì thế thông thường sẽ chia làm 2 loại: dữ liệu số (numerical) và dữ liệu không phải số (non-numerical). Ta có thể biểu diễn các điểm dữ liệu thành dòng tương ứng, mỗi dòng có thể có 1 hoặc nhiều dữ liệu tùy ý.
– Training data và test data: Thông thường, training data sẽ dùng để huấn luyện cho mô hình đạt kết quả tốt, test data dùng để dự đoán kết quả và đánh giá mô hình có tốt hay không. Nếu bài toán cho sẵn hai tập này thì không cần phải chia nữa nhưng nếu không cho thì bạn cần chia tỷ lệ giữa tập train và test là 8/2.
– Features vector: Được hiểu là vector đặc trưng, mỗi vector này sẽ biểu diễn cho một điểm dữ liệu trong bộ dữ liệu nguyên thủy. Mỗi vector có n chiều biểu diễn cho các đặc trưng của điểm dữ liệu, mỗi đặc trưng sẽ được biểu diễn theo một chiều và phải là dữ liệu số. Các mô hình chỉ có thể huấn luyện được từ các vector đặc trưng này nên bộ dữ liệu nguyên thủy cần phải chuyển về dạng tập các vector đặc trưng trước khi xử lý.
– Model: Là các mô hình được dùng để huấn luyện trên một training data theo thuật toán của mô hình đó. Sau đó mô hình có thể đưa ra dự đoán hoặc các quyết định dựa trên những gì chúng đã được học.
Những thách thức và hạn chế của Machine Learning
- Thách thức chính của Machine Learning là thiếu dữ liệu hoặc tính đa dạng của tập dữ liệu.
- Máy không thể học nếu không có sẵn dữ liệu. Ngoài ra, một tập dữ liệu thiếu đa dạng sẽ khiến máy gặp khó khăn.
- Một cỗ máy cần phải có tính không đồng nhất để tìm hiểu những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa.
- Rất hiếm khi một thuật toán có thể trích xuất thông tin khi không có hoặc có ít biến thể.
- Nên có ít nhất 20 quan sát mỗi nhóm để giúp máy học hỏi. Hạn chế này dẫn đến việc đánh giá và dự đoán kém.
2. Sự ra đời và phát triển của Machine Learning
Machine Learning xuất phát từ lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) và có một lịch sử dài hình thành và phát triển:
Những ngày đầu của AI (1950 – 1960): Machine Learning bắt đầu với sự quan tâm đầu tiên đến việc tạo ra máy tính có khả năng học và thực hiện các nhiệm vụ thông minh. Trong giai đoạn này, các nhà nghiên cứu tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mã mẫu để giả lập quá trình suy luận của con người.
Học máy kỷ thuật số (Digital Machine Learning) (1940 – 1980): Trong giai đoạn này, các nghiên cứu về Machine Learning đã tập trung vào việc sử dụng máy tính để thực hiện các phân tích và xử lý dữ liệu số. Các thuật toán học máy đầu tiên đã xuất hiện, bao gồm “Perceptron” của Frank Rosenblatt.
Thất bại và hiệu suất hạn chế (AI Winter) (1970 – 1990): Sau sự kỳ vọng ban đầu, lĩnh vực AI và Machine Learning đã trải qua một giai đoạn “đông lạnh” khi các kỹ thuật hiện có không thể đáp ứng kỳ vọng của công chúng. Sự thiếu hiệu quả trong việc giải quyết các nhiệm vụ phức tạp đã làm cho nhiều người mất niềm tin vào AI và Machine Learning.
Sự hồi sinh (2000 – Hiện tại): Machine Learning đã trở lại mạnh mẽ nhờ sự kết hợp của nhiều yếu tố, bao gồm sự phát triển của các mô hình máy tính mạnh mẽ, sự gia tăng về sức mạnh tính toán, và sự sẵn sàng của các công ty công nghệ hàng đầu đầu tư vào AI và Machine Learning. Các thành tựu đáng kể đã đạt được trong lĩnh vực này, bao gồm việc phát triển các mô hình học sâu (deep learning) và thành công trong các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và xe tự lái.
Áp dụng rộng rãi: Hiện nay, Machine Learning được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành, bao gồm công nghiệp, y học, tài chính, marketing, quản lý chuỗi cung ứng, và nhiều lĩnh vực khác. Các công ty công nghệ lớn như Google, Facebook, Amazon và Microsoft đang tích cực đầu tư vào Machine Learning để cải thiện sản phẩm và dịch vụ của họ.
Machine Learning hiện đang phát triển mạnh mẽ và có tiềm năng lớn trong tương lai. Sự kết hợp của dữ liệu lớn, tính toán mạnh mẽ, và sự sáng tạo trong việc phát triển thuật toán sẽ tiếp tục thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này.
3. Machine Learning hoạt động như thế nào?
Hệ thống Machine Learning xây dựng các mô hình dự đoán, học hỏi từ dữ liệu trước đó và dự đoán đầu ra của dữ liệu mới bất cứ khi nào nó nhận được. Lượng dữ liệu giúp xây dựng một mô hình tốt hơn để dự đoán chính xác đầu ra, từ đó ảnh hưởng đến độ chính xác của đầu ra dự đoán.
Giả sử chúng ta có một vấn đề phức tạp cần đưa ra dự đoán. Thay vì viết code, chúng ta chỉ cần cung cấp dữ liệu cho các thuật toán chung để xây dựng logic dựa trên dữ liệu và dự đoán kết quả đầu ra. Quan điểm của chúng tôi về vấn đề này đã thay đổi nhờ học máy. Hoạt động của thuật toán Machine Learning được mô tả trong sơ đồ khối sau:
4. Tầm quan trọng của Machine Learning
Nhu cầu về Machine Learning đang tăng lên đều đặn. Bởi vì nó có thể thực hiện các nhiệm vụ quá phức tạp mà con người không thể trực tiếp thực hiện được. Con người bị hạn chế bởi việc chúng ta không thể truy cập thủ công lượng dữ liệu khổng lồ; kết quả là chúng ta cần có hệ thống máy tính, đó là nơi machine learning xuất hiện để đơn giản hóa cuộc sống của chúng ta.
Bằng cách cung cấp cho chúng một lượng lớn dữ liệu và cho phép chúng tự động khám phá dữ liệu, xây dựng mô hình và dự đoán kết quả đầu ra cần thiết, chúng ta có thể đào tạo các thuật toán Machine Learning. Hàm chi phí có thể được sử dụng để xác định lượng dữ liệu và hiệu suất của thuật toán Machine Learning. Chúng ta có thể tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc bằng cách sử dụng Machine Learning.
Tầm quan trọng của AI có thể được nhận thấy rõ ràng qua các trường hợp sử dụng của nó. Hiện tại, AI được sử dụng trong các phương tiện tự lái, nhận dạng sai lệch kỹ thuật số, nhận dạng khuôn mặt và ý tưởng đồng hành của Facebook, v.v.
Các công ty hàng đầu khác như Netflix và Amazon đã xây dựng các mô hình AI sử dụng lượng thông tin khổng lồ để nghiên cứu sở thích của người dùng và đề xuất sản phẩm tương tự.
Sau đây là một số điểm chính cho thấy tầm quan trọng của Machine Learning:
- Sự gia tăng nhanh chóng trong việc sản xuất dữ liệu
- Giải quyết các vấn đề phức tạp, khó khăn đối với con người
- Ra quyết định trong các lĩnh vực khác nhau bao gồm cả tài chính
- Tìm các mẫu ẩn và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu.
5. Phân loại Machine Learning
Ở cấp độ rộng, Machine Learning có thể được phân thành ba loại:
- Supervised learning – Học có giám sát
- Unsupervised learning – Học không giám sát
- Reinforcement learning – Học tăng cường
5.1 Supervised learning – Học có giám sát
Trong học có giám sát, dữ liệu được gắn nhãn mẫu được cung cấp cho hệ thống Machine Learning để đào tạo và sau đó hệ thống sẽ dự đoán kết quả đầu ra dựa trên dữ liệu đào tạo.
Hệ thống sử dụng dữ liệu được gắn nhãn để xây dựng một mô hình hiểu được các tập dữ liệu và tìm hiểu về từng tập dữ liệu. Sau khi đào tạo và xử lý xong, chúng ta sẽ kiểm tra mô hình với dữ liệu mẫu để xem liệu nó có thể dự đoán chính xác kết quả đầu ra hay không.
Việc ánh xạ dữ liệu đầu vào tới dữ liệu đầu ra là mục tiêu của việc học có giám sát. Việc học có quản lý phụ thuộc vào sự giám sát và nó tương tự như khi một học sinh học những điều dưới sự hướng dẫn của giáo viên. Lọc thư rác là một ví dụ về học tập có giám sát.
Học có giám sát có thể được nhóm lại thành hai loại thuật toán:
- Classification – Phân loại
- Regression – Hồi Quy
5.2 Unsupervised learning – Học không giám sát
Học không giám sát là phương pháp học trong đó Machine Learning mà không có sự giám sát.
Quá trình đào tạo được cung cấp cho máy với tập dữ liệu chưa được gắn nhãn, phân loại hoặc phân mục và thuật toán cần hành động dựa trên dữ liệu đó mà không có bất kỳ sự giám sát nào. Mục tiêu của học không giám sát là cơ cấu lại dữ liệu đầu vào thành các tính năng mới hoặc một nhóm đối tượng có mẫu tương tự.
Trong học tập không giám sát, chúng ta không có kết quả được xác định trước. Máy cố gắng tìm ra những hiểu biết hữu ích từ lượng dữ liệu khổng lồ. Nó có thể được phân loại thành hai loại thuật toán:
- Clustering – Phân cụm
- Association – Sự kết hợp
5.3 Reinforcement learning – Học tăng cường
Học tăng cường là một phương pháp học dựa trên phản hồi, trong đó tác nhân học tập nhận được phần thưởng cho mỗi hành động đúng và nhận hình phạt cho mỗi hành động sai. Tác nhân tự động học hỏi những phản hồi này và cải thiện hiệu suất của nó.
Trong học tăng cường, tác nhân tương tác với môi trường và khám phá nó. Mục tiêu của đại lý là nhận được nhiều điểm thưởng nhất và do đó, nó sẽ cải thiện hiệu suất của mình.
Con chó robot tự động học chuyển động của cánh tay là một ví dụ về Học tăng cường.
6. Các ứng dụng khác nhau của Machine Learning
Bây giờ trong hướng dẫn Machine learning này, chúng ta cùng tìm hiểu các ứng dụng của Machine Learning:
Tự động hóa: Học máy, hoạt động hoàn toàn tự động trong bất kỳ lĩnh vực nào mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người. Ví dụ, robot thực hiện các bước quy trình thiết yếu trong các nhà máy sản xuất.
Ngành tài chính: Học máy đang ngày càng phổ biến trong ngành tài chính. Các ngân hàng chủ yếu sử dụng ML để tìm các mẫu bên trong dữ liệu nhưng cũng để ngăn chặn gian lận.
Tổ chức chính phủ: Chính phủ sử dụng ML để quản lý các tiện ích và an toàn công cộng. Lấy ví dụ về Trung Quốc với khả năng nhận dạng khuôn mặt khổng lồ. Chính phủ sử dụng trí tuệ nhân tạo để ngăn chặn việc đi ẩu.
Ngành chăm sóc sức khỏe: Chăm sóc sức khỏe là một trong những ngành đầu tiên sử dụng máy học với tính năng phát hiện hình ảnh.
Marketing: Việc sử dụng rộng rãi AI được thực hiện trong tiếp thị nhờ khả năng truy cập dữ liệu dồi dào. Trước thời đại dữ liệu đại chúng, các nhà nghiên cứu phát triển các công cụ toán học tiên tiến như phân tích Bayes để ước tính giá trị của một khách hàng. Với sự bùng nổ của dữ liệu, bộ phận tiếp thị dựa vào AI để tối ưu hóa mối quan hệ khách hàng và các chiến dịch tiếp thị.
Ngành bán lẻ: Học máy được sử dụng trong ngành bán lẻ để phân tích hành vi của khách hàng, dự đoán nhu cầu và quản lý hàng tồn kho. Nó cũng giúp các nhà bán lẻ cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm cho từng khách hàng bằng cách giới thiệu sản phẩm dựa trên các giao dịch mua hàng và sở thích trước đây của họ.
Giao thông vận tải: Học máy được sử dụng trong ngành vận tải để tối ưu hóa các tuyến đường, giảm mức tiêu thụ nhiên liệu và cải thiện hiệu quả tổng thể của hệ thống giao thông. Nó cũng đóng một vai trò trong các phương tiện tự hành, nơi thuật toán ML được sử dụng để đưa ra quyết định về điều hướng và an toàn.
7. Sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep learning
Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) là hai lĩnh vực chính trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Dưới đây là sự khác biệt chính giữa chúng:
Phạm vi ứng dụng:
- Machine Learning (ML): ML là một lĩnh vực rộng hơn, bao gồm nhiều phương pháp và thuật toán để máy tính học từ dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. ML có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực như phân loại hình ảnh, dự đoán, gợi ý sản phẩm, và nhiều ứng dụng khác.
- Deep Learning (DL): DL là một phân nhánh của ML và tập trung vào việc sử dụng các mạng nơ-ron sâu để giải quyết các vấn đề phức tạp. DL thường được sử dụng trong các lĩnh vực y học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, và các ứng dụng khác yêu cầu sự hiểu biết cao về dữ liệu.
Kiến trúc mô hình:
- Machine Learning (ML): ML sử dụng nhiều loại mô hình, bao gồm cây quyết định, máy vector hỗ trợ, hồi quy, máy vector hỗ trợ, máy học Bayes, và nhiều thuật toán khác.
- Deep Learning (DL): DL sử dụng mạng nơ-ron sâu, trong đó các lớp nơ-ron được xếp chồng lên nhau để học các đặc trưng và biểu diễn dữ liệu một cách tự động.
Dữ liệu đầu vào:
- Machine Learning (ML): ML thường yêu cầu việc chọn và trích xuất các đặc trưng (features) từ dữ liệu đầu vào một cách thủ công trước khi đưa vào mô hình.
- Deep Learning (DL): DL thường làm việc với dữ liệu đầu vào không cần trích xuất đặc trưng rõ ràng. Mạng nơ-ron sâu có khả năng học cả đặc trưng và biểu diễn từ dữ liệu gốc.
Hiệu suất và quy mô:
- Machine Learning (ML): ML thích hợp cho nhiều ứng dụng quy mô nhỏ đến trung bình và không yêu cầu quá nhiều dữ liệu.
- Deep Learning (DL): DL thường yêu cầu nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán mạnh mẽ hơn. Nó thường thể hiện hiệu suất tốt hơn trong các nhiệm vụ phức tạp và lớn quy mô, như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Nguồn tham khảo:
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
Đọc thêm:
