Machine Learning là gì? Phân loại, ứng dụng Machine Learning là gì?

Trong những năm gần đây, sự quan tâm đối với Machine Learning đã tăng cao, đi song song với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI). Machine Learning không chỉ là một chủ đề được nhiều người quan tâm mà còn được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống hiện đại. Vậy Machine Learning là gì? Hãy cùng Megaweb tìm hiểu kỹ hơn về khái niệm, phân loại và ứng dụng Machine Learning nhé!

1. Machine Learning là gì?

Machine learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để mô phỏng các hành động của con người và từ đó ngày càng cải thiện độ chính xác của nó.

Ngoài ra, machine learning cũng đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển. Bằng cách áp dụng các phương pháp thống kê, các thuật toán được huấn luyện để phân loại hoặc dự đoán, và khám phá thông tin chi tiết từ các dự án khai thác dữ liệu.

Thông qua việc sử dụng thông tin chi tiết này, machine learning hỗ trợ đưa ra quyết định trong các ứng dụng và doanh nghiệp, ảnh hưởng đáng kể đến các chỉ số tăng trưởng. Với sự gia tăng không ngừng của dữ liệu lớn, nhu cầu tuyển dụng những chuyên gia khoa học dữ liệu sẽ tăng lên, họ sẽ có vai trò quan trọng trong việc xác định các câu hỏi kinh doanh quan trọng nhất và thu thập dữ liệu để giải đáp chúng.

Các bài toán trong machine learning thường được phân loại thành hai loại chính là dự đoán và phân loại. Các bài toán dự đoán thường liên quan đến việc dự đoán giá nhà, giá xe, và các vấn đề tương tự, trong khi các bài toán phân loại thường liên quan đến nhận diện chữ viết tay, đồ vật, và các thách thức tương tự.

2. Phân loại của Machine Learning là gì?

Machine Learning vẫn đang phụ thuộc vào sự tương tác với con người. Tuy nhiên, mức độ tham gia của con người trong quá trình vận hành phụ thuộc vào loại hình Machine Learning được áp dụng. Cụ thể, Machine Learning được phân loại thành ba loại chính như sau:

Supervised learning - Học có giám sát: Con người sẽ cung cấp dữ liệu đầu vào, bao gồm cả cách thức và kết quả mà họ mong muốn. Các kết quả đã được gắn nhãn và sắp xếp sẵn, và Machine Learning chỉ cần so sánh và đưa ra kết quả tương ứng từ bộ dữ liệu đã được gắn nhãn. Ví dụ như việc phân loại thư rác trong email, nơi Machine Learning giúp lọc ra tin nhắn rác từ các nguồn khác nhau.

Unsupervised learning - Học không có giám sát: Machine Learning chỉ được cung cấp các thuật toán và công cụ để tự xử lý dữ liệu mà không biết trước kết quả. Một ứng dụng rõ ràng của loại hình này là cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, nơi dữ liệu đầu vào bao gồm hành vi và lịch sử mua hàng, và hệ thống sẽ đề xuất sản phẩm phù hợp dựa trên mẫu học từ dữ liệu này.

Semi-supervised learning - Học có giám sát bán phần: Loại hình này nằm giữa hai loại trên, trong đó dữ liệu đầu vào là một hỗn hợp gồm cả phương pháp và kết quả. Điểm khác biệt là phương pháp và kết quả chưa được nhóm lại thành từng bộ, và Machine Learning phải tự tìm ra cách giải thích phù hợp từ dữ liệu có sẵn.

Semi-supervised learning thường được doanh nghiệp sử dụng trong việc khảo sát thị trường. Trước khi sản phẩm ra mắt, họ đưa ra các giả định về phản ứng của người tiêu dùng và sử dụng Machine Learning để kiểm chứng giả định đó. Điều này giúp họ điều chỉnh sản phẩm và tập trung vào đối tượng mục tiêu phù hợp, từ đó tăng cơ hội thành công khi sản phẩm được ra mắt chính thức.

Tùy thuộc vào từng loại hình Machine Learning, con người sẽ phải cung cấp dữ liệu đầu vào khác nhau để hệ thống có thể hoạt động hiệu quả. Trong những trường hợp đơn giản, thuật toán chỉ cần nhận diện và xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, ở những loại hình phức tạp như unsupervised learning, hệ thống phải "tự suy luận" và gợi ý ngược lại cho con người.

3. Ứng dụng thực tế của Machine Learning là gì?

Các ứng dụng thực tiễn của Machine Learning bao gồm:

• Nhận dạng giọng nói: Machine Learning được sử dụng trong nhận dạng giọng nói tự động (ASR) và chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Khả năng này sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để chuyển đổi giọng nói thành dạng văn bản.
• Dịch vụ khách hàng: Các chatbot trực tuyến đang thay thế vai trò của nhân viên trong quá trình tương tác với khách hàng, thay đổi cách chúng ta hiểu về tương tác của khách hàng trên website và các nền tảng mạng xã hội.
• Thị giác máy tính: Công nghệ AI này cho phép máy tính trích xuất thông tin ý nghĩa từ video, hình ảnh số và các dữ liệu trực quan khác, sau đó thực hiện các hành động phù hợp.
• Hệ thống đề xuất: Sử dụng dữ liệu hành vi tiêu dùng trước đây, các thuật toán học máy có thể phân tích xu hướng dữ liệu để phát triển các chiến lược cross-sell hiệu quả hơn.
• Giao dịch chứng khoán tự động: Công nghệ này được thiết kế để tối ưu hóa danh mục đầu tư chứng khoán. Các nền tảng giao dịch tự động với sự điều khiển của AI thực hiện hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần can thiệp của con người.
• Phát hiện gian lận: Ngân hàng và các tổ chức tài chính sử dụng Machine Learning để phát hiện các giao dịch gian lận hoặc đáng ngờ.

4. Machine Learning Workflow là gì?

Quy trình của công nghệ máy học sẽ hướng dẫn bạn qua các bước cần thiết để làm việc với máy học. Cụ thể, quy trình Machine Learning bao gồm các bước sau:

• Thu thập dữ liệu: Để máy tính có thể học, bạn cần một bộ dữ liệu. Bạn có thể tự thu thập hoặc sử dụng các bộ dữ liệu đã được công bố trước đó. Điều quan trọng là phải thu thập từ nguồn đáng tin cậy để đảm bảo dữ liệu chính xác và hiệu suất học của máy cao hơn.
• Tiền xử lý: Bước này nhằm chuẩn hóa dữ liệu, loại bỏ các thuộc tính không cần thiết, gán nhãn, mã hóa đặc trưng và trích xuất thông tin từ dữ liệu, đồng thời giảm kích thước của dữ liệu mà vẫn đảm bảo kết quả...

Bước này thường mất nhiều thời gian nhất, phụ thuộc vào lượng dữ liệu bạn có. Thông thường, bước 1 và 2 chiếm hơn 70% tổng thời gian thực hiện.

• Huấn luyện mô hình: Bạn huấn luyện mô hình hoặc cho nó học từ dữ liệu đã được thu thập và xử lý từ hai bước trước.
• Đánh giá mô hình: Sau khi huấn luyện mô hình, sử dụng các công cụ để đánh giá hiệu suất của mô hình. Một mô hình có độ chính xác trên 80% được coi là tốt.
• Cải thiện: Nếu mô hình không đạt được độ chính xác mong muốn, bạn cần huấn luyện lại. Lặp lại từ bước 3 cho đến khi đạt được độ chính xác mong muốn. Tổng thời gian của 3 bước cuối chiếm khoảng 30% tổng thời gian thực hiện.

5. Một số khái niệm cần biết về Machine Learning là gì?

Tập dữ liệu (Dataset): Đây là tập hợp dữ liệu gốc chưa qua xử lý mà bạn đã thu thập trong quá trình tập dữ liệu. Một tập dữ liệu có thể chứa nhiều điểm dữ liệu (data point).

Điểm dữ liệu (Data point): Đây là đơn vị thông tin độc lập trong tập dữ liệu của bạn. Ví dụ, nếu bạn có một tập dữ liệu về thông tin thời gian xây dựng, diện tích nhà và giá nhà, mỗi data point sẽ chứa các thông tin này. Một tập hợp các data point tạo thành một Dataset.

Dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra: Tập dữ liệu thường được chia thành hai phần. Dữ liệu huấn luyện được sử dụng để đào tạo mô hình Machine Learning, trong khi dữ liệu kiểm tra được sử dụng để dự đoán kết quả và đánh giá hiệu suất của mô hình.

Vector đặc trưng (Features vector): Đây là một vector chứa các đặc trưng của mỗi điểm dữ liệu trong tập dữ liệu. Mỗi vector đặc trưng có thể có n chiều, mỗi chiều đại diện cho một đặc trưng của điểm dữ liệu và phải là dạng số. Các mô hình Machine Learning chỉ có thể được huấn luyện từ các vector đặc trưng này. Do đó, tập dữ liệu cần được chuyển đổi thành các vector đặc trưng.

Mô hình (Model): Đây là các mô hình thường được sử dụng để huấn luyện trên dữ liệu huấn luyện dựa trên các thuật toán của mô hình. Sau đó, mô hình sẽ dự đoán hoặc đưa ra quyết định dựa trên những gì đã học được.

Bài viết trên Megaweb đã giới thiệu về khái niệm Machine Learning là gì và tầm quan trọng của nó trong thời đại công nghệ. Việc áp dụng Machine Learning trong phân tích dữ liệu với quy mô lớn có thể mang lại độ chính xác cao hơn. Hy vọng những thông tin này sẽ mang đến cho bạn đọc những kiến thức hữu ích.

Xem thêm:

• OT là gì? Làm OT là gì? Cách tính tiền lương OT chuẩn
• Software Developer là gì? Cơ hội việc làm Software Developer
• Timeskip là gì? One Piece trước và sau Timeskip là gì?