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

Machine Learning (học máy) là một nhánh của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), được áp dụng rộng rãi trong đời sống như nhận diện khuôn mặt, bản đồ hay hệ thống xe tự lái. Tất cả các công nghệ ngày nay mà chúng ta tiếp xúc, đâu đó đều có sự xuất hiện của Machine Learning. Vậy Machine Learning - học máy là gì? Cách thức hoạt động của Machine Learning là như thế nào? Hãy cùng Trainocate Vietnam tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé.

1. Machine Learning là gì?

Theo Arthur Samuel (1959) – một trong những người tiên phong trong lĩnh vực học máy, định nghĩa rằng: "Machine Learning (Học máy) là lĩnh vực nghiên cứu giúp máy tính có khả năng học mà không cần được lập trình một cách tường minh."

Học máy là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo (AI), trong đó máy tính được thiết kế để học hỏi từ dữ liệu thay vì chỉ làm theo các quy tắc cố định do con người lập trình sẵn. Thông qua việc phân tích dữ liệu, các hệ thống học máy có thể tự động nhận ra những quy luật hoặc mẫu thông tin ẩn, từ đó đưa ra dự đoán hoặc quyết định cho những tình huống mới.

Các đặc điểm của Machine Learning:

• Xử lý dữ liệu quy mô lớn: Học máy hoạt động hiệu quả với khối lượng dữ liệu lớn và có khả năng phát hiện các mẫu hoặc quy luật phức tạp mà con người khó nhận ra bằng phương pháp truyền thống.

• Thích nghi linh hoạt: Các hệ thống học máy có thể cập nhật và điều chỉnh theo dữ liệu mới, giúp duy trì hiệu quả trong những môi trường luôn thay đổi.

• Hỗ trợ ra quyết định thông minh: Từ dự đoán hành vi khách hàng đến phát hiện gian lận, học máy nâng cao chất lượng ra quyết định thông qua các phân tích dựa trên dữ liệu.

• Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng: Các hệ thống gợi ý, như trên Netflix hoặc Amazon, có thể đề xuất nội dung và sản phẩm phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng cá nhân.

Mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning

Để hiểu rõ vị trí của Machine Learning, chúng ta cần đặt nó trong hệ sinh thái Trí tuệ nhân tạo. Có thể hiểu đơn giản theo cấu trúc "bao hàm" như sau:

• AI (Trí tuệ nhân tạo): Là khái niệm rộng nhất, mục tiêu là làm cho máy tính có trí thông minh giống con người.

• Machine Learning (Học máy): Là một tập con của AI, tập trung vào việc cho máy tính tự học từ dữ liệu thay vì lập trình thủ công.

• Deep Learning (Học sâu): Là một nhánh chuyên sâu của Machine Learning, sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo để xử lý các tầng dữ liệu phức tạp.

2. Các bước phát triển một hệ thống Machine Learning

Mặc dù các phương pháp và thuật toán học máy có thể khác nhau, hầu hết các hệ thống học máy đều được xây dựng tuân theo một quy trình cơ bản chung, bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu và kết thúc bằng khả năng tự động nhận diện mẫu và đưa ra dự đoán.

• Data Collection (Thu thập dữ liệu): Quy trình học máy bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống giao dịch, hành vi người dùng, cảm biến, hồ sơ y tế hoặc các nền tảng trực tuyến. Dữ liệu càng đầy đủ, đa dạng và liên quan thì mô hình càng có cơ sở để học và phát hiện các quy luật chính xác.

• Preprocessing (Tiền xử lý dữ liệu): Dữ liệu thô thường chứa lỗi, thiếu thông tin hoặc không đồng nhất. Vì vậy, bước tiền xử lý nhằm làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ trùng lặp, xử lý giá trị thiếu, chuẩn hóa dữ liệu số và chuyển đổi dữ liệu dạng phân loại sang định dạng phù hợp để mô hình có thể xử lý hiệu quả.

• Model Selection (Lựa chọn mô hình): Sau khi dữ liệu đã được chuẩn bị, thuật toán học máy phù hợp sẽ được lựa chọn tùy theo mục tiêu của bài toán, chẳng hạn như phân loại, dự đoán hay phát hiện bất thường. Việc lựa chọn đúng mô hình giúp cải thiện độ chính xác và khả năng tổng quát hóa của hệ thống.

• Training (Huấn luyện): Trong giai đoạn huấn luyện, mô hình được cung cấp dữ liệu huấn luyện để học các mối quan hệ và mẫu ẩn trong dữ liệu. Thông qua việc điều chỉnh các tham số nội bộ, mô hình dần cải thiện khả năng dự đoán và đưa ra quyết định chính xác hơn.

• Testing & Evaluation (Kiểm tra và đánh giá): Cuối cùng, mô hình được đánh giá bằng một tập dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy trước đó nhằm kiểm tra khả năng hoạt động trong thực tế. Hiệu suất của mô hình được đo lường thông qua các chỉ số phù hợp, giúp xác định mức độ tin cậy trước khi triển khai ứng dụng.

3. Các loại Machine Learning (Learning Approaches)

Loại Machine Learning (Learning Approaches) thực chất là các phương thức hoặc "chiến lược học" mà máy tính sử dụng để xử lý dữ liệu. Tùy thuộc vào việc bạn có cung cấp "đáp án" cho máy hay không, người ta chia thành 4 loại chính dưới đây:

• Học có giám sát (Supervised Learning): Học có giám sát (Supervised Learning) liên quan đến việc huấn luyện mô hình bằng các tập dữ liệu đã được gán nhãn, trong đó cả biến đầu vào và biến đầu ra đều được cung cấp. Mục tiêu là xây dựng một hàm ánh xạ giúp dự đoán kết quả cho dữ liệu mới mà mô hình chưa từng thấy. Học có giám sát thường được ứng dụng trong các bài toán phân loại, hồi quy và dự báo.

• Học không giám sát (Unsupervised Learning): Học không giám sát (Unsupervised Learning) làm việc với dữ liệu chưa được gán nhãn, nơi mà kết quả đầu ra không được biết trước. Mục tiêu của mô hình là phát hiện các cấu trúc, mối quan hệ hoặc nhóm ẩn trong dữ liệu. Loại học này hữu ích cho phân nhóm (clustering), giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction) và phát hiện bất thường (anomaly detection), tập trung vào việc khám phá các mẫu ẩn bên trong dữ liệu.

• Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning): Đây là sự kết hợp giữa hai loại trên để giải quyết bài toán chi phí. Trong thực tế, việc thuê người ngồi "gán nhãn" cho hàng tỷ dữ liệu là rất đắt đỏ. Máy học từ một lượng nhỏ dữ liệu đã gán nhãn, sau đó sử dụng kiến thức đó để tự "suy luận" và xử lý lượng lớn dữ liệu chưa gán nhãn còn lại.

• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Học tăng cường (Reinforcement Learning) dựa trên việc ra quyết định thông qua tương tác với môi trường. Một tác nhân (agent) thực hiện các hành động và nhận phần thưởng hoặc hình phạt làm phản hồi. Mục tiêu là học được chiến lược tối ưu nhằm tối đa hóa phần thưởng dài hạn. Học tăng cường được ứng dụng rộng rãi trong robot, hệ thống tự hành và các trò chơi chiến lược.

4. Các ứng dụng thực tế của Machine Learning 

• Predictive Modeling (Mô hình dự đoán): Machine Learning được sử dụng để dự đoán các kết quả tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Điều này giúp doanh nghiệp và tổ chức đưa ra quyết định nhanh và chính xác hơn. Ví dụ trong chăm sóc sức khỏe và chẩn đoán y tế, học máy có thể ứng dụng vào việc chẩn đoán các dấu hiệu bệnh tật như ung thư, nguy cơ biến chứng của bệnh.

• Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – NLP):Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – NLP): ML cho phép máy hiểu, phân tích và phản hồi ngôn ngữ con người. Các ứng dụng NLP giúp tự động hóa giao tiếp và khai thác thông tin từ văn bản. Ví dụ: Chatbot hỗ trợ khách hàng, Google Translate, hay các phần mềm AI mà mọi người đang dùng ngày nay.

• Computer Vision (Thị giác máy tính):ML giúp máy nhận biết và phân loại hình ảnh hoặc video, từ đó đưa ra các quyết định thông minh. Ví dụ: Nhận diện khuôn mặt trên điện thoại (Face ID), hệ thống giám sát an ninh, phân tích ảnh y tế như X-quang hay MRI.

• Fraud Detection (Phát hiện gian lận): Machine Learning được dùng để nhận diện các hành vi bất thường hoặc gian lận trong dữ liệu giao dịch, giúp giảm rủi ro tài chính.

• Recommendation Systems (Hệ thống gợi ý): ML phân tích sở thích và hành vi người dùng để đưa ra các đề xuất cá nhân hóa, nâng cao trải nghiệm người dùng. Ví dụ: Netflix gợi ý phim, YouTube gợi ý video, Amazon gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua sắm.

Kết luận

Machine Learning (học máy) là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Công nghệ này cho phép máy tính học từ dữ liệu theo thời gian, tự động phân tích, đưa ra quyết định mà không cần lập trình từng bước chi tiết cho mọi kết quả. Nhờ vậy, Machine Learning đã mở ra nhiều cơ hội mới, giúp máy móc được ứng dụng hiệu quả trong công việc và đời sống hàng ngày. Hy vọng bài viết trên đã cung cấp những thông tin cần thiết để bạn hiểu rõ hơn về Machine Learning cũng như các ứng dụng thực tế của nó trong cuộc sống.