Machine learning là gì? Ứng dụng của Machine learning trong đời sống

Cùng với sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo thì Machine learning là một thuật ngữ vô cùng phổ biến có thể áp dụng mang lại giá trị trong nhiều lĩnh vực trong cuộc sống. Vậy Machine learning là gì và ứng dụng của nó trong cuộc sống như thế nào? Cùng Bizfly xem ngay trong nội dung bài viết dưới đây.

Machine learning là gì?

Machine learning (học máy) là một thuật ngữ quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), trong đó máy tính được trảng bị khả năng học hỏi và cải thiện hiệu suất từ dữ liệu mà không cần phải được lập trình một cách cụ thể. Thông qua các thuật toán và mô hình toán học, Machine learning cho phép máy tính tự động hiểu và rút ra kiến thức từ dữ liệu đầu vào từ đó tạo ra dự đoán và quyết định. 

Khác với những nhưng pháp cần phải yêu cầu lập trình cụ thể từng bước, machine learning cho phép máy tính được đào tạo thông qua việc cung ứng dữ liệu đầu vào và đầu ra tương ứng. Sau đó dựa trên thuật toán nó sẽ tự động tìm ra quy tắc, mô hình và sự tương quán giữa chúng từ đó đưa ra dự đoán hay phân loại dữ liệu mới mà nó chưa từng được thấy trước đó.

Với khả năng tiếp thu cũng như xử lý dữ liệu lớn, machine learning có thể áp dụng được rất nhiều lĩnh vực như công nghệ, y tế, tài chính, marketing...tạo ra tiến bộ lớn về mặt công nghệ như nhận dạng giọng nói, hình ảnh, phân loại dữ liệu cho đến tự động hóa quy trình...

Machine learning là gì?

Các loại phương pháp Machine learning hiện nay

Sau đây là một số loại phương pháp machine learning phổ biến hiện nay.

Supervised machine learning

Supervised machine learning (học máy có giám sát) là một phương pháp trong đó mô hình máy tính được huấn luyện thông qua việc cung cấp dữ liệu đầu vào đã được gán nhãn. Mục tiêu của thuật toán là xây dựng một mô hình có khả năng dự đoán nhãn chính xác cho các dữ liệu mới. Ví dụ phổ biến của supervised learning là bài toán phân loại và dự đoán.

Unsupervised machine learning

Unsupervised machine learning (học máy không giám sát) là một phương pháp trong đó mô hình máy tính được huấn luyện từ dữ liệu đầu vào không có nhãn. Mục tiêu của thuật toán là khám phá cấu trúc, mối quan hệ và nhóm các điểm dữ liệu dựa trên các đặc trưng chung. Các thuật toán gom nhóm (clustering) và giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction) là các ví dụ của unsupervised learning.

Semi-supervised learning

Semi-supervised learning (học máy bán giám sát) kết hợp cả hai phương pháp supervised và unsupervised learning. Phương pháp này sử dụng một số dữ liệu có nhãn và một số dữ liệu không có nhãn để huấn luyện mô hình. Semi-supervised learning thường được sử dụng khi việc gán nhãn dữ liệu tốn kém hoặc khó khăn, nhưng việc sử dụng dữ liệu không có nhãn cũng có thể cung cấp thông tin hữu ích cho mô hình.

Các loại phương pháp Machine learning hiện nay

Machine learning workflow

Sau đây là quy trình các bước triển khai machine learning hiệu quả mà mọi người có thể tham khảo:

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Đầu tiên, thu thập dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình machine learning. Dữ liệu có thể được thu thập từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp tin, hoặc thậm chí cả thu thập dữ liệu từ các nguồn trực tuyến như mạng xã hội và các trang web. Đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập đầy đủ, đa dạng và đại diện cho vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết là rất quan trọng trong quá trình này.

Bước 2: Tiền xử lý

Sau khi thu thập dữ liệu, bước tiếp theo là tiền xử lý. Điều này bao gồm việc làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị thiếu hoặc nhiễu, và chuyển đổi dữ liệu thành định dạng phù hợp để có thể sử dụng cho quá trình huấn luyện. Tiền xử lý dữ liệu có thể bao gồm các bước như lựa chọn đặc trưng, chuẩn hóa dữ liệu và mã hóa các biến phân loại thành dạng số.

Bước 3: Huấn luyện mô hình

Sau khi dữ liệu đã được tiền xử lý, bước tiếp theo là huấn luyện mô hình machine learning. Trong quá trình này, dữ liệu huấn luyện được sử dụng để điều chỉnh các thông số và trọng số của mô hình để nó có thể học từ dữ liệu và tạo ra các dự đoán chính xác. Quá trình huấn luyện có thể bao gồm việc chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và tập kiểm tra, lựa chọn và tinh chỉnh các tham số của mô hình và việc áp dụng các thuật toán huấn luyện như gradient descent hay backpropagation.

Bước 4: Đánh giá mô hình

Sau khi mô hình đã được huấn luyện, bước tiếp theo là đánh giá hiệu suất của nó. Điều này đòi hỏi sử dụng dữ liệu kiểm tra hoặc dữ liệu không được sử dụng trong quá trình huấn luyện để đánh giá khả năng dự đoán của mô hình trên các dữ liệu mới. Các phép đo và chỉ số như độ chính xác, độ phân loại đúng, độ chính xác dự đoán hay RMSE (Root Mean Square Error) thường được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình.

Bước 5: Cải thiện

Dựa trên kết quả đánh giá, bước cuối cùng trong quy trình machine learning là cải thiện mô hình. Trong quá trình này, có thể thực hiện các điều chỉnh, tinh chỉnh hoặc thay đổi mô hình để nâng cao hiệu suất dự đoán. Cải thiện mô hình có thể bao gồm việc thay đổi các tham số của mô hình, thử nghiệm các thuật toán khác nhau, tăng cường dữ liệu huấn luyện hoặc áp dụng các kỹ thuật tối ưu hóa.

Quy trình các bước triển khai machine learning hiệu quả

Những thuật toán phổ biến liên quan đến Machine learning

Trong machine learning, có nhiều thuật toán quan trọng và phổ biến được sử dụng để huấn luyện mô hình và tạo ra dự đoán. Một số thuật toán học máy phổ biến bao gồm:

• Linear Regression (Hồi quy tuyến tính): Một thuật toán sử dụng để dự đoán giá trị liên tục dựa trên các biến đầu vào có mối quan hệ tuyến tính.
• Decision Trees (Cây quyết định): Một thuật toán sử dụng cấu trúc cây để phân loại hoặc dự đoán giá trị dựa trên quyết định tại các nút trong cây.
• Random Forests (Rừng ngẫu nhiên): Một phương pháp kết hợp nhiều cây quyết định để tạo ra dự đoán chính xác hơn và giảm thiểu overfitting.
• Support Vector Machines (Máy vector hỗ trợ): Một thuật toán phân loại sử dụng các siêu phẳng để tạo ra đường ranh giới giữa các nhóm dữ liệu.
• Neural Networks (Mạng neuron): Một mô hình lấy cảm hứng từ cấu trúc của não người, sử dụng các lớp neuron nhân tạo để học và tạo ra dự đoán.

Ứng dụng của Machine learning trong cuộc sống

Machine learning đã có sự ảnh hưởng đáng kể trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của machine learning:

• Trong lĩnh vực y tế: Sử dụng để phân loại và dự đoán bệnh, hỗ trợ trong việc chẩn đoán và tư vấn điều trị.
• Trong lĩnh vực tài chính: Machine learning được sử dụng để phân tích dữ liệu tài chính, dự đoán xu hướng thị trường và phát hiện gian lận tài chính.
• Trong lĩnh vực quảng cáo và tiếp thị: Giúp tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo, xác định đối tượng khách hàng tiềm năng và tăng cường tương tác khách hàng.
• Trong ngành công nghiệp sản xuất: Cải tiến quy trình sản xuất, dự đoán và phòng tránh hỏng hóc thiết bị, và tối ưu hóa việc lập lịch và quản lý kho.
• Trong lĩnh vực giao thông vận tải: Machine learning có thể giúp dự đoán tình trạng giao thông, tối ưu hóa lộ trình và lập lịch vận chuyển.
• Trong lĩnh vực tự động hóa và robot: Hỗ trợ trong việc nhận dạng và phân loại đối tượng, điều khiển robot và tự động hóa các quy trình.
• Trong lĩnh vực dịch máy: Machine learning đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các công cụ dịch tự động, giúp dịch thuật trở nên nhanh chóng và chính xác hơn.
• Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và robotica: Cung cấp cơ sở cho việc phát triển các hệ thống tự học, có khả năng tự điều chỉnh và tương tác với môi trường.

Ứng dụng của Machine learning trong cuộc sống

Từ việc phân loại dữ liệu đến dự đoán và quyết định, machine learning đang trở thành một công nghệ quan trọng và mạnh mẽ trong cuộc sống hiện đại. Với khả năng học hỏi và cải thiện từ dữ liệu, machine learning mang lại tiềm năng lớn cho sự phát triển và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, giúp chúng ta hiểu và khai thác thông tin từ dữ liệu một cách thông minh và hiệu quả