Machine Learning Là Gì? 5 Ứng Dụng Của Machine Learning

Machine Learning là gì? Machine Learning đang là một chủ đề nhận được rất nhiều sự quan tâm trong thời gian gần đây. Ta dễ dàng nhận thấy, ngoài AI (trí tuệ nhân tạo) thì nó hiện được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực. Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu máy học là gì. Vì vậy, trong bài viết này chúng ta hãy cùng đi tìm hiểu học máy là gì, các khái niệm cơ bản, các ứng dụng và lý do tại sao máy học lại được sử dụng rộng rãi đến như vậy. 

Machine Learning là gì?

Machine Learning còn được gọi là máy học. Nó là một ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) cho phép các hệ thống tự động học hỏi và cải thiện từ trải nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Máy học tập trung đến việc tạo ra các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học.

Các quan sát hoặc dữ liệu đóng vai trò là điểm khởi đầu cho quá trình học tập. Bài toán học máy thường được phân thành hai loại: dự đoán và phân loại. Ví dụ: dự đoán giá nhà, giá xe,….Các bài toán phân loại là: nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng đồ vật,… Từ định nghĩa trên, chắc hẳn bạn đã biết được công nghệ Machine Learning là gì rồi đúng không. Tuy nhiên nếu chưa rõ, bạn có thể hiểu rằng Machine Learning là một thành phần quan trọng của lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển nhanh chóng hiện nay. 

Khám phá những hiểu biết quan trọng trong các dự án khai thác dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp và thuật toán thống kê để phân loại hoặc dự đoán. Sau đó, những thông tin chi tiết này được sử dụng để thúc đẩy các quyết định trong kinh doanh và ứng dụng, ảnh hưởng một cách lý tưởng đến các chỉ số tăng trưởng chính. 

Khi dữ liệu tiếp tục phát triển và mở rộng, thị trường cho các nhà khoa học dữ liệu sẽ phát triển, đòi hỏi bạn phải hiểu máy học là gì từ đó từ đó đưa ra hỗ trợ trong việc xác định các câu hỏi kinh doanh phù hợp và đưa ra các câu trả lời chính xác nhất. 

Lý do Machine Learning ra đời

Để biết lý do ra đời của Machine Learning là gì, bạn hãy chú ý một trong những điểm khác biệt chính giữa con người và máy tính là con người học hỏi từ những kinh nghiệm trước đó, trong khi máy tính hay máy móc phải tuân theo một quy trình đã có từ trước. Máy tính là một cỗ máy logic thuần túy có những suy nghĩ thông thường. 

Điều đó có nghĩa là nếu chúng ta muốn máy tính làm được việc gì đó, chúng ta phải cung cấp cho nó các quy trình và hướng dẫn chi tiết, từng bước. Vì vậy, con người đã viết kịch bản và lập trình máy tính để tự học và làm theo hướng dẫn và đó là cách học máy ra đời. Vậy ưu nhược điểm của học máy là gì, hãy cùng tìm hiểu trong phần dưới đây.

Chức năng của máy học là gì?

Nếu bạn thắc mắc chức năng của Machine Learning là gì thì đó là nó cho phép máy tính tự động tìm hiểu về một quy trình mà không cần sự can thiệp hoặc hỗ trợ của con người để điều chỉnh các hành động theo cách hiệu quả hơn nhiều. Các thuật toán máy học được giám sát có thể được sử dụng để dự đoán các sự kiện trong tương lai bằng cách áp dụng và tìm hiểu về dữ liệu mới trong quá khứ với các ví dụ được gắn nhãn.

Thuật toán học máy tạo ra các hàm suy luận dự đoán chính xác các giá trị đầu ra. Hệ thống chính là phát triển các mục tiêu tốt hơn với đủ đầu vào để cho phép đào tạo hiệu quả hơn.

Ưu nhược điểm của Machine Learning là gì?

Ưu điểm

• Có thể phát hiện các xu hướng và khuôn mẫu dữ liệu mà con người có thể bỏ sót.
• Sau khi thiết lập ban đầu, nó có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người. Ví dụ, máy học trong phần mềm an ninh mạng có thể liên tục theo dõi và xác định các điểm bất thường trong lưu lượng mạng mà không cần sự can thiệp của quản trị viên.
• Độ chính xác của kết quả học máy có thể cải thiện theo thời gian.
• Trong môi trường dữ liệu phức tạp, khối lượng lớn và linh hoạt, nó có thể xử lý nhiều định dạng dữ liệu.

Nhược điểm

• Đào tạo ban đầu vừa tốn kém vừa mất thời gian là mà một nhược điểm khá khó chịu mà nhiều người không thích khi tìm hiểu về Machine Learning là gì. Bên cạnh đó sẽ rất khó để triển khai nếu không có đủ dữ liệu.
• Đây là một quá trình tính toán chuyên sâu đòi hỏi một khoản đầu tư ban đầu đáng kể nếu phần cứng được thiết lập trong tổ chức.
• Nếu không có sự hỗ trợ của chuyên gia, việc giải thích chính xác kết quả và loại bỏ sự không chắc chắn có thể khó khăn.

Phân loại Machine Learning

Supervised Machine Learning (Học máy có giám sát)

Để đánh giá các mối tương quan, các nhà khoa học dữ liệu cung cấp cho thuật toán dữ liệu đào tạo được gắn nhãn và xác định. Dữ liệu mẫu chỉ định cả đầu vào và đầu ra của thuật toán. Để dễ dàng giúp bạn hình dung Supervised Machine Learning là gì, ta hãy đến với ví dụ sau.

Ví dụ: Hình ảnh các chữ số viết tay với số tương ứng với hình ảnh được chú thích. Nếu được cung cấp đủ ví dụ, hệ thống học tập có giám sát có thể nhận ra các cụm pixel và hình dạng được liên quan với mỗi số đó. Cuối cùng, hệ thống sẽ có thể nhận dạng các chữ số viết tay, phân biệt giữa 9 và 4 hoặc 6 và 8.

Sự đơn giản và dễ thiết kế là những ưu điểm bạn có thể nhận thấy khi tìm hiểu Supervised Machine Learning là gì. Phong cách học tập này hữu ích để dự đoán một số lượng nhỏ kết quả, phân loại dữ liệu hoặc kết hợp kết quả từ hai thuật toán học máy khác nhau. Mặt khác, việc gắn nhãn hàng triệu tập dữ liệu không có nhãn là rất khó.

Unsupervised Machine Learning (Học máy không giám sát)

Dữ liệu không được gắn nhãn được sử dụng để đào tạo thuật toán học tập không giám sát. Các thuật toán này tìm kiếm dữ liệu mới và cố gắng tạo kết nối có ý nghĩa giữa đầu vào và đầu ra được xác định trước. Chúng có thể nhận ra các mẫu và phân loại dữ liệu. Hãy đến với ví dụ dưới đây để hiểu rõ hơn về Unsupervised Machine Learning là gì nhé.

Ví dụ: các thuật toán không giám sát có thể nhóm các bài báo từ các trang web tin tức khác nhau thành các danh mục phổ biến như thể thao, thời trang, tội phạm,…Chúng có thể sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu ý nghĩa và cảm xúc của văn bản. 

Unsupervised Machine Learning trong bán lẻ có thể phát hiện các khuôn mẫu trong đơn đặt hàng của khách hàng và cung cấp kết quả phân tích dữ liệu, chẳng hạn như khách hàng có nhiều khả năng mua bánh mì hơn sau khi mua bơ.

Tìm hiểu Unsupervised Machine Learning là gì, bạn sẽ nhận ra học máy không giám sát rất hữu ích để phát hiện các khuôn mẫu và sự bất thường cũng như tự động phân loại dữ liệu. Học máy không giám sát rất đơn giản để thiết lập vì dữ liệu đào tạo không cần phải được gắn nhãn. Các thuật toán này cũng có thể được sử dụng để làm sạch và xử lý dữ liệu nhằm tự động xây dựng các mô hình nâng cao hơn. 

Thuật toán không thể đưa ra dự đoán chính xác, đây là một hạn chế của phương pháp này. Hơn nữa, phương pháp này không thể tự tách biệt một số loại kết quả dữ liệu nhất định.

Semi-supervised Machine Learning (Học máy bán giám sát)

Phương pháp này giống như tên của nó, kết hợp học tập có giám sát và không giám sát để huấn luyện máy tính. Vậy Semi-supervised Machine Learning là gì? Đây là kỹ thuật sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn và một lượng lớn dữ liệu không được gắn nhãn. 

Đầu tiên, dữ liệu được gắn nhãn được sử dụng để huấn luyện một phần thuật toán học máy. Sau đó, dữ liệu chưa được gắn nhãn sẽ được tự gắn nhãn bởi thuật toán được đào tạo một phần. Đây được gọi là nhãn giả. Sau đó, mô hình được đào tạo lại mà không được lập trình rõ ràng bằng cách sử dụng hỗn hợp dữ liệu thu được.

Phương pháp này có ưu điểm là không yêu cầu một lượng lớn dữ liệu có nhãn. Phương pháp này hữu ích khi xử lý các loại dữ liệu chẳng hạn như tài liệu dài cần quá nhiều thời gian để đọc và gắn nhãn.

Reinforcement Machine Learning (Học máy tăng cường)

Học máy tăng cường hay học máy củng cố là một phương pháp trong đó giá trị phần thưởng của thuật toán được liên kết với các bước khác nhau mà nó phải thực hiện. Mục tiêu của mô hình là tích lũy càng nhiều điểm thưởng càng tốt để cuối cùng đạt được mục tiêu cuối cùng. Vậy ứng dụng của Reinforcement Machine Learning là gì?

Trong thập kỷ trước, phần lớn các ứng dụng thực tế của việc học máy tăng cường nằm trong lĩnh vực trò chơi điện tử. Trong cả trò chơi cổ điển và hiện đại, các thuật toán của học máy tăng cường tiên tiến đã vượt trội hơn đối thủ là con người. 

Mặc dù phương pháp này hoạt động tốt nhất trong môi trường dữ liệu không chắc chắn và phức tạp, nhưng nó hiếm khi được sử dụng trong kinh doanh. Phương pháp này không hiệu quả đối với các nhiệm vụ được xác định rõ và thành kiến của nhà phát triển có thể ảnh hưởng đến kết quả.

Các thuật toán trong Machine Learning

Đã bao giờ bạn thắc mắc các thuật toán trong Machine Learning là gì chưa? Nếu có, hãy tham khảo các thuật toán dưới đây: 

• Thuật toán Linear Regression (Hồi quy tuyến tính)
• Thuật toán Logistic Regression (Hồi quy logistic)
• Thuật toán Decision Tree (Cây quyết định)
• Thuật toán Support Vector Machine (Thuật toán SVM)
• Thuật toán Naive Bayes
• Thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN)
• Thuật toán K-Means
• Thuật toán Random Forest
• Thuật toán Gradient Boosting và thuật toán AdaBoosting
• Thuật toán Dimensionality Reduction (Thuật toán làm giảm kích thước)

Quy trình làm việc của Machine Learning là gì?

Data collection – thu thập dữ liệu

Bạn sẽ cần một tập dữ liệu để máy tính học, bạn có thể tự thu thập hoặc lấy từ các tập dữ liệu đã xuất bản trước đó. Điều quan trọng cần lưu ý là bạn phải thu thập từ nguồn chính thống thì dữ liệu mới chính xác và máy học mới học đúng và đạt hiệu quả cao hơn.

Preprocessing – tiền xử lý

Bước này dùng để chuẩn hóa dữ liệu, loại bỏ các thuộc tính thừa, mã hóa một số tính năng, gắn nhãn dữ liệu, rút gọn dữ liệu, trích xuất tính năng mà vẫn đảm bảo kết quả… Nếu đã biết sơ qua về quy trình làm việc của Machine Learning là gì, bạn sẽ thấy đây là bước tốn nhiều thời gian nhất trong các bước. Ước tính lượng thời gian cần thiết tỷ lệ thuận với lượng dữ liệu có sẵn. Bước 1 và 2 thường tiêu tốn hơn 70% tổng thời gian thực hiện.

Training model – huấn luyện mô hình

Khi đã hiểu học máy là gì cũng như nắm bắt được quá trình nó hoạt động, bất kỳ ai cũng biết đây là bước mà họ phải đào tạo hoặc để mô hình học hỏi từ dữ liệu bạn đã thu thập và xử lý trong hai bước trước đó.

Evaluating model – đánh giá mô hình

Tìm hiểu quy trình làm việc của Machine Learning là gì, ta biết được sau khi mô hình đã được đào tạo, chúng ta phải sử dụng các thước đo để đánh giá nó. Tùy thuộc vào các số liệu, mô hình cũng được đánh giá là tốt hoặc xấu. Độ chính xác của mô hình hơn 80% thì được coi là tốt.

Improve – cải thiện

Sau khi đánh giá mô hình, những mô hình có độ chính xác thấp phải được đào tạo lại và chúng ta sẽ lặp lại bước 3 trên cho đến khi đạt được độ chính xác mong đợi. Ba bước cuối cùng chiếm khoảng 30% tổng thời gian thực hiện.

Ứng dụng của Machine Learning là gì?

Khoa học đời sống và chăm sóc sức khỏe 

Sự tăng trưởng và phát triển nhanh chóng của các cảm biến và thiết có thể bị đeo được dẫn đến lượng lớn dữ liệu sức khỏe được tạo ra. Các chương trình máy học có thể phân tích dữ liệu này và giúp bác sĩ chẩn đoán và điều trị bệnh nhân trong thời gian thực. 

Các nhà nghiên cứu về máy học đang nghiên cứu các giải pháp phát hiện khối u ung thư và chẩn đoán các bệnh về mắt, điều này sẽ có tác động đáng kể đến kết quả chăm sóc sức khỏe con người.

Sản xuất

Máy học có thể giúp các nhà sản xuất bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng và nghiên cứu đổi mới. Học máy cũng hỗ trợ các doanh nghiệp cải thiện các giải pháp hậu cần như quản lý tài sản, chuỗi cung ứng và kho bãi. Vậy hiểu Machine Learning là gì và ứng dụng tốt nó sẽ giúp các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn.

Dịch vụ tài chính

Các dự án liên quan đến học máy về tài chính giúp cải thiện phân tích quy định và rủi ro. Bằng cách phân tích hiệu suất thị trường chứng khoán, đánh giá các quỹ đầu cơ và hiệu chỉnh danh mục đầu tư tài chính, công nghệ máy học có thể hỗ trợ các nhà đầu tư xác định các cơ hội mới. Hơn nữa, máy học có thể hỗ trợ xác định những người vay rủi ro cao và giảm các dấu hiệu gian lận.

Truyền thông giải trí

Ngoài ra, khi được hỏi một trong các ứng dụng khác của Machine Learning là gì, thì có lẽ ta sẽ thấy được ứng dụng rõ rệt nhất của nó là ở trong lĩnh vực truyền thông giải trí. Máy học đang được các công ty giải trí sử dụng để hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu của họ và cung cấp nội dung xác thực, được cá nhân hóa và phù hợp với nhu cầu của khách hàng. 

Các thuật toán học máy được sử dụng để hỗ trợ thiết kế đoạn giới thiệu và các hình thức quảng cáo khác, đề xuất nội dung được cá nhân hóa cho người tiêu dùng và thậm chí đơn giản hóa quy trình sản xuất.

Bán lẻ

Ngoài ra, khi biết ưu điểm của Machine Learning là gì, người ta cũng ứng dụng nó vào trong lĩnh vực bán lẻ. Nó có thể giúp các nhà bán lẻ cải thiện dịch vụ khách hàng, bán thêm hàng hóa, quản lý hàng tồn kho và tiếp thị đa kênh hơn trước. 

Các câu hỏi thường gặp

Data Mining (khai phá dữ liệu) và Machine Learning (học máy) có giống nhau không? 

Nhìn sơ qua chúng có vẻ giống nhau, tuy nhiên, chúng là hai công nghệ hoàn toàn khác nhau. Data Mining là quá trình đào sâu vào một cơ sở dữ liệu cụ thể để tìm kiếm thông tin. Công nghệ Machine Learning là việc sử dụng dữ liệu để dự đoán các sự kiện trong tương lai hoặc để “dạy” máy móc thực hiện một công việc cụ thể.

Trí tuệ nhân tạo và học máy có giống nhau không?

Nếu bạn đã hiểu rõ về Machine Learning là gì, bạn sẽ biết câu trả lời cho câu hỏi này là chúng không giống nhau. Mặc dù thuật ngữ Machine Learning và AI thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng không đồng nghĩa. Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ chung để chỉ các chiến lược và kỹ thuật khác nhau để làm cho máy móc giống con người hơn. 

AI bao gồm mọi thứ, từ trợ lý thông minh giống Alexa đến robot hút bụi và ô tô tự lái. công nghệ Machine Learning là một trong một số lĩnh vực con thuộc công nghệ AI. 

Các ngôn ngữ lập trình sử dụng trong Machine Learning là gì?

Bởi vì Machine Learning là một lĩnh vực rộng lớn, vì vậy không có ngôn ngữ lập trình đơn lẻ nào có thể làm được mọi thứ. Python hiện là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất do tính dễ sử dụng và hỗ trợ các thư viện học sâu như TensorFlow và PyTorch. Java là một lựa chọn tốt khác, với một cộng đồng hỗ trợ lớn. Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng C ++ hoặc R.

Có phải Machine Learning là giải pháp hoàn hảo để giải quyết các vấn đề về AI?

Máy học vẫn dễ xảy ra lỗi. Bởi vì các thuật toán được tạo ra bởi con người, chúng vẫn bị ảnh hưởng bởi chính họ và cũng như tất cả các lĩnh vực phân tích dữ liệu, sẽ có lúc dữ liệu được thu thập là tốt, có thể sử dụng được hoặc những dữ liệu xấu nên bị bỏ qua.

Học máy có một số hạn chế về tính minh bạch, đặc biệt là khi nó liên quan đến một số “hộp đen” là một phần không thể tránh khỏi của Neural Network. Tuy nhiên, Machine Learning là một công cụ tuyệt vời đóng một vai trò quan trọng trong sự tiến hóa và phát triển của công nghệ, cho phép AI tiếp cận với số lượng người dùng hơn.

Lời kết

Trên đây là tất cả các kiến thức sẽ giúp những ai chưa biết rõ công nghệ Machine Learning là gì? có cái nhìn khái quát hơn. Có thể dễ dàng nhận ra rằng, học máy vẫn chưa đạt được độ chính xác 100% vì các thuật toán được tạo ra và chịu ảnh hưởng của con người. Tuy nhiên, công nghệ Machine Learning cũng là một công cụ tuyệt vời phải được sử dụng. 

Nếu như bài thấy bài viết này hữu ích hay có những câu hỏi nào cần giải đáp, hãy bình luận vào phần bên dưới nhé. Đừng quên theo dõi Máy Chủ Sài Gòn để cập nhật nhanh các kiến thức mới về công nghệ. Liên hệ với chúng tôi qua Hotline: 0976.638.715 hoặc Email: kinhdoanh@maychusaigon.vn nếu bạn cần được hỗ trợ.