Dđào tạo và kiểm tra máy học là gì năm 2024

Máy học (ML) là một nhánh cụ thể của trí tuệ nhân tạo (AI). ML có phạm vi và trọng tâm hạn chế so với AI. AI bao gồm một số chiến lược và công nghệ nằm ngoài phạm vi của máy học.

Dưới đây là một số điểm khác nhau chính giữa hai công nghệ.

Mục tiêu

Mục tiêu của bất kỳ hệ thống AI là để máy hoàn thành tác vụ phức tạp của con người một cách hiệu quả. Những tác vụ như vậy có thể bao gồm học tập, giải quyết vấn đề và nhận dạng mẫu.

Mặt khác, mục tiêu của ML là để máy phân tích khối lượng lớn dữ liệu. Máy sẽ sử dụng các mô hình thống kê để xác định các mẫu hình trong dữ liệu và cho ra kết quả. Kết quả có xác suất liên quan đến sự chính xác hoặc mức độ tự tin.

Methods

Lĩnh vực AI bao gồm nhiều phương pháp được sử dụng để giải quyết đa dạng vấn đề. Những phương pháp này bao gồm các thuật toán di truyền, mạng nơ-ron, học sâu, thuật toán tìm kiếm, hệ thống dựa trên quy tắc và chính máy học.

Trong ML, các phương pháp được chia thành hai loại rộng: học có giám sát và học không có giám sát. Các thuật toán ML có giám sát học cách giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng các giá trị dữ liệu được dán nhãn đầu vào và đầu ra. Việc học không có giám sát mang tính khám phá hơn và cố gắng khám phá các mẫu hình ẩn trong dữ liệu không được dán nhãn.

Triển khai

Quá trình xây dựng giải pháp ML thường bao gồm hai tác vụ:

1. Chọn và chuẩn bị tập dữ liệu đào tạo
2. Chọn một chiến lược hoặc mô hình ML đã tồn tại từ trước, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính hoặc cây quyết định

Các nhà khoa học dữ liệu chọn các tính năng dữ liệu quan trọng và đưa chúng vào mô hình để đào tạo. Họ liên tục tinh chỉnh tập dữ liệu bằng dữ liệu cập nhật và kiểm tra lỗi. Chất lượng dữ liệu và sự đa dạng cải thiện độ chính xác của mô hình ML.

Xây dựng một sản phẩm AI thường là một quá trình phức tạp hơn, vì vậy nhiều người chọn các giải pháp AI được xây dựng sẵn để đạt được mục tiêu của họ. Những giải pháp AI này nói chung đã được phát triển sau nhiều năm nghiên cứu, và các nhà phát triển làm cho chúng sẵn sàng để tích hợp với các sản phẩm và dịch vụ thông qua các API.

Yêu cầu

Các giải pháp ML yêu cầu một tập dữ liệu bao gồm vài trăm điểm dữ liệu để đào tạo, cộng với đủ năng lực tính toán để chạy. Tùy thuộc vào ứng dụng và trường hợp sử dụng của bạn, một phiên bản máy chủ hoặc một cụm máy chủ nhỏ có thể là đủ.

Các hệ thống thông minh khác có thể có các yêu cầu khác nhau về cơ sở hạ tầng, tùy thuộc vào nhiệm vụ bạn muốn thực hiện và phương pháp phân tích tính toán mà bạn sử dụng. Các trường hợp sử dụng tính toán cao đòi hỏi vài nghìn máy làm việc cùng nhau để đạt được các mục tiêu phức tạp.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là cả hai chức năng AI và ML được xây dựng sẵn đều khả dụng. Bạn có thể tích hợp chúng vào ứng dụng của bạn thông qua các API mà không cần thêm tài nguyên.

Hiện nay, Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở nên phổ biến trong đời sống con người, nhất là các thiết bị hiện đại vẫn “thi nhau” đổi mới và phát triển. Trong đó, Machine Learning vẫn luôn được nhắc đến như một công nghệ quen thuộc. Vậy Machine Learning là gì? Hãy cùng Vietnix tìm hiểu về các khái niệm, phân loại, cũng như các thuật toán và ứng dụng của Machine Learning trong thực tế.

Machine Learning là gì?

Machine Learning hay còn gọi được là học máy, một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính. Machine Learning liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kỹ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Machine Learning tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước cách con người học, sau đó dần dần cải thiện độ chính xác.

IBM có một lịch sử phong phú về Machine Learning. Một trong đó là Arthur Samuel, được cho là đã đặt ra thuật ngữ “Machine Learning” với nghiên cứu xung quanh trò chơi cờ caro. Robert Nealey, tự xưng là bậc thầy cờ caro, đã chơi trò chơi này trên máy tính IBM 7094 vào năm 1962, và ông đã thua chiếc máy tính này.

Machine Learning hoạt động dựa trên nhiều thuật toán, tuy vậy công nghệ này được chia làm 02 dạng bài toán chính, gồm: phân loại (classification) và dự đoán (prediction). Trong đó, các bài toán dự đoán có thể là giá xe, giá nhà đất,…và những bài phân loại gồm: nhận diện đồ vật, màu sắc, chữ viết,…

Có thể nói, Machine Learning tuy chỉ là một nhánh trong trí tuệ nhân tạo (AI) nhưng dần trở thành một phần không thể thiếu trong sự phát triển của lĩnh vực khoa học nhân tạo. Bên cạnh đó, Machine Learning vận dụng những thuật toán, thống kê và phân tích dữ liệu nhằm cung cấp các thông tin chi tiết và tạo tác động đến chỉ số tăng trưởng chính của doanh nghiệp.

Machine Learning Workflow

Bên cạnh việc nắm bắt tổng quan về Machine Learning là gì, ở mục nội dung này, Vietnix mang đến cho bạn thông tin hữu ích về Machine Learning Workflow. Đối với mọi bài toán, Machine Learning Workflow giúp bạn hiểu rõ về quy trình làm việc đồng nhất của Machine Learning.

• Bước 1: Data Collection hay Gathering Data

Thu thập dữ liệu được xem là bước quan trọng nhất trong cả quy trình. Thông thường, bước này sẽ chiếm khoảng 70% đến 80% thời gian cho toàn bộ quá trình vận hành. Vì tệp dữ liệu này sẽ ảnh hưởng rất lớn đến mô hình máy học của doanh nghiệp. Do đó, bạn cần nghiên cứu dữ liệu một cách cẩn thận, sau đó chắt lọc và chọn lựa những dữ liệu phù hợp nhất.

• Bước 2: Data Processing

Data processing hay còn được gọi là xử lý dữ liệu sơ khởi. Công việc này tương đương với bước thu thập dữ liệu. Trong quá trình vận hành, bước xử lý dữ liệu sẽ thực hiện các công việc loại bỏ thuộc tính dư thừa, mã hóa và thu gọn dữ liệu,…

• Bước 3: Training model

Training model được hiểu là huấn luyện mô hình. Ở giai đoạn này, bạn sẽ để cho mô hình học trên các tệp dữ liệu mà bạn đã thu thập và chắt lọc được.

• Bước 4: Evaluating model

Evaluating model có nghĩa là đánh giá mô hình. Công việc này sẽ được thực hiện sau khi mô hình đã học xong tệp dữ liệu và bắt đầu cho kết quả. Dựa vào kết quả mà Machine Learning Workflow cung cấp, doanh nghiệp sẽ đánh giá được chất lượng cả tệp dữ liệu và hiệu suất hoạt động của mô hình này. Trên thực tế, một mô hình hoàn thiện sẽ cho kết quả đạt từ 80% trở lên.

• Bước 5: Improve

Cái thiện mô hình sẽ là giai đoạn cuối cùng cần thực hiện. Vì sau khi chọn được các mô hình phù hợp, số còn lại sẽ thuộc nhóm chưa phù hợp và cần được huấn luyện lại sao cho đạt được kỳ vọng mà doanh nghiệp đã đề ra. Theo nghiên cứu, bước 3,4 và 5 sẽ chiếm khoảng 30% thời gian của toàn quy trình.

Ngoài ra, bạn có thể tham khảo các chủ đề liên quan:

Các khái niệm cơ bản về Machine Learning cần biết

Để hiểu rõ hơn về Machine Learning là gì, chúng ta cần nắm và hiểu rõ những khái niệm cơ bản liên quan đến công nghệ này, gồm:

• Data Set: Là một tệp dữ liệu lớn, trong đó chứa nhiều data point. Data set còn được hiểu là tệp dữ liệu thô mà bạn đã thu thập ở bước 1 (Gathering Data) trong Machine Learning Workflow. Chắc chắn rằng, dữ liệu thô là các dữ liệu chưa qua xử lý.
• Data Point: Là một đơn vị thông tin độc lập trong tập dữ liệu của bạn, chẳng hạn như bạn có các tập dữ liệu bao gồm giá nhà, ngày xây, diện tích,… thì một điểm dữ liệu sẽ gồm các thông tin đó. Một tập hợp các điểm dữ liệu được gọi là tập dữ liệu.
• Training Data và Test Data: Huấn luyện mô hình còn được gọi là Training Data. Công việc này được thực hiện khi mô hình bắt đầu học trên tệp dữ liệu bạn chọn. Bên cạnh đó, Test Data có nghĩa là kiểm tra và đánh giá mô hình, sẽ diễn ra khi mô hình học xong và cho kết quả tương ứng.
• Features vector: Là vector đặc trưng, mỗi vector mang nhiệm vụ biểu diễn cho một điểm dữ liệu trong dataset. Mỗi vector đều có nhiều chiều biểu diễn các đặc trưng của điểm dữ liệu, mỗi đặc trưng là một chiều và phải là dữ liệu số. Các mô hình chỉ có thể huấn luyện được từ các vector đặc trưng này, do đó dataset cần phải chuyển về dạng một tập các vector đặc trưng (features vector).
• Model: Là mô hình được dùng để huấn luyện trong công đoạn Training Data. Sau đó, mô hình sẽ tiến hành dự đoán và đưa ra các quyết định dựa trên tệp dữ liệu mà mô hình đã học được.
  
  Một số khái niệm cơ bản về Machine Learning bạn cần biết

Phân loại Machine Learning

Trong Machine Learning, chúng ta cần biết những loại hình của công nghệ mô hình này. Tính đến thời điểm hiện tại, Machine Learning gồm 3 loại hình chính:

Supervised Machine Learning

Supervise Machine Learning được hiểu là một dạng học máy có sự giám sát. Mô hình sẽ chỉ học các dữ liệu đã được gắn nhãn, từ đó chúng tạo ra các thuật toán dùng để phân loại dữ liệu, đồng thời mang lại dự đoán kết quả một cách chính xác nhất.

Có thể nói rằng, Supervised Machine Learning được xây dựng để khi dữ liệu được đưa vào, chúng sẽ điều chỉnh trọng lượng của tệp dữ liệu sao cho phù hợp nhất, nhằm chắc chắn rằng mô hình sẽ chỉ nhận thông tin ở mức vừa đủ, tránh quá tải hoặc thiếu thông tin.

Supervised Machine Learning ứng dụng một số phương pháp như: Naive Bayes, Hồi quy logistic, thuật toán SVM, mạng nơ-ron,…Trong đó, một ứng dụng thực tiễn có thể kể đến như học máy giám sát giúp phân loại thư rác từ hộp thư đến vào một thư mục riêng biệt. Có thể nói rằng trong thực tế, Supervised Machine Learning giúp nhiều doanh nghiệp giải quyết các vấn đề lớn.

Tham khảo thêm về:

Unsupervised Machine Learning

Unsupervised Machine Learning được hiểu là học máy không giám sát. Nếu học máy giám sát thực hiện phân tích và dự đoán kết quả dựa trên các dữ liệu đã gắn nhãn, thì Unsupervised Machine Learning sẽ thực hiện công việc đó dựa trên các dữ liệu không được gắn nhãn. Nhờ việc phân tích này mà doanh nghiệp sẽ sớm phát hiện các nhóm dữ liệu bị ẩn mà không cần con người can thiệp vào.

Unsupervised Machine Learning cũng được sử dụng để giảm số lượng tính năng trong một mô hình thông qua quá trình giảm kích thước. Phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích giá trị đơn lẻ (SVD) là hai cách tiếp cận phổ biến cho việc này. Các thuật toán khác được sử dụng trong machine learning không giám sát bao gồm neural network, phân cụm K-mean, phương pháp phân nhóm xác suất,…

Semi-supervised Learning

Semi-supervised Learning là sự kết hợp giữa Supervised Machine Learning và Unsupervised Machine Learning, còn được gọi là học máy bán giám sát. Công việc của học máy này chính là hướng dẫn phân loại từ một tệp dữ liệu lớn không gắn nhãn thông qua việc sử dụng một tệp dữ liệu nhỏ đã được gắn nhãn. Công dụng chính của Semi-supervised Learning giải quyết vấn đề không có đủ dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo thuật toán học có giám sát.

Các thuật toán phổ biến trong Machine Learning

Linear Regression (Hồi quy tuyến tính)

Hồi quy tuyến tính được phát minh và nghiên cứu trong khoảng từ 200 năm trước, là một trong những thuật toán phổ biến nhất trong Machine Learning. Đây là một phương pháp thống kê để hồi quy dữ liệu với biến phụ thuộc có giá trị liên tục trong khi các biến độc lập có thể có một trong hai giá trị liên tục hoặc là giá trị phân loại.

Logistic Regression (Hồi quy logistic)

Logistic Regression (hay còn được gọi là hồi quy logistic) được sử dụng để ước tính các giá trị rời rạc (thường là các giá trị nhị phân như 0/1) từ một tập hợp các biến độc lập. Hồi quy logistic giúp dự đoán xác suất của một sự kiện bằng cách khớp dữ liệu với một hàm logit.

Tương tự hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic sẽ hoạt động tốt hơn khi loại bỏ các thuộc tính không liên quan đến biến đầu ra hoặc các thuộc tính tương tự nhau. Đây là mô hình có thể học được nhanh và có hiệu quả với các vấn đề phân loại nhị phân.

Decision Tree (Cây quyết định)

Thuật toán Decision Tree trong Machine Learning là một trong những thuật toán phổ biến nhất được sử dụng hiện nay. Đây là một thuật toán học tập có giám sát được sử dụng để phân loại các vấn đề. Decisiom Tree hoạt động tốt khi phân loại cho cả biến phụ thuộc phân loại và biến phụ thuộc liên tục. Trong thuật toán này có thể chia tổng thể thành hai hoặc nhiều tập đồng nhất dựa trên các thuộc tính hoặc biến độc lập quan trọng nhất.

Thuật toán Naive Bayes

Naive Bayes là một thuật toán đơn giản nhưng có mô hình tiên đoán vô cùng chính xác. Mô hình Naive Bayes giả định rằng sự hiện diện của một đối tượng cụ thể trong một lớp không liên quan đến sự hiện diện của bất kỳ đối tượng địa lý nào khác.

Ngay cả khi các tính năng này có liên quan với nhau, bộ phân loại Naive Bayes sẽ xem xét tất cả các thuộc tính này một cách độc lập khi tính toán xác suất và đưa ra một kết quả cụ thể. Mô hình Naive Bayes rất dễ xây dựng và hữu ích cho các bộ dữ liệu lớn với các vấn đề phức tạp.

K-Means

K-Means là một thuật toán học tập không giám sát để giải quyết các vấn đề phân cụm. Các tập dữ liệu được phân loại thành một số cụm cụ thể (hãy gọi số đó là K) theo cách mà tất cả các điểm dữ liệu trong một cụm là đồng nhất và không đồng nhất với dữ liệu trong các cụm khác.

Cách K-mean tạo thành các cụm:

• Thuật toán K-mean chọn K số điểm cho mỗi cụm, gọi là centroid.
• Mỗi điểm dữ liệu tạo thành một cụm với các trung tâm gần nhất, tức là cụm K.
• Tạo ra các trung tâm mới dựa trên các cụm thành viên hiện có.
• Với những trung tâm mới này, khoảng cách gần nhất cho mỗi điểm dữ liệu được xác định. Quá trình này được lặp lại cho đến khi các trung tâm không thay đổi.
  
  Thuật toán K-Means

Thuật toán Support Vector Machine (Thuật toán SVM)

Thuật toán SVM là một phương pháp thuật toán phân loại, trong đó bạn vẽ biểu đồ dữ liệu thô dưới dạng các điểm trong không gian N chiều (với n là số đối tượng bạn có). Sau đó, giá trị của mỗi đối tượng địa lý được gắn với một tọa độ cụ thể, giúp dễ dàng phân loại dữ liệu. Các dòng đó được gọi là bộ phân loại có thể được sử dụng để tách dữ liệu và vẽ chúng trên biểu đồ.

Thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN)

Thuật toán này có thể được áp dụng cho cả bài toán phân loại và bài toán hồi quy. Rõ ràng, trong ngành Khoa học Dữ liệu, KNN được sử dụng rộng rãi hơn để giải quyết các vấn đề phân loại. Đây là một thuật toán đơn giản lưu trữ tất cả các trường hợp có sẵn và phân loại bất kỳ trường hợp mới nào bằng cách lấy đa số phiếu bầu của K neighbor. Sau đó, trường hợp được gán cho lớp mà nó có điểm chung nhất. Một chức năng khoảng cách thực hiện phép đo này.

Thuật toán Random Forest

Một tập hợp các Decision Tree được gọi là Random Forest. Để phân loại một đối tượng mới dựa trên các thuộc tính của nó, mỗi cây sẽ được phân loại, và “vote” cho lớp đó.

Thuật toán Random Forest hoạt động theo các bước sau:

• Chọn các mẫu ngẫu nhiên từ tập tài liệu đã cho.
• Thiết lập Decision Tree cho từng mẫu và nhận kết quả dự đoán mỗi Decision Tree.
• Bỏ phiếu cho mỗi kết quả dự đoán.
• Chọn kết quả được bỏ phiếu nhiều nhất làm kết quả.
  
  Machine Learning là gì? Những thuật toán trong Machine Learning 38

Thuật toán Gradient Boosting và thuật toán AdaBoosting

Đây là các thuật toán thúc đẩy được sử dụng khi phải xử lý một lượng lớn dữ liệu để đưa ra dự đoán với độ chính xác cao. Boosting (tăng cường) là một thuật toán học tập tổng hợp kết hợp sức mạnh dự đoán của một số công cụ ước tính cơ sở để cải thiện độ mạnh mẽ.

AdaBoost là một thuật toán học mạnh, giúp đẩy nhanh việc tạo ra một bộ phân loại mạnh. Đây là thuật toán boosting thành công đầu tiên được phát triển để phân loại nhị phân.

Thuật toán Dimensionality Reduction (Thuật toán giảm kích thước)

Trong thế giới ngày nay, một lượng lớn dữ liệu đang được các công ty, cơ quan chính phủ và tổ chức nghiên cứu lưu trữ và phân tích. Các dữ liệu thô này chứa rất nhiều thông tin, thách thức ở đây là phải xác định được các mẫu và biến quan trọng.

Nói một cách đơn giản, Dimensionality Reduction là việc chuyển đổi dữ liệu từ không gian chiều cao thành không gian chiều thấp để biểu diễn chiều thấp giữ lại một số thuộc tính có ý nghĩa của dữ liệu ban đầu. Các thuật toán giảm kích thước, hay giảm thứ nguyên như Decision Tree, Factor Analysis, Missing Value Ratio và Random Forest có thể giúp bạn tìm thấy các chi tiết có liên quan.

Ứng dụng thực tiễn của Machine Learning

Trong đời sống hiện nay, Machine learning được ứng dụng rất nhiều, hầu hết trong các lĩnh vực như:

• Ngành sinh học
• Nghiên cứu nông nghiệp
• Tìm kiếm và trích xuất dữ liệu
• Nghiên cứu về tài chính – ngân hàng
• Nghiên cứu mạng máy tính
• Thực nghiệm quảng cáo và robotics
• Nghiên cứu mạng lưới khoa học vũ trụ.

Ngoài ra, Machine Learning còn được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác với hiệu quả cao. Bên cạnh đó, các doanh nghiệp ưu tiên lựa chọn học máy này vì hiệu suất mang lại cao hơn so với con người, từ đó tiết kiệm được chi phí nhân sự.

Một ví dụ đơn giản trong cuộc sống như dự báo thời tiết, các chuyên viên nghiên cứu khí tượng sẽ vận dụng các phép tính và óc quan sát để ghi nhận về thời tiết của những ngày trước so với hiện tại, để từ đó đưa ra dự báo về thời tiết của những ngày tiếp theo. Tuy nhiên, con người sẽ gặp khó khăn khi một ngày có thể lên đến hàng tỷ, hàng triệu quan sát. Vì thế, tệp dữ liệu thu được sẽ được nhân rộng, dẫn đến tình trạng tính toán sai và đưa ra kết quả dự báo không đúng.

Khi này, Machine Learning sẽ được ứng dụng vào để cho học máy bắt đầu quan sát và thu thập, ghi nhận các dữ liệu trong quá khứ. Từ đó, Machine Learning sẽ hoạt động và đưa ra dự đoán với xác suất phần trăm chính xác hơn so với con người khi thực hiện bằng biện pháp thủ công.

Câu hỏi thường gặp

Hãy cho một số ví dụ về ứng dụng của Machine Learning?

Một số ví dụ của Machine Learning trong thực tế hiện nay gồm: nhận dạng giọng nói, chẩn đoán y tế, phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin, nhận diện hình ảnh,…

Giữa AI và Machine Learning có sự khác biệt nào?

AI là Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng để thực hiện những tác vụ phức tạp của con người với hiệu quả cao. Trong khi đó, Machine Learning được dùng để giải quyết những vấn đề cụ thể dựa trên phương pháp xác định các mẫu hình có trong tệp dữ liệu lớn.

Học Machine Learning có khó không?

Machine Learning là một công nghệ hiện đại đang dần trở nên phổ biến trong thời đại 4.0. Tuy nhiên, nếu bạn là người mới bắt đầu tiếp xúc với công nghệ này, đòi hỏi bạn cần có sự kiên trì vì quá trình học Machine Learning sẽ có khá nhiều thách thức và trở ngại.

Lời kết

Bài viết trên Vietnix đã giải đáp một cách chi tiết và súc tích về Machine Learning là gì, đồng thời cung cấp thêm thông tin về các thuật toán cũng như ứng dụng thực tiễn của công nghệ này trong cuộc sống. Hy vọng qua bài viết này, bạn sẽ hiểu rõ hơn về Machine Learning và có nguồn cảm hứng trong việc tìm hiểu chuyên sâu về công nghệ mới và hiện đại này.