Trí tuệ nhân tạo bùng nổ và đang trở thành xu hướng dẫn đầu trong tương lai gần tới đây. Bên cạnh đó là Machine Learning hay máy học cũng được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực.
Bài viết hôm nay, mình sẽ cùng bạn đi tìm hiểu chính xác xem Machine Learning là gì và ứng dụng của nó trong thực tế ra sao? Bắt đầu nào!
Machine Learning – Máy học là gì?
Cho đến nay có rất nhiều định nghĩa được đưa ra về Machine Learning, các định nghĩa này đều đúng nhưng sẽ được diễn giải theo các ý hiểu khác nhau.
Bài viết này mình xin được tổng hợp và đưa ra định nghĩa mà được nhiều người đồng ý nhất:
“ Machine Learning (ML) hay máy học là một tệp con của trí tuệ nhân tạo AI được thêm vào máy tính hoặc máy móc để giúp chúng có khả năng tự học hỏi dựa trên các dữ liệu đầu vào mà không cần phải lập trình cụ thể.”
Máy học sử dụng các thuật toán để đưa các dữ liệu mẫu gồm các dữ liệu nạp ban đầu và các dữ liệu tự động thu thập để đưa ra dự đoán. Hiểu đơn giản nó giống với việc con người đọc sách và học hỏi rồi thu thập tình hình thực tế để đưa ra các dự đoán.
Con người luôn tự hào bởi vì kinh nghiệm của bản thân để có phán đoán và cách giải quyết vấn đề. Máy học đã thực sự đưa máy móc trở nên giống con người hơn khi nó cũng có thể làm điều tương tự.
Machine Learning được phát triển như thế nào?
Con người thiết kế các máy tính để thực hiện các phép tính phức tạp bằng việc lưu trữ dữ liệu và nạp vào các thao tác hướng dẫn với dữ liệu.
Do đó các máy tính trước đây không học và nó chỉ thực hiện các công việc theo hướng dẫn có sẵn.
Machine learning chính là bước ngoặt để cho máy tính và máy móc học hỏi kinh nghiệm. Chẳng hạn như: Sử dụng các quy tắc với các dữ liệu để tự phân loại và tiến hành dự đoán.
Con người phát triển máy tính bằng thuật toán mô hình hóa cấu trúc bộ não con người. Rất nhiều lĩnh vực và công việc trong cuộc sống đã được cách mạng hóa bởi AI. Mặc dù được con người tạo ra nhưng sự chính xác và khả năng học tập của nó là điều khiến con người kinh ngạc.
Máy học hoạt động như thế nào?
Machine Learning sử dụng hai kỹ thuật chính là Supervised learning (học có giám sát) và Unsupervised machine (học không giám sát).
Học có giám sát
Supervised learning – học máy có giám sát thu thập các dữ liệu trong các lần triển khai trước và tạo các dữ liệu đầu ra. Nó giống như quá trình con người học tập.
Nó sẽ tập trung sử dụng các điểm dữ liệu đã được dán nhãn để đưa ra các điểm dữ liệu yêu cầu. VD: Tập hợp các máy làm việc bị trì hoãn trong một nhà máy trong khoảng thời gian 3 tháng.
Học không giám sát
Unsupervised machine – học máy không giám sát giúp bạn tìm thấy tất cả các mẫu không xác định trong dữ liệu. Nó tập trung vào các dữ liệu không được gắn nhãn.
Nhiệm vụ chính của học máy không giám sát là kỹ thuật phân cụm và giảm kích thước. Kỹ thuật phân cụm đưa các điểm dữ liệu thành từng cụm có ý nghĩa. Kỹ thuật giảm kích thước làm việc với các biến thể trong dữ liệu thành các nhóm có thuộc tính tương quan hoặc tương tự để diễn giải.
Quy trình hoạt động của của Machine Learning
Từ đầu bài viết đến giờ mình nghĩ các bạn cũng đã hình dung được đại khái về quy trình hoạt động của máy học. Ở đây mình sẽ thể hiện chi tiết theo các bước để các bạn có cái nhìn cụ thể:
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Để máy móc học bạn cần phải đưa dữ liệu đầu vào cho nó. Dữ liệu này cần có thể tự thu thập hoặc dựa trên các dữ liệu có sẵn nhưng cần phải chính xác thì mới đem lại hiệu quả.
Bước 2: Xử lý cơ bản
Bước này sẽ xử lý dữ liệu đầu vào bằng cách gán nhãn các điểm dữ liệu, loại bỏ hoặc thêm thuộc tính, mã hóa, rút gọn dữ liệu,…
Bước 3: Huấn luyện
Tại đây máy tính sẽ học hỏi trên các dữ liệu đã qua xử lý ở bước 1 và 2.
Bước 4: Đánh giá
Sau khi hoàn thành bước 3, máy tính tiền hành đánh giá dựa trên các thước đo để đưa ra kết quả đánh giá tốt hoặc chưa tốt.
Bước 5: Cải thiện
Dựa trên kết quả đánh giá ở bước 4, nếu chưa tốt thì sẽ tiến hành lại từ bước 3 đến khi chính xác.
Phân loại các loại Machine Learning
Dựa trên kỹ thuật hoạt động chính mà máy học cũng được chia thành 2 loại chính là:
- Học máy có giám sát.
- Học máy không giám sát.
Ngoài ra, còn có các loại máy học khác như:
- Học máy bán giám sát: đây là thuật toán học máy trung gian giữa giai đoạn được giám sát và không giám sát để kết hợp các dữ liệu được gắn nhãn và không gắn nhãn.
- Học máy tăng cường: Giống như tên gọi của mình, loại học máy này dựa trên quy trình phản hồi và khám phá môi trường dữ liệu thông qua phép thử và kết quả sai để tự thực hiện hành động, học hỏi kinh nghiệm và cải thiện độ chính xác.
Vai trò và tầm quan trọng của học máy đối với con người
Machine learning đang đóng một vai trò quan trọng và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau: chăm sóc sức khỏe, tài chính, cơ sở hạ tầng, tiếp thị, lái xe tự động, Chatbot AI, an ninh, Game, Y tế, nghiên cứu sinh học,…
Đối với nhiều công ty, Học máy mang lại giá trị to lớn bởi khả năng đem lại cái nhìn tổng quan về hành vi khách hàng, xu hướng trong các mô hình kinh doanh vận hành.
Các công ty công nghệ lớn như Facebook, Google đang lấy Machine Learning làm cốt lõi để phát triển và trở thành khả năng cạnh tranh với các đối thủ.
Thách thức của ứng dụng Machine Learning hiệu quả
Ứng dụng của Machine learning là điều không thể bàn cãi nhưng nó cũng gặp những thách thức để được sử dụng hiệu quả:
Dữ liệu đầu vào không đủ
Các thuật toàn cần một lượng lớn dữ liệu lớn để có thể hoạt động. Bất kể là tác vụ đơn giản thì cũng yêu cầu số lượng ví dụ cực lớn để có thể tạo ra và đảm bảo được hiệu quả.
Dữ liệu đầu vào không chính xác
Kết quả tất yếu của một đầu vào không chính xác thì đầu ra sẽ không thể chính xác. Do đó nếu dữ liệu đào tạo của máy chứa nhiễu lỗi hoặc kém chất lượng thì xác mẫu đầu ra sẽ không thể đảm bảo chính xác.
Dữ liệu đào tạo không đại diện
Nếu dữ liệu không được tổng quát hóa với đúng trường hợp đưa ra thì việc dự đoán sẽ bị sai lệch với các lớp hoặc nhóm hướng đến.
Lời kết:
Machine Learning – Học máy là một bước ngoặt giúp máy móc trở nên thông minh hơn. Trí tuệ nhân tạo ngày càng khẳng định được sự quan trọng và trở thành xu hướng tất yếu trong tương lai.
Con người cần phải hiểu và nắm bắt xu hướng này để không bị AI thay thế. Mong rằng bài viết này đã mang lại kiến thức hữu ích dành cho bạn. Mọi thắc mắc vui lòng để lại dưới phần bình luận để mình phản hồi sớm nhất!
