Học Máy Là Gì?
Giới Thiệu về Học Máy
Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc giúp máy tính học từ dữ liệu mà không cần phải lập trình cụ thể. Nói cách khác, đây là cách dạy máy học và cải thiện từ kinh nghiệm, giống như con người. Các ứng dụng phổ biến của học máy bao gồm Facebook và các nền tảng mạng xã hội khác sử dụng học máy để đề xuất bạn bè, nhóm và nội dung dựa trên sở thích và hoạt động của người dùng. Mặc dù đây chỉ là một phần nhỏ trong toàn bộ lĩnh vực, học máy đang ngày càng trở nên nổi bật trong nhiều lĩnh vực như chẩn đoán y tế, phân tích chứng khoán, nhận dạng vân tay, xử lý giọng nói, mua sắm trực tuyến, dự báo thời tiết và nhiều lĩnh vực khác.
Cách Học Máy Hoạt Động
Ý tưởng cốt lõi của học máy là tạo ra các thuật toán có thể học từ dữ liệu, sau đó sử dụng kiến thức đó để đưa ra dự đoán hoặc quyết định về dữ liệu mới. Quá trình này bao gồm một số bước sau:
Thu Thập Dữ Liệu
Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu có thể sử dụng để huấn luyện thuật toán. Dữ liệu này có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cảm biến, cơ sở dữ liệu hoặc tương tác của người dùng.
Tiền Xử Lý Dữ Liệu
Sau khi thu thập dữ liệu, nó phải được tiền xử lý để có thể sử dụng bởi thuật toán học máy. Điều này có thể bao gồm việc làm sạch dữ liệu, loại bỏ thông tin không liên quan và chuyển đổi dữ liệu thành định dạng dễ xử lý.
Huấn Luyện Mô Hình
Bước tiếp theo là huấn luyện mô hình học máy trên dữ liệu đã được tiền xử lý. Trong quá trình huấn luyện, thuật toán học cách nhận dạng các mẫu trong dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu đó.
Đánh Giá Mô Hình
Sau khi mô hình được huấn luyện, nó phải được đánh giá để xác định khả năng hoạt động tốt của nó trên dữ liệu mới. Điều này được thực hiện bằng cách kiểm tra mô hình trên một bộ dữ liệu riêng biệt mà không được sử dụng trong quá trình huấn luyện.
Triển Khai Mô Hình
Cuối cùng, mô hình đã được huấn luyện sẽ được triển khai và sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc quyết định về dữ liệu mới.
Các Loại Học Máy
Mặc dù học máy thường được thảo luận trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo, không phải tất cả các ứng dụng AI đều liên quan đến học máy. Học máy tương tự như học của con người vì nó yêu cầu dữ liệu huấn luyện để nhận diện mẫu và đưa ra dự đoán. Học máy được phân loại thành bốn loại: học có giám sát, học không giám sát, học bán giám sát và học củng cố.
Học Có Giám Sát
Học có giám sát là một kỹ thuật học máy liên quan đến việc gán nhãn dữ liệu để dạy máy cách nhận diện câu trả lời đúng. Ví dụ, trong trường hợp nhận diện hình ảnh cho mèo và chó, các hình ảnh cần được gán nhãn trước bởi con người để nhận diện các đặc điểm phân biệt mèo và chó như tai, chân và hình dáng cơ thể. Sau đó, máy sẽ phân tích dữ liệu để nhận diện các mẫu và đưa ra dự đoán. Học có giám sát yêu cầu một lượng dữ liệu lớn để đạt được độ chính xác cao, nhưng hiệu quả trong các nhiệm vụ có sẵn nhiều dữ liệu đã được gán nhãn.
Học Không Giám Sát
Như tên gọi, học không giám sát liên quan đến việc huấn luyện máy mà không cung cấp các ví dụ huấn luyện đã được gán nhãn trước. Thay vào đó, máy sẽ tự động nhận diện các đặc điểm dữ liệu và phân loại chúng một cách độc lập. Ví dụ, một máy có thể được cung cấp một số lượng lớn hình ảnh của mèo và chó để học từ, nhưng không được thông báo trước đâu là mèo và đâu là chó. Máy sẽ tự động phân biệt các đặc điểm của mèo và chó và phân loại chúng tương ứng. Các chức năng phổ biến của học không giám sát bao gồm phân cụm, kết hợp và giảm chiều dữ liệu, rất hữu ích trong việc khám phá dữ liệu ở giai đoạn đầu của khai thác dữ liệu. Mặc dù phương pháp học không giám sát ít yêu cầu sự can thiệp của con người, chúng có thể tạo ra vấn đề cho các mô hình AI vì các đặc điểm không liên quan có thể bị đánh giá quá mức, dẫn đến kết quả dự đoán bị thiên lệch.
Học Bán Giám Sát
Học bán giám sát liên quan đến việc gán nhãn một phần nhỏ của dữ liệu để cung cấp một chuẩn mực cho các phán đoán học máy. Phương pháp này giúp dự đoán chính xác hơn và hiện nay là loại học máy được sử dụng phổ biến nhất. Ví dụ, có thể chọn ngẫu nhiên 100 hình ảnh của mèo và chó, và gán nhãn cho 10 trong số các hình ảnh này để thông báo cho máy về các đặc điểm của mèo hoặc chó. Sau đó, máy sẽ học cách nhận diện mối quan hệ giữa các đặc điểm trong hình ảnh một cách độc lập, sử dụng 10 hình ảnh đã được gán nhãn làm tham khảo. Thông thường, các dự đoán của máy từ học bán giám sát chính xác hơn so với học không giám sát.
Học Củng Cố
Quá trình học củng cố liên quan đến việc tương tác trực tiếp với môi trường để học cách đạt được kết quả mong muốn. Phương pháp học này không yêu cầu gán nhãn, mà thay vào đó, chỉ ra cho máy tính biết hành động nào là đúng và hành động nào là sai, cho phép máy học từ sai lầm của nó để ngày càng hiệu quả hơn trong việc đạt được mục tiêu. Trong bối cảnh học không giám sát, học củng cố đặc biệt quan trọng. Ví dụ, khi máy học tự động nhận diện các đặc điểm phân biệt và nhầm lẫn hình ảnh của chó thành mèo, nó có thể được hướng dẫn bởi con người để học từ sai lầm và cải thiện khả năng phân loại chính xác hơn, dẫn đến dự đoán chính xác và đáng tin cậy hơn.
Ứng Dụng của Học Máy
Học máy có một loạt các ứng dụng, bao gồm:
Nhận Dạng Hình Ảnh
Các thuật toán học máy có thể được huấn luyện để nhận diện các đối tượng, con người và các đặc điểm khác trong hình ảnh.
Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên
Học máy có thể được sử dụng để phân tích và hiểu ngôn ngữ con người, mở ra các ứng dụng như chatbot và trợ lý ảo.
Phân Tích Dự Báo
Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán về các sự kiện hoặc hành vi trong tương lai, dựa trên các mẫu trong dữ liệu lịch sử.
Phát Hiện Gian Lận
Học máy có thể được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn gian lận trong các giao dịch tài chính.
Chẩn Đoán Y Tế
Các thuật toán học máy có thể được huấn luyện để phân tích hình ảnh y tế và hỗ trợ chẩn đoán các bệnh tật.
Tóm Tắt về Học Máy
Học máy là một công cụ mạnh mẽ đã cách mạng hóa cách chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp. Bằng cách cho phép máy tính học từ dữ liệu, chúng ta có thể tạo ra các thuật toán có thể đưa ra các dự đoán và quyết định mà con người không thể làm được một mình. Thực tế, bốn loại học máy được đề cập—học có giám sát, học không giám sát, học bán giám sát và học củng cố—chỉ là các phân loại khái quát. Việc lựa chọn thuật toán nào để thực hiện trong một dự án phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như lượng dữ liệu thực tế có sẵn và mục tiêu của dự án. Do đó, bất kể phương pháp học nào, yếu tố cần xem xét đầu tiên luôn là “Chúng ta đang cố gắng giải quyết vấn đề gì?”.
