Trang chủ » Machine Learning là gì? Hướng dẫn toàn tập cho người mới bắt đầu

Machine Learning là gì? Hướng dẫn toàn tập cho người mới bắt đầu

Hồng Thơ
Tháng 5 9, 2024

Machine Learning cơ bản là kiến thức đang dần phổ biến trong cuộc sống của chúng ta. Công nghệ này được con người ứng dụng vào việc nghiên cứu đa dạng lĩnh vực từ công nghiệp đến tài chính, ngân hàng, khoa học vũ trụ,…Vậy Machine Learning là gì? Và các thuật toán Machine Learning được phân loại như thế nào? Hãy theo dõi bài viết để cùng Hoàng Hà Mobile tìm hiểu thông tin chi tiết nhất nhé!

Machine Learning là gì?

Machine Learning (ML), hay còn gọi là Học máy, là một lĩnh vực cốt lõi của Trí tuệ nhân tạo (AI). Thay vì được lập trình một cách tường minh để thực hiện một tác vụ, các hệ thống Machine Learning sử dụng thuật toán để phân tích một lượng lớn dữ liệu, “học” từ các mẫu trong đó, và sau đó đưa ra quyết định hoặc dự đoán về dữ liệu mới.

Hiểu một cách đơn giản, Machine Learning trao cho máy tính khả năng tự cải thiện dựa trên kinh nghiệm mà không cần sự can thiệp của con người. Mục tiêu chính của nó thường xoay quanh hai bài toán lớn: dự đoán (prediction) các giá trị trong tương lai (như giá cổ phiếu, nhiệt độ) và phân loại (classification) dữ liệu vào các nhóm đã định sẵn (như nhận diện email spam, chẩn đoán bệnh).

Mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning

Nhiều người thường nhầm lẫn ba khái niệm này. Mối quan hệ giữa chúng có thể được hình dung như những vòng tròn đồng tâm:

Trí tuệ nhân tạo (AI): Là khái niệm bao trùm nhất, chỉ bất kỳ kỹ thuật nào giúp máy tính mô phỏng trí thông minh của con người.
Machine Learning (ML): Là một tập hợp con của AI, tập trung vào việc cho phép máy móc tự học từ dữ liệu.
Deep Learning (Học sâu): Là một tập hợp con của ML, sử dụng các mạng nơ-ron phức tạp (nhiều lớp) để giải quyết các bài toán khó như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Quy trình hoạt động của một dự án Machine Learning

Một dự án Machine Learning điển hình không chỉ là việc “chạy một thuật toán”. Nó bao gồm một quy trình gồm nhiều bước để đảm bảo mô hình hoạt động hiệu quả và chính xác.

Thu thập dữ liệu (Data Collection): Đây là bước đầu tiên, thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau (cơ sở dữ liệu, API, file CSV, hình ảnh…). Chất lượng và số lượng dữ liệu ở bước này quyết định rất lớn đến thành công của mô hình.
Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing): Dữ liệu thô thường lộn xộn, thiếu sót hoặc không đồng nhất. Bước này bao gồm làm sạch, xử lý giá trị bị thiếu, chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu về một định dạng phù hợp để mô hình có thể “hiểu” được.
Huấn luyện mô hình (Model Training): Lựa chọn một thuật toán phù hợp và cho nó “học” trên phần lớn dữ liệu đã xử lý (tập huấn luyện). Trong quá trình này, mô hình sẽ dần điều chỉnh các tham số nội tại để tìm ra các mẫu trong dữ liệu.
Đánh giá mô hình (Model Evaluation): Sử dụng một phần dữ liệu chưa từng thấy trước đó (tập kiểm tra) để đánh giá độ chính xác của mô hình. Các chỉ số như Accuracy, Precision, Recall sẽ cho biết mô hình hoạt động tốt đến đâu.
Triển khai và cải thiện (Deployment & Improvement): Nếu mô hình đạt yêu cầu, nó sẽ được triển khai vào môi trường thực tế để đưa ra dự đoán. Theo thời gian, mô hình cần được theo dõi và huấn luyện lại với dữ liệu mới để duy trì và cải thiện hiệu suất.

Các loại hình Machine Learning phổ biến

Machine Learning có thể được phân thành bốn loại hình chính, dựa trên cách thuật toán học từ dữ liệu.

1. Học có giám sát (Supervised Learning)

Đây là phương pháp phổ biến nhất. Mô hình được huấn luyện trên một bộ dữ liệu đã được “gán nhãn”, tức là mỗi điểm dữ liệu đầu vào đều có một kết quả đầu ra tương ứng. Mục tiêu là học ra một quy luật ánh xạ từ đầu vào đến đầu ra.

Ví dụ: Huấn luyện mô hình nhận diện mèo bằng cách cung cấp cho nó hàng ngàn hình ảnh, mỗi hình ảnh được gán nhãn là “mèo” hoặc “không phải mèo”.

2. Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Trái ngược với học có giám sát, phương pháp này làm việc với dữ liệu không được gán nhãn. Mô hình phải tự tìm ra cấu trúc hoặc các mẫu ẩn trong dữ liệu.

Ví dụ: Phân cụm khách hàng của một trang thương mại điện tử thành các nhóm khác nhau dựa trên hành vi mua sắm của họ, mà không cần biết trước họ thuộc nhóm nào.

3. Học bán giám sát (Semi-supervised Learning)

Đây là sự kết hợp của hai phương pháp trên, sử dụng một tập dữ liệu nhỏ có nhãn và một tập dữ liệu lớn không có nhãn. Phương pháp này rất hữu ích khi việc gán nhãn dữ liệu tốn nhiều chi phí và thời gian.

Ví dụ: Một hệ thống nhận dạng khuôn mặt chỉ cần vài ảnh được gán nhãn tên người, sau đó nó có thể tự nhận dạng người đó trong một kho ảnh khổng lồ chưa được gán nhãn.

4. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Trong loại hình này, mô hình (gọi là “agent”) học bằng cách tương tác với một môi trường. Nó sẽ nhận được “phần thưởng” cho những hành động đúng và “hình phạt” cho những hành động sai, từ đó học được chiến lược tốt nhất để tối đa hóa phần thưởng.

Ví dụ: Huấn luyện một AI chơi cờ vua. Nó sẽ chơi hàng triệu ván cờ với chính nó, nhận phần thưởng khi thắng và dần học được những nước đi tối ưu. AlphaGo của Google là một ví dụ nổi tiếng.

Các thuật toán Machine Learning phổ biến

Dưới đây là một số thuật toán nền tảng mà bất kỳ ai bắt đầu với Machine Learning cũng nên biết.

Linear Regression (Hồi quy tuyến tính): Dùng để dự đoán một giá trị liên tục (như giá nhà, nhiệt độ) bằng cách tìm ra một đường thẳng phù hợp nhất với dữ liệu.
Logistic Regression (Hồi quy logistic): Dùng cho các bài toán phân loại nhị phân (có/không, đúng/sai). Ví dụ: dự đoán một email là spam hay không spam.
Decision Tree (Cây quyết định): Tạo ra một mô hình giống như lưu đồ, dễ diễn giải, dùng cho cả bài toán dự đoán và phân loại. Ví dụ: quyết định có nên cho vay hay không dựa trên thu nhập, lịch sử tín dụng…
Random Forest (Rừng ngẫu nhiên): Kết hợp nhiều Cây quyết định lại với nhau để tạo ra một mô hình dự đoán chính xác và ổn định hơn, giảm thiểu lỗi của từng cây riêng lẻ.
Naive Bayes: Một thuật toán phân loại nhanh và đơn giản dựa trên định lý Bayes trong xác suất. Thường được dùng trong phân loại văn bản và lọc thư rác.
Dimensionality Reduction (Giảm chiều dữ liệu): Kỹ thuật dùng để giảm số lượng biến đầu vào trong dữ liệu, giúp loại bỏ nhiễu và tăng tốc độ huấn luyện mà vẫn giữ lại thông tin quan trọng.

Những ứng dụng đột phá của Machine Learning trong đời sống

Machine Learning không còn là khái niệm xa vời mà đã len lỏi vào mọi khía cạnh của cuộc sống hàng ngày. Dưới đây là một vài ví dụ điển hình:

Hệ thống gợi ý (Recommendation Systems): Netflix gợi ý phim bạn nên xem, Spotify tạo playlist riêng cho bạn, Amazon đề xuất sản phẩm bạn có thể thích… tất cả đều dựa trên lịch sử xem/nghe/mua sắm của bạn và của những người dùng tương tự.
Nhận dạng hình ảnh và giọng nói: Tính năng mở khóa điện thoại bằng khuôn mặt (Face ID), “tag” bạn bè tự động trên ảnh Facebook, hay ra lệnh cho trợ lý ảo như Siri và Google Assistant đều là ứng dụng của ML.
Y tế: ML giúp chẩn đoán bệnh sớm qua hình ảnh y khoa (X-quang, MRI) với độ chính xác cao, dự đoán nguy cơ bệnh tật dựa trên hồ sơ bệnh án, và cá nhân hóa phác đồ điều trị.
Tài chính – Ngân hàng: Các thuật toán ML được sử dụng để phát hiện giao dịch thẻ tín dụng gian lận, đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng, và giao dịch chứng khoán tự động.
Xe tự lái: Xe tự lái sử dụng ML để nhận diện vật thể (người đi bộ, xe cộ, biển báo), hiểu môi trường xung quanh và đưa ra quyết định lái xe an toàn.
Dịch thuật tự động: Các công cụ như Google Translate sử dụng các mô hình ML phức tạp (đặc biệt là Deep Learning) để dịch văn bản giữa các ngôn ngữ ngày càng tự nhiên và chính xác hơn.

Tạm Kết

Qua bài viết này, hy vọng bạn đã có một cái nhìn tổng quan và vững chắc về Machine Learning – từ định nghĩa, quy trình hoạt động, các loại hình phổ biến cho đến những ứng dụng thực tế đang thay đổi thế giới. Đây là một lĩnh vực đầy tiềm năng và sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai.

Nếu bạn quan tâm đến các chủ đề công nghệ, đừng bỏ lỡ những bài viết thú vị khác của chúng tôi!

XEM THÊM:

Tin mới nhất