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 cơ bản là gì?
Machine Learning là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo gọi tắt là AI và khoa học máy tính. Về cơ bản, Machine Learning liên quan đến nghiên cứu cũng như xây dựng kỹ thuật để hệ thống học tự động từ dữ liệu có thể giải quyết vấn đề cụ thể. Hiểu đơn giản hơn, Machine Learning sẽ tập trung sử dụng dữ liệu, thuật toán để giải mã những vấn đề tương tự như con người.
Công nghệ Machine Learning cơ bản được hoạt động trên nhiều thuật toán nhưng chủ yếu chia thành hai dạng đó là phân loại (classification) và dự đoán (prediction). Đối với thuật toán phân loại sẽ giúp mọi người nhận diện chữ viết, đồ vật hay màu sắc,… Còn đối với thuật toán dự đoán có thể là giá đất, giá xe, giá vàng,… Mặc dù chỉ là một nhánh của AI nhưng Machine Learning đang dần trở thành một phần không thể thiếu.
Có mấy loại Machine Learning?
Như vậy, mọi người đã hiểu khái niệm Machine Learning cơ bản nhất. Tiếp theo, chúng ta cùng tìm hiểu các loại Machine Learning. Hiện tại, Machine Learning được phân chia thành 3 loại chính, cụ thể như sau:
Supervised Machine Learning (Học máy dưới sự giám sát)
Phân loại Machine Learning đó là dạng học máy dưới sự giám sát. Mô hình hoạt động dựa trên tập dữ liệu đầu vào/ đầu ra đã được gán nhãn. Mục tiêu của Supervised Machine Learning là để dự đoán đầu ra cho đầu vào chẳng hạn như dự đoán giá nhà dựa trên số phòng, diện tích hay dự đoán nhiệt độ dựa trên đặc điểm khí hậu,… Ngoài ra, Supervised Machine Learning còn có thể dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai dựa trên giá trị trước đó.
Một nhánh đặc biệt của phân loại Supervised Machine Learning cơ bản đó là phát hiện và phân loại của một mẫu. Ví dụ, phát hiện gian lận trong thẻ tín dụng, phát hiện và phân loại đối tượng trong hình ảnh hoặc video. Hơn nữa, Supervised Machine Learning còn có thể phân loại sản phẩm vào nhiều danh mục, phân loại tin tức vào nhiều chủ đề. Nhìn chung, Supervised Machine Learning hỗ trợ các doanh nghiệp giải quyết các vấn đề nhanh chóng, có những dự đoán chính xác trong tương lai.
Unsupervised Machine Learning (Học máy mà không giám sát)
Unsupervised Machine Learning là một phương pháp học tập không giám sát tức là mô hình xử lý vấn đề trên file dữ liệu không được gắn nhãn. Mục tiêu của phân loại Machine Learning cơ bản là để tìm ra cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Unsupervised Machine Learning có thể phân tác dữ liệu thành các nhóm dựa trên sự tương đồng của các mẫu. Ngoài ra, Unsupervised Machine Learning còn xây dựng cây phân cụm để biểu diễn mối quan hệ giữa các mẫu.
Đối với phân loại phát hiện ngoại lệ có mục tiêu là xác định các điểm dữ liệu khác với phần còn lại của tập dữ liệu. Ứng dụng của Unsupervised Machine Learning để phát hiện lỗi trong quá trình sản xuất hay phát triển gian lận trong thẻ tín dụng. Tóm lại, Unsupervised Learning thường được sử dụng để tìm ra cấu trúc ẩn trong dữ liệu, giúp hiểu sâu hơn về dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người trong việc gán nhãn.
Semi-supervised Learning (Học máy được giám sát bán phần)
Phân loại Semi-supervised Learning là mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu kết hợp giữa hai phương pháp trên gồm dữ liệu có nhãn và mất nhãn. Ban đầu, mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu có nhãn sau đó dự đoán các mẫu không có nhãn. Các dự đoán này sẽ được thêm vào tập dữ liệu có nhãn, quá trình này được lặp đi lặp lại. Mục đích của Semi-supervised Learning để tạo ra mô hình có hiệu suất tốt hơn trong nhiều tình huống thực tế.
Những thuật toán Machine Learning cơ bản
Machine Learning có rất nhiều thuật toán nhằm mang đến kết quả dự đoán chính xác nhất. Với mỗi tình huống Machine Learning sẽ áp dụng một thuật toán phù hợp.
Thuật toán Linear Regression
Linear Regression là một trong những thuật toán quan trọng nhất trong Machine Learning đặc biệt trong phân loại Supervised Learning. Thuật toán này sẽ dự đoán giá trị liên tục dựa trên dữ liệu đầu vào. Linear Regression tìm mối quan hệ tuyến tính giữa biến đầu vào (X) và biến đầu ra (Y) bằng cách tìm một đường thẳng có dạng Y=mx+b trong đó:
- m là hệ số góc của đường thẳng, còn được gọi là trọng số.
- b là hệ số chặn trục y.
Mục tiêu của thuật toán là điều chỉnh các trọng số m và b sao cho khoảng cách giữa các điểm dữ liệu và đường thẳng là nhỏ nhất, thường được đo bằng cách tính tổng bình phương sai số. Thuật toán Linear Regression được dùng để dự đoán doanh số bán hàng dựa trên chi phí quảng cáo, dự đoán giá nhà dựa trên vị trí/ diện tích,…
Thuật toán Logistic Regression
Thuật toán tiếp theo của mô hình Machine Learning cơ bản đó là Logistic Regression. Thuật toán này được sử dụng chủ yếu để phân loại các mẫu rời rạc. Logistic Regression bắt đầu bằng việc khởi tạo ngẫu nhiên các giá trị cho b và w sau đó sử dụng hàm logistic để dự đoán xác suất cho mỗi mẫu. Tiếp theo, thuật toán sẽ sử dụng hàm Cross-Entropy Loss để đánh giá sự khác biệt giữa xác suất dự đoán và nhãn thực tế. Để điều chỉnh trọng số b và w thì thuật toán sẽ sử dụng gradient descent hoặc các phương pháp tối ưu khác.
Logistic Regression thường được đánh giá bằng các phương pháp như: Accuracy (tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số mẫu), Precision và Recall (giúp ích trong vấn đề có các lớp không cân bằng), F1-score, ROC Curve và AUC. Thuật toán Logistic Regression được ứng dụng để dự đoán khả năng khách hàng mua sản phẩm hay không? Dự đoán email là spam hay không spam? Dự đoán bệnh nhân mắc bệnh gì dựa trên dấu hiệu ban đầu.
Thuật toán Decision Tree
Thuật toán cây quyết định của Machine Learning cơ bản được sử dụng phổ biến nhất. Decision Tree bắt đầu bằng cách chọn thuộc tính tốt nhất để chia dữ liệu thành các nhóm con. Cách chọn nhóm con sẽ dựa trên các tiêu chí, quá trình chia dữ liệu được lặp lại trên mỗi nhóm con tạo thành nhánh mới trên cây. Quá trình chia dữ liệu sẽ dừng lại khi thoả mãn một trong những điều kiện sau: Tất cả các mẫu thuộc về cùng một lớp, không còn thuộc tính nào để chia dữ liệu hay đạt tới một điều kiện dừng trước đó được xác định.
Mỗi nút lá được gán nhãn là lớp phổ biến nhất trong tập dữ liệu con tương ứng. Khi đã xây dựng xong, cây quyết định có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu mới bằng cách đi theo các quy tắc từ gốc đến lá. Ứng dụng của thuật toán Decision Tree để phân loại, dự đoán trong các bài toán học máy và khai phá dữ liệu.
Thuật toán Naive Bayes
Naive Bayes là thuật toán đơn giản có mô hình Machine Learning cơ bản tiên đoán chính xác bằng việc giả định sự hiện diện của đối tượng cụ thể trong lớp không liên quan đến đối tượng khác. Thuật toán này sẽ tính toán các xác suất tiên nghiệm và xác suất điều kiện từ dữ liệu quan trọng. Mô hình thuật toán Naive Bayes được sử dụng rộng rãi để phân loại văn bản, phát hiện spam,…
Thuật toán Random Forest
Thuật toán Random Forest kết hợp xây dựng cây quyết định để tạo ra mô hình Machine Learning cơ bản ổn định, mạnh mẽ hơn. Mỗi cây quyết định trong Random Forest được huấn luyện trên một tập con của dữ liệu được chọn ngẫu nhiên. Sau đó xây dựng cây quyết định cho từng mẫu và nhận kết quả dự đoán. Khi có một điểm dữ liệu mới cần dự đoán, Random Forest sẽ đưa ra dự đoán bằng cách kết hợp dự đoán của tất cả các cây con. Cuối cùng, thuật toán sẽ chọn kết quả được bỏ phiếu nhiều nhất kết luận về vấn đề, tình huống.
Thuật toán Dimensionality Reduction
Ngày nay, các công ty, tổ chức, chính phủ phải đối mặt với một khối lượng lớn dữ liệu cần nghiên cứu, phân tích. Dữ liệu thô chứa nhiều thông tin quan trọng nhưng một thách thức lớn đặt ra đó là người xử lý cần xác định mẫu và biến quan trọng. Với thuật toán Dimensionality Reduction sẽ hỗ trợ chuyển đổi dữ liệu từ không gian chiều cao xuống thấp, giữ lại thuộc tính có ý nghĩa trong dữ liệu ban đầu. Sử dụng thuật toán này sẽ giúp bạn dễ dàng tìm thấy các chi tiết liên quan.
Machine Learning được ứng dụng trong thực tế như thế nào?
Hiện nay, Machine Learning cơ bản được ứng dụng rất nhiều trong các lĩnh vực của đời sống xã hội như: Trong ngành công nghệ máy tính, chẩn đoán y tế, dự đoán trong lĩnh vực tài chính – kinh doanh,… Một ứng dụng của Machine Learning trong cuộc sống như dự báo thời tiết: Các mô hình đã được huấn luyện dựa trên dữ liệu thời tiết trong quá khứ để dự đoán thời tiết trong tương lai bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, áp suất không khí, gió, mây mù,…
Các mô hình giám sát được sử dụng để dự đoán các yếu tố cụ thể của thời tiết như nhiệt độ, độ ẩm, hoặc lượng mưa. Trong khi đó, các kỹ thuật không giám sát có thể được sử dụng để phát hiện các mẫu và cấu trúc tự nhiên trong dữ liệu thời tiết mà không cần nhãn.
Dữ liệu thời tiết thường không đồng nhất và có thể bị thiếu sót. Machine Learning có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu này, bao gồm làm đầy dữ liệu bị thiếu, loại bỏ nhiễu, và điều chỉnh dữ liệu không đồng nhất để tạo ra dự báo chính xác hơn. Những yếu tố trên giúp cải thiện khả năng dự báo thời tiết, giúp người dùng và các tổ chức có thể chuẩn bị tốt hơn cho các điều kiện thời tiết sắp tới.
Tạm Kết
Như vậy, chúng tôi đã chia sẻ những mô hình Machine Learning cơ bản cho các bạn tham khảo. Machine Learning có ứng dụng rộng rãi vào các lĩnh vực đời sống xã hội như nghiên cứu thị trường, y tế, tài chính kinh doanh,… Biết cách sử dụng Machine Learning, bạn sẽ đạt được mục tiêu quan trọng trong lĩnh vực đang theo đuổi. Hãy bấm follow fanpage Hoàng Hà Mobile và Youtube Hoàng Hà Channel để biết thêm những thông tin thú vị từ chúng tôi nhé!
XEM THÊM:
