Machine Learning là gì? Workflow, phân loại và ứng dụng thực tế

Machine learning, hay học máy, là một lĩnh vực công nghệ đang chuyển đổi cách chúng ta tương tác với thế giới xung quanh. Nó không chỉ là một công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng công nghiệp và khoa học, mà còn là một khám phá sâu sắc về khả năng của máy tính để tự học và cải thiện dựa trên dữ liệu. Từ những ứng dụng như xe tự lái cho đến dự đoán bệnh lý y tế và khám phá tri thức từ big data, machine learning đang thúc đẩy cuộc cách mạng công nghiệp và khoa học của thế kỷ 21. Hãy cùng Limosa khám phá sâu hơn về Machine Learning là gì và cách nó đang thay đổi thế giới của chúng ta.

1. Machine Learning là gì? 

Machine learning hay còn gọi là học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, nó cho phép máy tính tự học và cải thiện các kỹ năng của chính nó thông qua việc sử dụng các thuật toán. Sự phát triển của machine learning đã đem lại nhiều bước tiến mới trong quá trình xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và dự đoán các xu hướng trong tương lai. Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về Machine Learning, workflow, phân loại, các khái niệm cơ bản và các ứng dụng thực tế của nó.

2. Machine learning Workflow

Workflow hay còn gọi là chuỗi công việc làm việc theo từng bước, từ thu thập dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện mô hình, đánh giá và cuối cùng là cải thiện để đưa vào sử dụng thực tế. Các bước trong workflow có thể khác nhau tùy thuộc vào mục đích của mô hình. Dưới đây là một số bước cơ bản trong workflow của machine learning:

2.1. Thu thập dữ liệu

Bước đầu tiên trong quá trình machine learning là thu thập dữ liệu. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp csv, bảng tính hoặc các hệ thống cảm biến. Quan trọng là tuân thủ các quy tắc và quy định pháp lý khi thu thập dữ liệu.

2.2. Tiền xử lý

Sau khi thu thập dữ liệu, công việc tiếp theo là tiền xử lý dữ liệu. Có rất nhiều công việc tiền xử lý dữ liệu khác nhau nhưng một số công việc chính bao gồm:

• Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ các giá trị null hoặc không hợp lệ
• Chuẩn hóa dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu để giữ cho chúng có cùng đơn vị hoặc định dạng
• Tách dữ liệu: Tách dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm tra để đưa vào mô hình

Các công việc này giúp cho việc huấn luyện và đánh giá mô hình trở nên dễ dàng hơn.

2.3. Huấn luyện mô hình

Sau khi đã tiền xử lý dữ liệu, ta sẽ đưa dữ liệu vào mô hình để huấn luyện. Trong quá trình này, mô hình sẽ học từ tập dữ liệu huấn luyện và cố gắng cải thiện kết quả dự đoán. Có rất nhiều loại mô hình khác nhau trong machine learning và ta có thể chọn một mô hình phù hợp với mục đích của mình.

2.4. Đánh giá mô hình

Sau khi đã huấn luyện xong mô hình, ta cần đánh giá chất lượng của nó để biết được nó có hoạt động tốt hay không. Có nhiều phương pháp đánh giá mô hình như k-fold cross validation, holdout method… mỗi phương pháp có những ưu nhược đi ểm riêng. Bằng cách này, ta có thể đánh giá chất lượng của mô hình và cải thiện nó trong quá trình tiếp theo.

2.5. Cải thiện

Nếu kết quả đánh giá không tốt, ta cần phải cải thiện mô hình để tăng độ chính xác và độ tin cậy. Ta có thể cải thiện mô hình bằng cách:

• Thay đổi thuật toán
• Tăng số lượng dữ liệu huấn luyện
• Cân bằng lại tập dữ liệu
• Chọn các tính năng (feature) tốt nhất cho mô hình

3. Phân loại Machine learning

Machine learning có hai loại chính là supervised learning và unsupervised learning.

3.1. Supervised learning

Supervised learning hay còn gọi là học có giám sát, là phương pháp sử dụng tập dữ liệu có nhãn để huấn luyện mô hình từ đó đưa ra các dự đoán cho các dữ liệu mới. Nhãn ở đây là một giá trị được xác định và đưa vào từ trước cho dữ liệu. Ví dụ: giá của căn nhà được giám định bởi chính quyền hoặc loại hoa được phân loại bởi chủ sở hữu.

Supervised learning được chia thành hai loại chính:

• Regression: dự đoán giá trị số (ví dụ: giá nhà)
• Classification: dự đoán giá trị trong một tập hợp giá trị có hạn (ví dụ: loại hoa)

3.2. Unsupervised learning

Unsupervised learning hay còn gọi là học không giám sát, là phương pháp sử dụng các tập dữ liệu không có nhãn để huấn luyện mô hình. Mục đích của unsupervised learning là khám phá các mối quan hệ và cấu trúc bên trong dữ liệu mà không cần biết trước những thông tin về chúng.

Unsupervised learning được chia thành hai loại chính:

• Clustering: Tập hợp các điểm dữ liệu vào các nhóm dựa trên độ tương đồng.
• Association: Khai thác các quy luật kết hợp giữa các thuộc tính của dữ liệu.

4. Một số khái niệm cơ bản

Trong machine learning, ta có thể gặp một số khái niệm cơ bản sau:

4.1. Thuộc tính (Attribute)

Thuộc tính là đặc điểm của các đối tượng trong dữ liệu. Ví dụ: chiều cao, cân nặng, tuổi…

4.2. Mẫu (Instance)

Mẫu là một bộ dữ liệu của một đối tượng, gồm các thuộc tính và giá trị của chúng.

4.3. Tập dữ liệu (Dataset)

Tập dữ liệu là bộ dữ liệu được thu thập từ nhiều mẫu khác nhau, thường được sử dụng để huấn luyện và đánh giá mô hình.

4.4. Tập huấn luyện (Training set)

Tập huấn luyện là một phần của tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình.

4.5. Tập kiểm tra (Test set)

Tập kiểm tra là một phần của tập dữ liệu được sử dụng để kiểm tra và đánh giá hiệu suất của mô hình.

5. Ứng dụng thực tế của Machine Learning

Machine learning có rất nhiều ứng dụng trong đời sống hàng ngày và các lĩnh vực công nghiệp. Dưới đây là một số ví dụ ứng dụng thực tế của machine learning:

5.1. Xử lý ảnh

Machine learning có thể được sử dụng để xử lý và phân tích ảnh. Ví dụ, trong y tế, machine learning có thể được sử dụng để phát hiện ung thư từ hình ảnh x-quang hoặc để giúp các bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh chóng hơn.

5.2. Phân tích văn bản

Machine learning có thể giúp phân tích và tổng hợp thông tin từ các văn bản, email và các nguồn tin tức khác. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, machine learning có thể được sử dụng để phân tích các báo cáo tài chính và đưa ra dự đoán về tương lai của doanh nghiệp.

5.3. Khai phá dữ liệu

Machine learning cũng có thể được sử dụng để khai phá dữ liệu, tìm kiếmcác mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu. Ví dụ, trong lĩnh vực marketing, machine learning có thể được sử dụng để tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến doanh số bán hàng.

5.4. Nhận diện giọng nói

Machine learning cũng có thể được sử dụng để nhận dạng giọng nói và chuyển đổi giọng nói thành văn bản hoặc lời nói. Ví dụ, trong lĩnh vực trợ lý ảo, machine learning giúp cho các trợ lý ảo như Siri, Alexa hay Google Assistant có thể hiểu được lời người dùng và trả lời lại một cách tự động.

5.5. Phân loại hành vi khách hàng

Machine learning có thể được sử dụng trong lĩnh vực tiếp thị để phân loại các hành vi khách hàng và dự đoán hành vi tiếp theo của họ. Ví dụ, machine learning có thể được sử dụng để phân loại khách hàng là khách hàng tiềm năng hay không và dự đoán khả năng họ mua sản phẩm.

Machine learning đang trở thành một công nghệ quan trọng giúp cho con người xử lý và phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Với nhiều ứng dụng thực tế trong đời sống hàng ngày và các lĩnh vực công nghiệp, machine learning đang tạo ra nhiều tiềm năng và cơ hội cho sự phát triển của xã hội và kinh tế.

Trung tâm sửa chữa điện lạnh – điện tử Limosa hi vọng qua bài viết về Machine Learning là gì, các bạn sẽ hiểu thêm về thuật ngữ này.