MACHINE LEARNING / HỌC MÁY

Machine Learning là gì?

Machine Learning – Học máy, là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính. Theo đó, chúng tập trung vào việc sử dụng dữ liệu thuật toán để bắt chước cách con người học và dần cải thiện độ chính xác từ kinh nghiệm đã có.

Cùng với một số công nghệ khác (Cloud Computing, internet of things, big data và AI), học máy được gọi là những công nghệ 4.0.

Mục đích chính của học máy là cho phép máy tính học tự động mà không cần sự trợ giúp hoặc can thiệp của con người và điều chỉnh các hành động cho phù hợp.

Học máy là một phần quan trọng của lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển. Chúng giúp thúc đẩy việc đưa ra quyết định trong doanh nghiệp và tác động tốt đến các chỉ số tăng trưởng.

Machine Learning hoạt động như thế nào?

Hiện nay, trong lĩnh vực khoa học dữ liệu chia hệ thống học tập của thuật toán học máy thành 5 bước:

• Thu thập dữ liệu: dữ liệu được thu thập để máy tính học chúng. Bạn có thể tự tạo ra dữ liệu hoặc lấy từ các bộ dữ liệu đã công bố.

• Xử lý trước: gắn nhãn hoặc không gắn nhãn dữ liệu. Chuẩn hóa, mã hóa và rút gọn dữ liệu mà vẫn đảm bảo chất lượng.

• Đào tạo mô hình: cho máy học trên dữ liệu đã được thu thập.

• Đánh giá mô hình: sử dụng các tiêu chuẩn đánh giá để xem mô hình học máy đã tốt hay chưa. Theo đánh giá chung, học máy có độ chính xác trên 80% là đã đạt yêu cầu.

• Cải tiến và sửa đổi: cải tiến các mô hình chưa có độ chính xác cao bằng việc lặp lại từ bước 3 đến khi đạt được tiêu chuẩn.

Phương pháp trong học máy

Có 2 phương pháp chính để thực hiện quá trình học máy:

Học máy có giám sát:

• Sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo thuật toán. Điều này nhằm phân loại và dự đoán kết quả một cách chính xác.
• Dữ liệu đầu vào được điều chỉnh khối lượng để mô hình được lắp một cách thích hợp. Điều này để đảm bảo mô hình tránh trang bị quá nhiều hoặc bị thiếu.
• Công nghệ trong phương pháp này: mạng nơron, hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, rừng ngẫu nhiên, máy vectơ hỗ trợ,…
• Ví dụ học máy có giám sát trong thế giới thực như phân loại thư rác trong thư điện tử.

Học máy không giám sát:

• Sử dụng các tập dữ liệu không được gắn nhãn để phân tích.
• Chúng phát hiện ra mô hình hoặc nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người.
• Công nghệ trong phương pháp này: mạng nơron, phân nhóm xác suất,…
• Khả năng phát hiện những điểm tương đồng và khác biệt trong thông tin khiến nó trở thành giải pháp lý tưởng để phân tích dữ liệu thăm dò, phân khúc khách hàng, nhận dạng hình ảnh và mô hình.

Ngoài ra, gần đây một phương pháp được phát triển thêm đó là học máy bán giám sát:

• Nằm đâu đó giữa học máy có giám sát và không giám sát.
• Sử dụng tập dữ liệu có gắn nhãn nhỏ hơn để phân loại và trích xuất tính năng từ một tập dữ liệu lớn hơn không được gắn nhãn.

Một số ứng dụng của học máy trong thực tiễn

Học máy đang là một trong những công nghệ cực kỳ quan trọng của thế kỷ 21. Chúng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực thực tiễn bao gồm:

Trên đây là một số thông tin cung cấp những khái niệm cơ bản về Machine Learning – Học máy. Và chúng tôi là DIGMAN, với hy vọng mang đến những kiến thức hữu ích đến với độc giả đang có nhu cầu tìm hiểu về vấn đề này. 

Nếu có bất kỳ câu hỏi hay sự góp ý nào, bạn đừng ngần ngại mà hãy chia sẻ cho chúng tôi để bài viết thêm hoàn hảo hơn.