Machine learning (Máy học) là gì? Phân loại và ứng dụng Machine Learning

Chắc hẳn bạn đã từng nghe đến những công nghệ đột phá như xe tự lái của Tesla, hệ thống gợi ý phim của Netflix hay trợ lý ảo thông minh như Siri. Đằng sau tất cả những tiện ích này chính là Machine Learning (Máy học) - một trong những lĩnh vực cốt lõi và phát triển nhanh nhất của Trí tuệ nhân tạo.

Machine Learning không chỉ là công nghệ dành cho chuyên gia mà đã và đang len lỏi vào mọi khía cạnh của đời sống và hoạt động kinh doanh, mở ra những cơ hội tối ưu hóa và tăng trưởng vượt bậc. Vậy thực chất Machine learning là gì? Nó hoạt động như thế nào và làm sao để doanh nghiệp có thể khai thác sức mạnh của nó? Hãy cùng CloudGO tìm hiểu chi tiết qua bài viết dưới đây để có cái nhìn toàn diện về công nghệ mang tính cách mạng này.

1. Machine Learning là gì?

Machine Learning (Máy học) là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI),cho phép hệ thống máy tính có khả năng tự "học" từ dữ liệu để thực hiện các tác vụ cụ thể mà không cần được lập trình một cách tường minh. Machine Learning dựa trên các thuật toán có khả năng nhận dạng mẫu và tối ưu hóa theo dữ liệu, giúp máy tính nâng cao hiệu quả theo thời gian.Thay vì phải tuân theo một bộ quy tắc được mã hóa cứng, các thuật toán Machine Learning sẽ phân tích một lượng lớn dữ liệu đầu vào, nhận diện các quy luật, mẫu (patterns) tiềm ẩn và từ đó xây dựng nên một mô hình (model) để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Mục tiêu chính là tự động hóa và thông minh hóa các quy trình, giúp máy tính có thể tự cải thiện hiệu suất dựa trên "kinh nghiệm" thu thập được từ dữ liệu.

Để hiểu rõ hơn, ta có thể xem xét mối quan hệ của nó với các khái niệm liên quan:

• AI (Trí tuệ nhân tạo): Là một khái niệm bao trùm rộng lớn, chỉ bất kỳ cỗ máy nào có khả năng mô phỏng trí thông minh và hành vi của con người.
• Machine Learning: Là một phương pháp, một tập hợp con của AI, tập trung vào việc cho máy tính khả năng học từ dữ liệu. Hầu hết các ứng dụng AI hiện đại đều dựa trên Machine Learning.
• Deep Learning (Học sâu): Lại là một tập hợp con của Machine Learning, sử dụng các kiến trúc phức tạp gọi là mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks) với nhiều lớp để giải quyết các bài toán tinh vi hơn, đặc biệt hiệu quả với dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, âm thanh và văn bản.

Machine Learning (Máy học) là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo

2. Các loại Machine Learning hiện có là gì?

Trong lĩnh vực Machine Learning, các thuật toán được phát triển dựa trên cách chúng "học" từ dữ liệu. Tùy thuộc vào bản chất của dữ liệu và mục tiêu của bài toán, người ta phân loại Machine Learning thành bốn nhóm chính: Học có giám sát, Học không giám sát, Học tăng cường và Học bán giám sát. Mỗi loại hình có một phương pháp tiếp cận và ứng dụng riêng biệt, phù hợp với các kịch bản khác nhau trong thực tế.

Học có giám sát (Supervised Learning)

Đây là phương pháp phổ biến nhất. Với Học có giám sát, mô hình được huấn luyện bằng một bộ "dữ liệu đã được gán nhãn" (labeled data). Điều này có nghĩa là mỗi điểm dữ liệu đầu vào (input) đều đi kèm với một kết quả đầu ra (output) chính xác. Mục tiêu của mô hình là học ra một quy luật tổng quát để ánh xạ từ input đến output. Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể dự đoán kết quả cho những dữ liệu mới chưa từng thấy trước đây. Các ví dụ điển hình bao gồm: phân loại email là spam hay không spam, dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm như diện tích, vị trí, số phòng ngủ, hoặc nhận dạng chữ viết tay.

Học có giám sát (Supervised Learning)

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Trái ngược với học có giám sát, Học không giám sát làm việc với "dữ liệu không được gán nhãn" (unlabeled data). Vì không có kết quả đầu ra đúng để đối chiếu, mục tiêu của mô hình là tự mình khám phá ra các cấu trúc, các mẫu hoặc các mối quan hệ ẩn giấu bên trong dữ liệu. Thay vì dự đoán, phương pháp này tập trung vào việc khám phá. Các ứng dụng phổ biến của học không giám sát bao gồm: phân cụm khách hàng (customer segmentation) dựa trên hành vi mua sắm để xây dựng chiến lược marketing hiệu quả, giảm chiều dữ liệu để trực quan hóa, hoặc phát hiện các giao dịch tài chính bất thường có khả năng gian lận.

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường là một phương pháp học độc đáo, trong đó một mô hình (được gọi là "tác nhân" - agent) học cách hành động trong một môi trường cụ thể để tối đa hóa phần thưởng tích lũy. Tác nhân sẽ thực hiện các hành động, quan sát trạng thái mới của môi trường và nhận về một tín hiệu "phần thưởng" (reward) nếu hành động đó tốt hoặc "hình phạt" (penalty) nếu hành động đó xấu. Thông qua quá trình thử và sai liên tục, tác nhân sẽ dần học được một "chính sách" (policy) - tức là chiến lược hành động tối ưu trong mọi tình huống. Các ví dụ kinh điển của học tăng cường bao gồm xe tự lái, robot tự động hóa trong nhà máy, bot chơi game (như AlphaGo của Google),và tối ưu hóa hệ thống chuỗi cung ứng.

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning)

Học bán giám sát là phương pháp lai giữa học có giám sát và không giám sát. Trong thực tế, việc gán nhãn cho dữ liệu thường rất tốn kém và mất thời gian, trong khi dữ liệu chưa gán nhãn lại rất dồi dào. Học bán giám sát ra đời để giải quyết vấn đề này. Mô hình sẽ được huấn luyện trên một tập dữ liệu nhỏ đã được gán nhãn và một tập dữ liệu lớn hơn nhiều chưa được gán nhãn. Mục tiêu là tận dụng cấu trúc của dữ liệu chưa được gán nhãn để cải thiện độ chính xác và hiệu suất của mô hình so với việc chỉ học trên dữ liệu có nhãn. Các ứng dụng thực tế bao gồm nhận dạng khuôn mặt trong một kho ảnh khổng lồ hoặc phân loại nội dung website.

Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning)

3. Ưu điểm và Nhược điểm của Machine Learning

Mặc dù mang lại tiềm năng to lớn, Machine Learning cũng như bất kỳ công nghệ nào khác, đều có những ưu điểm và hạn chế riêng. Việc hiểu rõ hai mặt của vấn đề sẽ giúp doanh nghiệp có cái nhìn thực tế và xây dựng được chiến lược ứng dụng hiệu quả, tránh được những kỳ vọng phi thực tế và rủi ro tiềm ẩn.

Ưu điểm của Machine Learning

• Xử lý dữ liệu lớn (Big Data): Machine Learning có khả năng vượt trội trong việc phân tích và rút ra những hiểu biết sâu sắc từ các tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp, điều mà con người khó có thể thực hiện thủ công.
• Khả năng tự động hóa: Giúp tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại và tốn thời gian như nhập liệu, phân loại, kiểm duyệt, từ đó tăng năng suất và giảm thiểu sai sót do con người gây ra.
• Liên tục cải thiện: Các mô hình có thể liên tục "học hỏi" từ dữ liệu mới được cung cấp và tự động cải thiện độ chính xác theo thời gian mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
• Phát hiện xu hướng và mẫu ẩn: Dễ dàng xác định các xu hướng phức tạp và các mẫu ẩn trong dữ liệu mà mắt thường không thể nhận thấy, hỗ trợ mạnh mẽ cho việc đưa ra quyết định kinh doanh chiến lược.
• Ứng dụng rộng rãi: Công nghệ này có thể được áp dụng trong vô số lĩnh vực khác nhau như y tế, tài chính, bán lẻ, sản xuất, marketing, mang lại giá trị thực tiễn cao.

Machine Learning hiện có 5 ưu điểm nổi bật khi ứng dụng vào doanh nghiệp

Nhược điểm của Machine Learning

• Tốn kém tài nguyên: Quá trình thu thập, làm sạch dữ liệu và huấn luyện các mô hình phức tạp đòi hỏi nhiều thời gian, chi phí và năng lực tính toán cao (phần cứng mạnh, GPU).
• Tính "hộp đen" (Black Box): Với một số mô hình phức tạp như mạng nơ-ron sâu, việc diễn giải tại sao mô hình lại đưa ra một quyết định cụ thể có thể rất khó khăn, gây cản trở trong các lĩnh vực yêu cầu tính minh bạch cao.
• Dễ mắc lỗi và sai lệch (Bias): Chất lượng của mô hình phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng của dữ liệu huấn luyện. Nếu dữ liệu đầu vào chứa đựng sự thiên vị hoặc không chính xác, mô hình sẽ học và khuếch đại những sai lệch đó.
• Cần chuyên môn cao: Việc xây dựng, triển khai và bảo trì các hệ thống Machine Learning đòi hỏi phải có đội ngũ chuyên gia với kiến thức sâu về khoa học dữ liệu, thống kê và kỹ thuật phần mềm.

Dù có nhiều ưu điểm nhưng Machine Learning vẫn có nhược điểm chưa khắc phục được

4. Quy trình hoạt động của Machine Learning

Quy trình hoạt động của một dự án Machine Learning thường tuân theo một chu trình có hệ thống gồm gồm 5 bước chính như sau:

Quy trình hoạt động của Machine Learning gồm có 5 bước

• Bước 1: Thu thập dữ liệu (Data Collection)

Đây là bước nền tảng, thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu khách hàng, file excel, hình ảnh, văn bản. Chất lượng và số lượng của dữ liệu ở bước này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của toàn bộ dự án.

• Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing)

Dữ liệu thô thường lộn xộn, thiếu sót và không đồng nhất. Bước này bao gồm các công việc quan trọng như làm sạch (loại bỏ nhiễu, xử lý giá trị thiếu),chuẩn hóa, gán nhãn (đối với học có giám sát) và trích xuất các đặc trưng quan trọng để mô hình có thể "hiểu" được.

• Bước 3: Huấn luyện mô hình (Model Training)

Dữ liệu đã được xử lý sẽ được chia thành hai tập: tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (testing set). Tập huấn luyện được sử dụng để "dạy" cho thuật toán Machine Learning. Mô hình sẽ học các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu này.

• Bước 4: Đánh giá mô hình (Model Evaluation)

Sau khi huấn luyện, mô hình sẽ được đánh giá hiệu suất trên tập dữ liệu kiểm tra - là tập dữ liệu mà mô hình chưa từng thấy trước đây. Các độ đo như độ chính xác (accuracy),precision, recall được sử dụng để xem mô hình hoạt động tốt đến đâu.

• Bước 5: Cải thiện mô hình (Improvement/Tuning)

Nếu hiệu suất của mô hình chưa đạt yêu cầu (thường kỳ vọng trên 80-90% tùy bài toán),các chuyên gia sẽ quay lại tinh chỉnh các tham số của mô hình, thử nghiệm các thuật toán khác hoặc thậm chí thu thập thêm dữ liệu và huấn luyện lại cho đến khi đạt được kết quả mong muốn.

5. Một số ứng dụng của Machine Learning trong thực tế

Sức mạnh của Machine Learning không còn nằm ở lý thuyết mà đã được chứng minh qua hàng loạt ứng dụng thực tiễn, thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Công nghệ này đang là động lực chính cho sự đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp, từ việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đến việc tối ưu hóa các quy trình vận hành phức tạp. Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu:

• Y tế: Chẩn đoán bệnh sớm từ hình ảnh y khoa (X-quang, MRI),dự đoán nguy cơ mắc bệnh dựa trên hồ sơ bệnh án, và đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc mới.
• Tài chính - Ngân hàng: Phát hiện các giao dịch gian lận thẻ tín dụng theo thời gian thực, xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng khách hàng, và triển khai các bot giao dịch tự động trên thị trường chứng khoán.
• Thương mại điện tử: Xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm (recommendation systems) giúp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, tối ưu hóa giá cả động, và phân tích giỏ hàng để tìm ra các sản phẩm thường được mua cùng nhau.
• Mạng xã hội và Marketing: Cá nhân hóa nội dung trên bảng tin (newsfeed),tự động nhận dạng khuôn mặt trong ảnh, phân tích cảm xúc của khách hàng qua bình luận, và nhắm mục tiêu quảng cáo chính xác hơn.
• Giao thông vận tải: Phát triển xe tự lái, tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển cho các công ty logistics, và dự đoán nhu cầu di chuyển để điều phối phương tiện công cộng hiệu quả.
• Nhận dạng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Tạo ra các trợ lý ảo thông minh (Siri, Google Assistant),hệ thống dịch máy tự động, và các chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7.
• An ninh mạng: Phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng, lọc thư rác và các email lừa đảo (phishing) một cách hiệu quả.

Công nghệ Machine Learning hiện nay đang được ứng dụng trong nhiều ngành nghề

6. Câu hỏi thường gặp

Phân biệt Machine Learning và Deep Learning

Machine Learning (ML) là một lĩnh vực rộng lớn thuộc AI, sử dụng các thuật toán đa dạng để học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Deep Learning (DL) là một tập hợp con chuyên sâu của ML, sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo có nhiều lớp (deep neural networks) để giải quyết các bài toán phức tạp hơn, đặc biệt hiệu quả với dữ liệu phi cấu trúc và thường yêu cầu lượng dữ liệu cùng sức mạnh tính toán lớn hơn đáng kể.

Ví dụ về Machine Learning

Một ví dụ rất quen thuộc là hệ thống lọc email spam. Mô hình Machine Learning được "dạy" bằng hàng ngàn email đã được con người gán nhãn là "spam" hoặc "không phải spam". Dựa vào đó, mô hình học cách nhận diện các đặc điểm của email rác (ví dụ: các từ ngữ đáng ngờ, người gửi lạ) và có thể tự động phân loại các email mới trong tương lai.

Học máy là gì?

Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, trang bị cho máy tính khả năng tự học hỏi từ dữ liệu để đưa ra các dự đoán hoặc quyết định một cách tự động. Thay vì lập trình chi tiết từng bước cho máy tính, chúng ta cung cấp dữ liệu để nó tự tìm ra quy luật.

Hy vọng bài viết đã cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích về Machine Learning là gì, các loại hình phổ biến cũng như những ứng dụng thực tiễn của nó. Theo dõi CloudGO để có thêm nhiều bài viết hay về AI nhé!

CloudGO.vn - Giải pháp chuyển đổi số tinh gọn

• Số hotline: 1900 29 29 90
• Email: support@cloudgo.vn
• Website:https://cloudgo.vn/