03/02/2025
Ngày nay, các doanh nghiệp thường xuyên phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả. Tuy nhiên, các phương pháp phân tích truyền thống trở nên ngày càng khó khăn do dữ liệu hiện nay đang trở nên rất phức tạp và có khối lượng lớn. Trong bối cảnh đó, sự xuất hiện của học máy đã giúp tự động hóa quá trình phân tích, nhanh chóng rút ra thông tin giá trị và hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định chính xác từ kho dữ liệu đồ sộ. Hãy cùng VNPT AI tìm hiểu machine learning là gì và nó được ứng dụng ra sao trong thực tế.
Machine learning là gì?
Machine learning (học máy), được viết tắt là ML, là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào phát triển các thuật toán cho phép máy tính tự động cải thiện và tăng độ chính xác thông qua kinh nghiệm và dựa trên dữ liệu. Nói một cách đơn giản, ML cho phép máy tính học từ dữ liệu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán mà không cần được lập trình rõ ràng cho từng tác vụ.
Học máy thường bị nhầm lẫn với AI (trí tuệ nhân tạo) và Deep learning (học sâu). Vậy thuật toán machine learning là gì? Làm thế nào để phân biệt các khái niệm này với nhau?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là khái niệm bao quát nhất, không chỉ dừng lại ở các hệ thống có thể thực hiện những tác vụ đơn giản mà còn hướng đến việc giải quyết các vấn đề phức tạp, ra quyết định và học hỏi từ môi trường xung quanh. Trong khi đó, tổng quan về Machine Learning, đây là một nhánh nhỏ hơn của AI, tập trung vào việc đào tạo máy tính thông qua dữ liệu. Thay vì lập trình để thực hiện từng nhiệm vụ cụ thể, học máy cho phép hệ thống tự cải thiện và đưa ra quyết định dựa trên kinh nghiệm tích lũy từ dữ liệu đầu vào.
Mặc khác, học sâu (Deep Learning), một phân nhánh của học máy, là cấp độ phức tạp và tiên tiến hơn, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để xử lý dữ liệu lớn và giải quyết các bài toán khó. Học sâu đặc biệt hiệu quả trong các lĩnh vực nhận diện hình ảnh, giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các công nghệ như xe tự lái, nhận diện khuôn mặt và dịch ngôn ngữ tự động đều dựa trên học sâu để hoạt động.
>>> Xem thêm: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? Khám phá 5 ứng dụng của NLP trong đời sống
Các phương pháp học máy phổ biến
Có 4 phương pháp học máy phổ biến, phù hợp xử lý với các loại bài toán và dữ liệu khác nhau:
Học máy có giám sát (Supervised machine learning)
Học máy có giám sát là một trong những phương pháp học máy phổ biến và hiệu quả nhất hiện nay. Phương pháp này dựa trên việc sử dụng tập dữ liệu đã được gắn nhãn để huấn luyện thuật toán, cho phép mô hình phân loại hoặc dự đoán kết quả với độ chính xác cao.
Cách thức hoạt động của học có giám sát khá đơn giản nhưng mang lại hiệu quả mạnh mẽ. Thuật toán được cung cấp một tập dữ liệu bao gồm các đặc trưng (features) và nhãn (labels). Dựa trên mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra, mô hình dần học cách đưa ra dự đoán chính xác khi tiếp xúc với dữ liệu mới.
Dưới đây là một số thuật toán được sử dụng rộng rãi trong mô hình học máy có giám sát:
- Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks): Mô phỏng hoạt động của não bộ, đặc biệt hữu ích trong xử lý hình ảnh và ngôn ngữ.
- Mô hình phân lớp Naive Bayes: Dự đoán xác suất dựa trên lý thuyết Bayes, hiệu quả với bài toán phân loại văn bản.
- Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Dự đoán giá trị liên tục dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các biến đầu vào và đầu ra.
- Hồi quy logistic (Logistic Regression): Thường được sử dụng cho các bài toán phân loại nhị phân (ví dụ: spam hay không spam).
- Rừng ngẫu nhiên (Random Forest): Tập hợp nhiều cây quyết định, tăng cường độ chính xác và giảm thiểu hiện tượng overfitting.
- Máy hỗ trợ vectơ (Support Vector Machine - SVM): Tìm ra đường biên tối ưu để phân loại dữ liệu với khoảng cách lớn nhất giữa các nhóm dữ liệu.
Học máy không giám sát (Unsupervised machine learning)
Học máy không giám sát là một nhánh quan trọng của học máy, nơi các thuật toán phân tích và phân cụm dữ liệu chưa được gắn nhãn. Không giống như học có giám sát, phương pháp này không yêu cầu con người cung cấp nhãn cho dữ liệu. Thay vào đó, hệ thống tự động phát hiện các mẫu, cụm hoặc mối quan hệ ẩn trong tập dữ liệu, từ đó đưa ra những chiến lược kinh doanh phù hợp.
Ngoài ra, trong học không giám sát, còn có các thuật toán khác như mạng nơ-ron nhân tạo, thuật toán phân cụm K-means, và phương pháp phân cụm xác suất. Những thuật toán này giúp phân tích và nhóm dữ liệu lại với nhau dựa trên các đặc điểm chung, tìm ra những mô hình hoặc cấu trúc tiềm ẩn mà không cần nhãn đầu ra.
Học bán giám sát (Semi-supervised learning)
Học bán giám sát là phương pháp học máy kết hợp học có giám sát và học không giám sát, tận dụng điểm mạnh của cả hai phương pháp để giải quyết các bài toán phức tạp. Quá trình đào tạo của phương pháp này sử dụng một tập dữ liệu có nhãn nhỏ hơn so với học có giám sát, kết hợp với một tập dữ liệu lớn không nhãn để giúp mô hình học cách phân loại hoặc trích xuất tính năng từ dữ liệu không được gắn nhãn.
Trong phương pháp học bán giám sát, mô hình bắt đầu với một tập dữ liệu có nhãn nhỏ, giúp hướng dẫn phân loại và tạo ra các quyết định chính xác cho một số ít trường hợp. Sau đó, thuật toán tiếp tục sử dụng tập dữ liệu không nhãn lớn hơn để mở rộng và cải thiện khả năng tổng quát của mô hình.
Học tăng cường (Reinforcement Learning)
Học tăng cường là một phương pháp học máy, trong đó một hệ thống học cách hành động trong một môi trường thông qua việc thử nghiệm và rút kinh nghiệm. Mỗi lần hệ thống thực hiện một hành động, nó sẽ nhận được phản hồi từ môi trường dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Mục tiêu của phương pháp này là học cách hành động sao cho nhận được phần thưởng nhiều nhất có thể trong suốt quá trình học.
Quy trình hoạt động của Machine Learning
Quy trình hoạt động của Machine learning có thể được chia thành các bước chính sau:
Bước 1: Thu thập dữ liệu (Data collection)
Bước đầu tiên trong quá trình học máy là thu thập dữ liệu. Dữ liệu có thể được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, như cơ sở dữ liệu, tệp văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc web, tùy thuộc vào bài toán cần giải quyết.
Sau khi thu thập, dữ liệu cần được chuẩn bị và sắp xếp theo định dạng phù hợp, như tệp CSV hoặc cơ sở dữ liệu. Quá trình này đảm bảo dữ liệu có liên quan và sẵn sàng để huấn luyện mô hình, giúp tăng tính chính xác trong dự đoán hoặc phân loại sau này.
Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing)
Tiền xử lý dữ liệu là bước quan trọng để đảm bảo chất lượng dữ liệu trước khi đưa vào huấn luyện mô hình học máy. Quá trình này bao gồm làm sạch dữ liệu, chẳng hạn như loại bỏ các bản sao trùng lặp, sửa các lỗi và xử lý các giá trị bị thiếu bằng cách loại bỏ hoặc điền thông tin thay thế.
Bên cạnh đó, tiền xử lý cũng bao gồm việc chuẩn hóa dữ liệu, điều chỉnh dữ liệu về một định dạng chuẩn để mô hình có thể dễ dàng phân tích và học hỏi. Việc tiền xử lý dữ liệu giúp cải thiện chất lượng của dữ liệu và tăng độ chính xác trong dự đoán của mô hình, vì mô hình có thể hiểu và diễn giải dữ liệu một cách chính xác hơn.
Bước 3: Đào tạo mô hình (Training model)
Bước đào tạo mô hình là giai đoạn mà mô hình học máy được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu đã được chuẩn bị và tiền xử lý. Trong giai đoạn này, mô hình học các mối quan hệ và mẫu trong dữ liệu thông qua các thuật toán học máy. Dữ liệu huấn luyện được sử dụng để giúp mô hình nhận diện các yếu tố quan trọng và đưa ra dự đoán chính xác cho các dữ liệu chưa thấy.
Quá trình đào tạo mô hình yêu cầu chọn lựa thuật toán học máy phù hợp, ví dụ như học có giám sát hoặc học không giám sát, tùy thuộc vào bài toán cần giải quyết. Các tham số và cấu hình của mô hình sẽ được tối ưu hóa để giúp mô hình học được từ dữ liệu một cách hiệu quả nhất. Mô hình sẽ dần cải thiện qua mỗi lần huấn luyện, giúp nâng cao độ chính xác và khả năng dự đoán.
Bước 4: Đánh giá mô hình (Evaluating model)
Sau khi hoàn thành quá trình huấn luyện, bước tiếp theo là đánh giá mô hình để kiểm tra hiệu quả của nó. Đánh giá mô hình giúp chúng ta xác định xem mô hình có học được đúng các đặc trưng và mối quan hệ trong dữ liệu hay không. Quá trình này sử dụng các tập dữ liệu kiểm tra (test data) chưa được sử dụng trong quá trình huấn luyện để đo lường hiệu suất của mô hình.
Một trong các chỉ số quan trọng khi đánh giá mô hình là độ chính xác, thường được tính bằng tỷ lệ phần trăm các dự đoán đúng so với tổng số dự đoán. Nếu mô hình đạt độ chính xác trên 80%, thì được coi là một kết quả tốt, chứng tỏ rằng mô hình có khả năng tổng quát tốt và có thể áp dụng hiệu quả trong thực tế.
Bước 5: Điều chỉnh và tối ưu hóa tham số
Bước cuối cùng trong quy trình hoạt động của Machine Learning là điều chỉnh các siêu tham số của mô hình. Siêu tham số là những giá trị mà bạn cần phải chọn trước khi bắt đầu huấn luyện mô hình, như tốc độ học (learning rate) hoặc số lượng lớp trong mạng nơ-ron.
Việc tối ưu hóa siêu tham số giúp cải thiện hiệu suất của mô hình. Bạn có thể thử nghiệm với nhiều giá trị khác nhau của các tham số để tìm ra sự kết hợp tốt nhất. Các phương pháp như tìm kiếm theo lưới (grid search) hoặc tìm kiếm ngẫu nhiên (random search) sẽ giúp bạn tìm được siêu tham số phù hợp. Khi siêu tham số được tối ưu hóa đúng cách, mô hình sẽ hoạt động hiệu quả hơn và đưa ra dự đoán chính xác hơn.
Ưu và nhược điểm của Machine Learning
Ưu điểm
Lợi ích của machine learning rất đa dạng nhờ vào khả năng tự động hóa và cải tiến không ngừng. Cụ thể, một số ưu điểm nổi bật của công nghệ này bao gồm:
Nhận dạng mẫu
Máy học có khả năng phân tích và nhận diện các xu hướng, mẫu hình trong dữ liệu qua thời gian. Khi các thuật toán Machine learning được huấn luyện với nhiều dữ liệu hơn thì khả năng phát hiện các mối quan hệ trong dữ liệu trở nên chính xác hơn.
Ví dụ, các trang web thương mại điện tử sử dụng học máy để phân tích hành vi mua sắm của người dùng, từ đó tạo ra các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa và dự đoán xu hướng tiêu dùng. Điều này không chỉ giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng mà còn mở ra cơ hội phát triển sản phẩm mới, tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.
Tự động hóa
Máy học có thể loại bỏ những công việc lặp đi lặp lại và tẻ nhạt, giúp tiết kiệm nguồn nhân lực và thời gian. Các công nghệ như tự động hóa quy trình bằng robot có thể thực hiện các công việc đơn giản như chọn và đóng gói sản phẩm trên dây chuyền lắp ráp. Bên cạnh đó, học máy còn giúp phát hiện gian lận và đánh giá mối đe dọa bảo mật liên tục, giúp bảo vệ dữ liệu và ngăn ngừa các rủi ro trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng.
Cải tiến liên tục
Một trong những ưu điểm nổi bật của học máy là khả năng cải tiến liên tục. Khi có thêm dữ liệu và thuật toán được tinh chỉnh, mô hình học máy sẽ ngày càng chính xác hơn và nhanh chóng hơn. Ví dụ, hệ thống GPT-3 liên tục cải thiện khả năng tạo văn bản tự động, từ đó tạo ra những nội dung ngày càng tự nhiên và gần gũi với ngôn ngữ con người. Quá trình học liên tục này giúp mô hình trở nên hiệu quả hơn trong việc giải quyết các vấn đề thực tế.
Nhược điểm
Bên cạnh những ưu điểm thì mô hình Machine learning cũng gặp phải một số hạn chế đáng chú ý:
Thu thập lượng dữ liệu lớn
Học máy cần một lượng lớn dữ liệu để hoạt động tốt. Tuy nhiên, thu thập và chuẩn bị dữ liệu có thể rất khó khăn, đặc biệt khi dữ liệu nằm rải rác ở nhiều nơi. Quá trình làm sạch dữ liệu, loại bỏ thông tin không cần thiết và chuẩn hóa dữ liệu cũng mất rất nhiều thời gian và công sức. Nếu dữ liệu không đủ chất lượng thì mô hình học máy sẽ không hoạt động chính xác.
Yêu cầu chuyên môn kỹ thuật
Mặc dù công nghệ học máy đang dần trở nên dễ tiếp cận hơn, nhưng các tổ chức vẫn cần đến các chuyên gia như lập trình viên hoặc nhà khoa học dữ liệu để triển khai và sử dụng các thuật toán. Người dùng cần phải hiểu cách các mô hình hoạt động và làm thế nào để tối ưu hóa chúng. Do vậy, machine learning đòi hỏi yêu cầu chuyên môn kỹ thuật khá cao.
Tài nguyên chuyên sâu
Việc huấn luyện mô hình có thể rất tốn kém, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu lớn. Các mô hình phức tạp cần phần cứng mạnh mẽ, như máy chủ có nhiều bộ vi xử lý hoặc bộ xử lý đồ họa, và đội ngũ nhân lực để xử lý dữ liệu và tối ưu hóa mô hình. Điều này có thể khiến học máy trở nên đắt đỏ và khó áp dụng với những doanh nghiệp không có đủ tài nguyên.
Ứng dụng của Machine Learning trong thực tế
Học máy đang ngày càng trở nên phổ biến và được ứng dụng phổ biến ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là các ứng dụng của Machine learning trong thực tế:
- Y tế và chăm sóc sức khỏe: Học máy giúp chẩn đoán bệnh tật bằng cách phân tích hình ảnh y tế như X-quang, MRI, hay CT scan. Các mô hình học máy có thể nhận diện các dấu hiệu của bệnh ung thư, tim mạch hoặc các vấn đề sức khỏe khác một cách chính xác và nhanh chóng. Ngoài ra, học máy còn được sử dụng trong việc dự đoán bệnh nhân có nguy cơ cao mắc bệnh hoặc phát triển phác đồ điều trị cá nhân hóa.
- Dịch vụ khách hàng và chatbot: Các ứng dụng học máy như chatbot và trợ lý ảo đang được sử dụng rộng rãi để cung cấp dịch vụ khách hàng tự động. Học máy giúp các chatbot hiểu và phản hồi các câu hỏi của khách hàng một cách chính xác và tự nhiên hơn, giảm thiểu sự phụ thuộc vào nhân viên hỗ trợ.
- An ninh mạng: Máy học được sử dụng để phát hiện các mối đe dọa và hành vi gian lận trong hệ thống an ninh mạng. Các thuật toán học máy có thể phân tích lưu lượng mạng và hành vi của người dùng để nhận diện các dấu hiệu tấn công, giúp bảo vệ dữ liệu và ngăn ngừa các cuộc tấn công mạng.
- Tiếp thị và quảng cáo: Học máy được áp dụng để phân tích hành vi khách hàng và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. Các công ty có thể sử dụng học máy để cá nhân hóa quảng cáo, từ đó tăng hiệu quả chiến dịch quảng bá sản phẩm. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, học máy giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về sở thích và thói quen mua sắm của người tiêu dùng.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Đây là một trong các ứng dụng của Machine learning. Học máy hỗ trợ các ứng dụng NLP như dịch máy hay nhận diện giọng nói. Các dịch vụ như Google Translate và Siri sử dụng học máy để hiểu và trả lời các câu hỏi từ người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Xu hướng của Machine Learning trong tương lai
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và nhu cầu ngày càng tăng trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào thực tế, Machine learning sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai:
Học máy cho dữ liệu phi cấu trúc
Trong tương lai, học máy sẽ có khả năng xử lý tốt hơn các loại dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh và âm thanh. Các công nghệ như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ, giúp máy tính hiểu được và phân tích dữ liệu không có cấu trúc, hỗ trợ việc phân tích văn bản, nhận diện hình ảnh và chuyển đổi giọng nói thành văn bản.
Học máy trong môi trường phân tán và điện toán đám mây
Với sự phát triển của điện toán đám mây, học máy sẽ ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn nhờ vào khả năng tính toán mạnh mẽ và khả năng lưu trữ lớn. Việc huấn luyện các mô hình học máy sẽ được thực hiện trên các nền tảng đám mây phân tán, giúp giảm chi phí và tăng hiệu quả, đồng thời cho phép xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ.
Hiệu ứng điện toán lượng tử
Điện toán lượng tử đang trở thành một xu hướng đáng chú ý trong lĩnh vực học máy. Các chuyên gia trong ngành kỳ vọng rằng công nghệ này sẽ mang lại khả năng tối ưu hóa tốc độ học máy một cách đáng kể. Một trong những điểm mạnh của điện toán lượng tử là khả năng thực hiện các tác vụ đa giai đoạn cùng lúc, từ đó giúp giảm thời gian xử lý các tác vụ tính toán phức tạp như xử lý vectơ chiều cao.
Tự động hóa quy trình học máy (AutoML)
AutoML (Automated Machine Learning) sẽ tiếp tục phát triển, giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người trong quá trình lựa chọn mô hình, tối ưu hóa siêu tham số và huấn luyện mô hình. Điều này sẽ giúp học máy trở nên dễ dàng tiếp cận hơn, ngay cả đối với những người không có nền tảng chuyên môn sâu về khoa học dữ liệu.
Tạm kết
Hy vọng rằng bài viết của VNPT AI sẽ giúp bạn giải đáp "Machine learning là gì?" Công nghệ này đang hiện diện và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực đời sống như y tế, tài chính, quảng cáo, an ninh. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn và tự học hỏi để cải thiện kết quả, học máy đã và đang trở thành công cụ hỗ trợ các doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn gặp phải một số hạn chế như yêu cầu dữ liệu chất lượng cao và chi phí triển khai. Trong tương lai, học máy sẽ tiếp tục phát triển và mở ra nhiều cơ hội mới trong kỷ nguyên số hóa.
