Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

Hãy tưởng tượng một thế giới nơi máy móc có thể tự học hỏi, thích nghi và đưa ra quyết định thông minh như con người. Đó là thế giới của Machine Learning (Máy Học) – một lĩnh vực đang bùng nổ, mở ra những tiềm năng vô hạn cho tương lai. Vậy Machine Learning là gì? Hãy cùng mở cánh cửa khám phá Machine Learning đầy tiềm năng và những điều kỳ diệu mà nó có thể mang lại cho cuộc sống của chúng ta ngay trong bài viết này.

Machine Learning là gì?

Machine Learning (máy học) là một trường con của trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng các thuật toán được đào tạo trên các bộ dữ liệu để tạo ra các mô hình tự học có khả năng dự đoán kết quả và phân loại thông tin mà không cần sự can thiệp của con người. Ngày nay, học máy được áp dụng cho nhiều ứng dụng thương mại, chẳng hạn như dịch văn bản giữa các ngôn ngữ, dự đoán sự biến động của thị trường chứng khoán và đưa ra đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên giao dịch mua trước đó của họ.

Bởi vì học máy được sử dụng rộng rãi trong thế giới hiện đại cho các mục tiêu AI nên các cụm từ “Machine Learning” và “Artificial Intelligence” thường được sử dụng đồng nghĩa. Tuy nhiên, hai thuật ngữ này về cơ bản là khác nhau. Học máy, trái ngược với trí tuệ nhân tạo (AI), đề cập rõ ràng đến việc áp dụng các thuật toán và bộ dữ liệu cho mục tiêu chung là tạo ra các máy tính có khả năng nhận thức tương tự như con người.

Những tiến bộ về khả năng lưu trữ và xử lý thông tin trong vài thập kỷ qua đã giúp các sản phẩm dựa trên Machine Learning trở nên hữu ích hơn bao giờ hết, chẳng hạn như công cụ đề xuất của Netflix và ô tô tự lái. Ngoài ra, các thuật toán học máy thường được tạo bằng cách sử dụng các khung giúp đẩy nhanh quá trình phát triển giải pháp, chẳng hạn như TensorFlow và PyTorch.

Các phương pháp Machine Learning phổ biến

Nhiều sản phẩm và dịch vụ kỹ thuật số đa dạng mà chúng ta sử dụng hàng ngày được hỗ trợ bởi một số hình thức Machine Learning. Các kỹ thuật cụ thể được từng loại này sử dụng hơi khác nhau một chút, nhưng tất cả đều nhằm đạt được các mục tiêu giống nhau, đó là xây dựng các thiết bị và ứng dụng có thể hoạt động mà không cần sự giám sát của con người.

Dưới đây là tổng quan về bốn hình thức Machine Learning chính hiện đang được sử dụng phổ biến để giúp bạn hiểu chúng khác nhau như thế nào.

Phương pháp Machine Learning được giám sát (Supervised machine learning)

Trong phương pháp máy học có giám sát, các thuật toán được đào tạo trên các tập dữ liệu được gắn nhãn với các thẻ mô tả từng mục dữ liệu. Nói cách khác, các thuật toán nhận dữ liệu đi kèm với “answer key” cung cấp hướng dẫn về cách diễn giải dữ liệu. 

Ví dụ: để cải thiện khả năng nhận dạng hoa khi được hiển thị bằng những bức ảnh mới, một thuật toán có thể được cung cấp hình ảnh về những bông hoa có thể cho từng loại hoa.

Các mô hình Machine Learning để phân loại và dự đoán thường được phát triển thông qua học máy có giám sát.

Phương pháp Machine Learning không được giám sát (Unsupervised machine learning)

Trong phương pháp này, các thuật toán được đào tạo bằng cách sử dụng các tập dữ liệu chưa được gắn nhãn. Chương trình lập trình phải tự tìm các mẫu mà không cần sự trợ giúp từ bên ngoài vì nó được cung cấp dữ liệu mà không có thẻ trong quy trình này. Ví dụ: để tìm xu hướng hành vi của người dùng trên nền tảng truyền thông xã hội, thuật toán có thể được cung cấp nhiều dữ liệu người dùng chưa được gắn nhãn được lấy từ trang web.

Các nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu thường xuyên sử dụng công nghệ học máy không giám sát để tìm ra các mẫu trong các tập dữ liệu khổng lồ, không được gắn nhãn một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Phương pháp Machine Learning nửa giám sát (Semi-supervised machine learning)

Với phương pháp Machine Learning nửa giám sát, các thuật toán được đào tạo bằng cách sử dụng cả tập dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn. Trong học máy bán giám sát, các thuật toán thường được cung cấp lượng dữ liệu chưa được gắn nhãn lớn hơn đáng kể để hoàn thiện mô hình sau lần đầu tiên nhận được một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn để hướng dẫn sự phát triển của hệ thống. 

Ví dụ: để xây dựng một mô hình học máy có thể nhận dạng giọng nói, trước tiên, một thuật toán có thể được cung cấp một lượng nhỏ dữ liệu âm thanh được gắn nhãn và sau đó được huấn luyện trên một tập hợp lớn dữ liệu giọng nói không được gắn nhãn.

Vì không có sẵn một lượng đáng kể dữ liệu được gắn nhãn, học máy bán giám sát thường được sử dụng để huấn luyện các thuật toán cho các ứng dụng phân loại và dự đoán.

Phương pháp Reinforcement Learning

Phương pháp Reinforcement Learning tạo ra các thuật toán và xây dựng mô hình thông qua quá trình thử nghiệm và các lần sai. Các thuật toán hoạt động trong môi trường cụ thể trong giai đoạn đào tạo và sau mỗi kết quả, chúng sẽ nhận được phản hồi. 

Thuật toán dần dần nhận thức được môi trường xung quanh và bắt đầu tối ưu hóa các hành vi để hoàn thành các mục tiêu cụ thể, giống như việc học tập của một đứa trẻ mới biết đi. Ví dụ: một thuật toán có thể được thực hiện hiệu quả hơn bằng cách chơi hết ván cờ này đến ván cờ khác. Bằng cách này, thuật toán có thể học hỏi từ những sai lầm và chiến thắng trước đó.

Do đó, phương pháp Reinforcement Learning thường được sử dụng để phát triển các thuật toán thực hiện các nhiệm vụ như chơi trò chơi hoặc tóm tắt văn bản, phải đưa ra một loạt quyết định hoặc hành động một cách hiệu quả.

Google Cloud có những mô hình Machine Learning nào?

Google Cloud cung cấp nhiều mô hình Machine Learning (ML) đa dạng cho nhiều nhu cầu khác nhau, bao gồm:

1. Mô hình được đào tạo sẵn

• Vertex AI Models: Cung cấp nhiều mô hình ML được đào tạo sẵn cho các tác vụ phổ biến như phân loại ảnh, dịch ngôn ngữ, nhận dạng văn bản, v.v.
• AI Platform Pipelines: Cho phép bạn xây dựng và triển khai các đường ống ML tùy chỉnh để xử lý dữ liệu và tạo mô hình ML.
• AutoML: Tự động hóa quá trình xây dựng mô hình ML cho những người không có chuyên môn về ML.

2. Dịch vụ Machine Learning

• Vertex AI Workbench: Cung cấp môi trường phát triển hợp tác cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML.
• Vertex AI Prediction: Cho phép bạn triển khai mô hình ML để dự đoán và đưa ra quyết định trong thời gian thực.
• Vertex AI Explainable AI: Giúp bạn hiểu cách thức hoạt động của mô hình ML và giải thích các dự đoán của nó.

3. Khung Machine Learning

• TensorFlow: Khung học sâu mã nguồn mở phổ biến được sử dụng để xây dựng và đào tạo mô hình ML.

• Keras: API cấp cao cho TensorFlow giúp xây dựng mô hình ML dễ dàng hơn.
• JAX: Khung học máy hiệu suất cao cho các mô hình ML phức tạp.

Ngoài ra, Google Cloud còn cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ khác để hỗ trợ bạn xây dựng và triển khai các ứng dụng Machine Learning, bao gồm:

• Google Cloud Storage: Lưu trữ dữ liệu cho các ứng dụng ML.
• BigQuery: Kho dữ liệu lớn để phân tích dữ liệu cho các ứng dụng ML.
• Cloud Dataproc: Quản lý cụm Hadoop và Spark cho xử lý dữ liệu quy mô lớn.

Cơ chế hoạt động của Machine Learning

Vậy Machine Learning được hoạt động như thế nào? Trên thực tế, quy trình của nó vừa đơn giản nhưng cũng vừa phức tạp. Tuy nhiên, về cơ bản, cơ chế hoạt động của Machine Learning được chia ra thành 3 giai đoạn sau:

• Giai đoạn quyết định: Trong giai đoạn này, Machine Learning sẽ dự đoán và phân loại dữ liệu. Ước tính về một mẫu trong dữ liệu sẽ được thuật toán của bạn tạo ra dựa trên dữ liệu đầu vào nhất định, dữ liệu này có thể được gắn nhãn hoặc không.
• Giai đoạn thử và sai: là lúc để Machine Learning đánh giá dự đoán của mô hình. Hàm lỗi trong quá trình này có thể so sánh các mẫu đã biết để đánh giá tính đúng đắn của mô hình.
• Giai đoạn tối ưu hóa mô hình: Nếu mô hình có thể phù hợp hơn với các điểm dữ liệu trong tập thử nghiệm thì các trọng số sẽ được điều chỉnh để giảm sự khác biệt giữa ví dụ đã biết và ước tính mô hình. Thuật toán sẽ lặp lại quá trình “đánh giá và tối ưu hóa” này, Machine Learning sẽ cập nhật trọng số một cách tự động cho đến khi đạt đến ngưỡng chính xác.

Lợi ích, rủi ro khi sử dụng Machine Learning

Rất nhiều môi trường của chúng ta đã thay đổi tốt hơn nhờ học máy. Ngày nay, kỹ thuật này được áp dụng để xây dựng các mô hình có thể nhận ra sự phát triển ung thư trong MRI, phát hiện các giao dịch gian lận và thậm chí hỗ trợ việc học ngôn ngữ. Bên cạnh đó cũng có những rủi ro tiềm ẩn cần lưu ý, giống như mọi công nghệ mới có khả năng thay đổi xã hội.

Dưới đây là một số lợi ích và rủi ro có thể xảy ra của Machine Learning:

Các thuật toán Machine Learning phổ biến

Như vậy chúng ta đã biết được cách thức hoạt động cũng như lợi ích của Machine Learning. Để đi vào sâu hơn về mô hình học máy, sau đây là một số thuật toán Machine Learning mà GCS Vietnam muốn giới thiệu đến cho bạn đọc:

– Mạng lưới neural (Neural networks): Với một mạng lưới rộng lớn gồm các nút xử lý được kết nối với nhau, Neural networks bắt chước cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Do xu hướng nhận dạng mẫu, Neural networks được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng lời nói, hình ảnh, dịch ngôn ngữ tự nhiên và sản xuất hình ảnh.

– Hồi quy tuyến tính (Linear regression): Sử dụng mối quan hệ tuyến tính giữa các giá trị khác nhau làm cơ sở, quá trình Linear regression được sử dụng để dự báo các giá trị số. Ví dụ, phương pháp này có thể được áp dụng để dự báo giá trị nhà ở khu vực lân cận bằng cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ.

– Hồi quy Logistic (Logistic regression): Quá trình học có giám sát được gọi là Hồi quy Logistic, thường được sử dụng để dự báo các biến phản hồi theo phân loại, chẳng hạn như phản hồi “có” hoặc “không” cho các câu hỏi. Các ứng dụng như phân loại thư rác và kiểm soát chất lượng dây chuyền sản xuất có thể tận dụng lợi thế của nó.

– Phân cụm (Clustering): Để nhóm dữ liệu, các thuật toán phân cụm sử dụng phương pháp Machine Learning không giám sát để tìm các mẫu trong dữ liệu. Bằng cách chỉ ra sự khác biệt giữa các mục dữ liệu mà con người đã bỏ sót, máy tính có thể hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu.

– Cây quyết định (Decision trees): Đây là một thuật toán Machine Learning phổ biến có kỹ thuật học giám sát. Cây quyết định rất hữu ích cho việc phân loại dữ liệu và hồi quy, dự đoán các giá trị số. Sơ đồ cây có thể được sử dụng để minh họa trình tự phân nhánh của các quyết định liên kết được sử dụng trong cây quyết định. Không giống như mạng nơ-ron là một hộp đen, cây quyết định có thể dễ dàng xác thực và kiểm tra. Đây là một trong những lợi thế của thuật toán này.

– Rừng ngẫu nhiên (Random forests): Trong rừng ngẫu nhiên, thuật toán Machine Learning dự đoán một giá trị hoặc danh mục bằng cách kết hợp các kết quả từ một số cây quyết định.

Ứng dụng của Machine Learning trong thực tế

Machine Learning là cốt lõi trong mô hình kinh doanh của một số công ty, như trường hợp thuật toán đề xuất của Netflix hoặc công cụ tìm kiếm của Google. Các công ty khác đang tham gia sâu vào lĩnh vực học máy, mặc dù đây không phải là đề xuất kinh doanh chính của họ.

Tuy nhiên vẫn còn có một số doanh nghiệp vẫn đang cố gắng xác định cách sử dụng máy học theo cách có lợi. Sau đây là một số ứng dụng cụ thể mà tổ chức có thể tham khảo để có thể sử dụng mô hình Machine Learning một cách hiệu quả.

Phân tích hình ảnh và phát hiện đối tượng

Mặc dù các phương pháp nhận dạng khuôn mặt còn gây tranh cãi, Machine Learning có thể phân tích các bức ảnh để tìm nhiều loại thông tin, bao gồm khả năng nhận dạng và phân biệt đặc điểm của con người. Điều này có nhiều mục đích sử dụng kinh doanh.

Nhận dạng giọng nói

Bằng cách sử dụng mô hình Machine Learning, hệ thống có thể nhận dạng giọng nói trên máy tính, chuyển giọng nói thành văn bản hoặc nhận dạng giọng nói tự động (ASR). Nhận dạng giọng nói là công nghệ chuyển đổi ngôn ngữ nói của con người thành dạng viết bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Ngoài ra, đây còn là một tính năng mà nhiều thiết bị di động đã tích hợp vào hệ thống của họ để cho phép tìm kiếm bằng giọng nói (như Siri) hoặc tăng khả năng truy cập tin nhắn.

Dịch vụ khách hàng

Chatbot trực tuyến đang thay thế các tác nhân con người trong hành trình của khách hàng, thay đổi cách chúng ta nghĩ về sự tương tác của khách hàng trên các trang web và nền tảng truyền thông xã hội. Không những thế, Chatbots có thể đưa ra lời khuyên cá nhân, bán chéo sản phẩm, đề xuất kích thước cho khách hàng và trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ) về các chủ đề như vận chuyển. 

Ví dụ bao gồm các cửa hàng trực tuyến trên các trang thương mại điện tử gồn có bot nhắn tin, có thể được thực hiện qua nền tảng Slack và Facebook Messenger; và các công việc thường được thực hiện bởi trợ lý ảo và trợ lý giọng nói.

Tầm nhìn của máy tính

Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính diễn giải và hành động dựa trên dữ liệu có ý nghĩa thu được từ ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào hình ảnh khác. Neural networks tích hợp sẽ hỗ trợ của thị giác máy tính, được sử dụng trong ô tô tự lái trong lĩnh vực ô tô, chụp ảnh X quang trong chăm sóc sức khỏe và gắn thẻ ảnh trên mạng xã hội.

Công cụ đề xuất

Một trong những ứng dụng của Machine Learning hiệu quả ngày nay là đề xuất tìm kiếm, Thuật toán AI có thể hỗ trợ xác định xu hướng dữ liệu có thể được sử dụng để tạo ra các chiến thuật bán chéo thành công hơn bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử hành vi tiêu dùng. Các cửa hàng trực tuyến sử dụng chiến lược này để đề xuất các sản phẩm phù hợp cho khách hàng khi họ thanh toán.

Giao dịch chứng khoán tự động

Các nền tảng giao dịch tần số cao được hỗ trợ bởi AI thực hiện hàng trăm hoặc thậm chí hàng triệu giao dịch hàng ngày mà không cần sự tham gia của con người, tất cả đều nhằm mục đích tối ưu hóa danh mục đầu tư chứng khoán.

Phát hiện gian lận

Machine Learning có thể được các ngân hàng và tổ chức tài chính khác sử dụng để xác định các giao dịch có vẻ đáng ngờ. Trong trường hợp này, các lập trình viên có thể sử dụng mô hình Machine Learning có giám sát, đào tạo thông qua dữ liệu từ các giao dịch gian lận đã biết. Nhờ đó, hệ thống có thể nhận ra các giao dịch bất thường và cần được kiểm tra thêm.

Một số câu hỏi thường gặp về Machine Learning

1. Những nghề nghiệp nào liên quan đến Machine Learning?

Machine Learning liên quan đến sự kết hợp các kỹ năng và năng lực từ các ngành khác nhau, cụ thể là khoa học dữ liệu, thống kê và khoa học máy tính. Mặc dù có nhiều vai trò khác nhau liên quan đến công việc học máy, nhưng có ba ví dụ cần xem xét nếu bạn đang nghĩ đến nghề nghiệp trong lĩnh vực Machine Learning, đó là kỹ sư Machine Learning (Machine Learning engineer), kỹ sư dữ liệu (Data engineer) và nhà khoa học dữ liệu (Data scientist).

2. Sự khác biệt giữa AI và Machine Learning là gì?

Công nghệ được gọi là trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy móc có thể bắt chước hành vi của con người trong một số tình huống nhất định. Còn Machine Learning là khả năng học hỏi từ dữ liệu của máy móc. Vì AI là một phương pháp giúp Machine Learning trở nên thành công hơn nên Machine Learning là một tập hợp con của AI.

3. Deep Learning khác Machine Learning như thế nào?

Deep Learning và Machine Learning đều là hai loại AI. Nói tóm lại, Machine learning là AI có thể tự động thích ứng với sự can thiệp tối thiểu của con người. Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo để bắt chước quá trình học tập của bộ não con người. 

Dù có vẻ tương đồng, Deep Learning và Machine Learning là hai lĩnh vực riêng biệt với những điểm khác nhau nhất định. Dưới đây là một số điểm chính để phân biệt:

– Cách tiếp cận và học tập:

• Machine Learning: Sử dụng các thuật toán truyền thống như hồi quy tuyến tính, decision tree, v.v. để học hỏi từ dữ liệu. Các thuật toán này thường được thiết kế thủ công và cần con người xác định các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu.
• Deep Learning: Lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não bộ con người, sử dụng các mạng lưới thần kinh nhân tạo phức tạp với nhiều lớp học ẩn. Hệ thống tự động học các đặc trưng từ dữ liệu thông qua quá trình backpropagation.

– Độ phức tạp của mô hình:

• Machine Learning: Các mô hình thường đơn giản hơn, dễ hiểu và giải thích hơn.
• Deep Learning: Các mô hình thường phức tạp hơn với nhiều lớp và tham số hơn, đôi khi khiến việc giải thích kết quả khó khăn hơn.

– Nhu cầu dữ liệu:

• Machine Learning: Thường yêu cầu lượng dữ liệu ít hơn để học hỏi hiệu quả.
• Deep Learning: Thường yêu cầu lượng dữ liệu lớn hơn, đặc biệt đối với các mạng thần kinh sâu, để tránh hiện tượng quá khớp (overfitting).

Lời kết

Mong rằng bài viết này của GCS Vietnam đã giúp quý doanh nghiệp có được thông tin hữu ích về Machine Learning là gì. Machine Learning đang thay đổi thế giới của chúng ta với tốc độ chóng mặt. Từ việc tự động hóa các công việc hàng ngày đến việc đưa ra những dự đoán chính xác, Machine Learning đang dần trở nên phổ biến và đóng vai trò quan trọng trong mọi lĩnh vực. Bạn có thể trải nghiệm các dịch vụ Machine Learning của Google Cloud ngay từ hôm nay bằng cách liên hệ với GCS Vietnam qua Hotline: 024.9999.7777 hoặc nhắn tin qua LiveChat dưới bài viết này.