Machine Learning là một chủ đề được nhiều người nhắc đến trong nhiều năm trở lại đây bên cạnh khái niệm trí tuệ nhân tạo AI. Machine Learning hiện được sử dụng trong đa dạng các lĩnh vực của đời sống trong thời kì chuyển đổi số hiện nay. Vậy để hiểu chính xác về ý nghĩa của câu hỏi “machine learning là gì” thì hãy cùng ACTISOFT tham khảo nội dung bên dưới nhé.
Machine learning là gì?
Như đã nói, chỉ cần gõ câu hỏi “machine learning là gì?” là bạn sẽ nhận được rất nhiều câu trả lời. Tuy nhiên thực sự thì machine learning là gì?
Machine Learning hay còn gọi được là Học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính. Machine Learning liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kỹ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Machine Learning tập trung vào sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước cách con người học, sau đó dần dần cải thiện độ chính xác của nó.
Các khái niệm mà bạn cần biết trong Machine Learning là gì?
- Dataset (bộ dữ liệu): Đây là tập dữ liệu ở dạng nguyên thủy, chưa được xử lý mà lập trình viên thu thập được ở bước đầu tiên (Data collection).
- Data point (điểm dữ liệu): Đây là một phần của Dataset, dùng biểu thị cho một quan sát. Từng data point có nhiều thuộc tính hoặc đặc trưng khác nhau, được chia làm dữ liệu số và dữ liệu không phải số. Data point được biểu diễn thành từng dòng, mỗi dòng có thể có 1 hay nhiều đặc trưng dữ liệu.
- Training data (dữ liệu học) và Test data (dữ liệu kiểm tra): Training data sử dụng để cho máy huấn luyện mô hình, test data dùng để dự đoán các kết quả đồng thời cũng đánh giá mô hình. Tỷ lệ giữa hai loại dữ liệu này thường là 8/2 (train/ test).
- Model (mô hình): Là những mô hình dùng để train trên một training data dựa theo thuật toán mà mô hình đó đang sử dụng. Từ đó, mô hình sẽ đưa ra kết quả, quyết định dựa trên những kiến thức đã được học.
Quá trình làm việc của Machine Learning là gì
Ngoài định nghĩa cơ bản về Machine Learning là gì thì để hiểu chính xác công việc của Machine Learning là gì thì điều cần nắm chính là quy trình làm việc hay machine learning workflow.
Thứ tự làm việc của Machine Learning là gì? Machine Learning sẽ bao gồm: xác định vấn đề, rà soát các phương án có sẵn từ bộ dữ liệu đầu vào để trả ra kết quả tương thích. Theo đó, sau mỗi lần xử lý, machine learning có khả năng đánh giá và đúc kết kinh nghiệm để làm “giàu” thêm bộ dữ liệu được lập trình ban đầu.
- Bước 1: Xử lý dữ liệu đầu vào
Dữ liệu thô sẽ được chọn lọc để loại bỏ phần thừa, sắp xếp dữ liệu theo nhóm có cấu trúc nhất định. Dữ liệu thô trong từng bối cảnh sẽ khác nhau và thường rất “rối” nhưng với cơ chế sàng lọc, machine learning có thể tự gỡ rối. Cơ chế này giúp nhận dạng những dữ liệu quan trọng, nhóm chúng lại và cắt bỏ những dữ liệu rác để hạn chế chi phí xử lý.
- Bước 2: Đưa ra phương án tối ưu nhờ thuật toán
Những dữ liệu đã được phân theo nhóm được đưa vào để xử lý phân tích. Từ đó kết hợp lại để tạo nên các phương án mà machine learning cho rằng phù hợp với vấn đề hiện tại. Hiểu đơn giản thì đây là lúc hệ thống tổ hợp các dữ liệu đầu vào, vận dụng thuật toán để hình thành, đánh giá và chọn ra những phương án khả thi nhất. Còn các phương án lộ ra các yếu điểm sẽ bị loại bỏ.
- Bước 3: Triển khai phương án tốt nhất và tiếp tục cải thiện
Cái hay của machine learning chính là dù tìm được phương án hay nhất nhưng luôn tối ưu và tiếp tục cải thiện khi có lỗi phát sinh. Sau đó, hệ thống quay lại cập nhật cho bộ dữ liệu ban đầu cách xử lý để có những phương án chuẩn xác hơn theo thời gian. Sau nhiều lần cập nhật, machine learning sẽ hình thành tiêu chuẩn cho những phương án trả ra để hướng tới phương án tốt nhất.
Các phân loại của Machine Learning là gì?
Sau khi hiểu về Machine Learning là gì ta cùng tìm hiểu các phân loại của nó nhé. Theo đó, dù thông minh nhưng Machine Learning vẫn chưa thể tách biệt khỏi con người. Tuy nhiên, tùy theo phân loại mà mức độ tham gia của con người trong quá trình vận hành của sẽ khác nhau.
Sau khi hiểu rõ về định nghĩa machine learning là gì, hãy phân tích 3 phân loại của machine learning là gì nhé:
- “Supervised learning” Học tập dưới sự giám sát: Con người sẽ lập trình dữ liệu đầu vào bao gồm cả cách thức và phương án mà con người mong muốn. Phương án và đáp án sẽ được gắn nhãn, sắp xếp sẵn và Machine Learning chỉ cần rà soát và trả ra đúng kết quả có trong bộ dữ liệu đã có.
- “Unsupervised learning” Học tập mà không giám sát: Machine learning chỉ được cung cấp các thuật toán, công cụ để tự xử lý mà không biết trước kết quả. Dễ thấy nhất việc ứng dụng của phân loại này đó là cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
- “Semi-supervised learning” Học tập được giám sát bán phần: Đây là phân loại nằm ở giữa của 2 phân loại trên khi này dữ liệu đầu vào là 1 hỗn hợp bao gồm cả phương pháp lẫn đáp án. Điểm khác biệt ở đây là phương án và đáp án chưa được nhóm lại thành từng bộ.
Trong đó, Semi-supervised learning thường được doanh nghiệp ứng dụng trong khảo sát thị trường. Cụ thể, trước khi ra mắt sản phẩm mới, họ đưa ra các kết quả giả định về phản ứng của người tiêu dùng.
Tiếp theo, họ sử dụng machine learning trong quá trình khảo sát để kiểm chứng xem giả định nào là đúng. Từ đó, doanh nghiệp có thể điều chỉnh sản phẩm, nhắm đến đối tượng mục tiêu phù hợp và dễ thành công hơn khi chính thức ra mắt. Tuy nhiên, kết quả trả về sẽ phụ thuộc vào từng phân loại, từng chế độ được lập trình bộ dữ liệu đầu vào khác nhau.
Để machine learning có khoảng không thể hiện tính ứng dụng của mình. Trong những trường hợp đơn giản, thuật toán chỉ cần nhận diện và thao tác đúng. Nhưng ở phân loại phức tạp như unsupervised learning thì hệ thống phải “tự thân vận động” và gợi ý ngược lại cho con người.
Và có 1 lưu ý rằng, machine learning khác hoàn toàn với blockchain. Chúng đều nằm trong lĩnh vực công nghệ trí tuệ nhân tạo AI và hoạt động bổ trợ nhau, chồng chéo lên nhau chứ không phải cùng 1 loại.
Những ngành nghề phù hợp với machine learning là gì
Ngày nay, Machine Learning đã được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, mỗi lĩnh vực thì hình thức sử dụng lại khác nhau cho nên nhiều người vẫn chưa có cái nhìn rõ sự hiện diện về phân nhánh này của AI. Vậy những ứng dụng của machine learning là gì?
- Ứng dụng 1: Ngành tài chính
Thị trường tài chính luôn biến động và nhiều rủi ro đặc biệt là sân chơi chứng khoán. Với ngành này, Machine Learning chỉ đóng vai trò hỗ trợ và phân tích, giúp mỗi quyết định đầu tư giảm thiểu được nhiều nhất các rủi ro này.
- Ứng dụng 2: Ngành nông nghiệp.
Máy bay không người lái được dùng để bón phân đúng theo khu vực được xác định, hệ thống ghi nhận sức khỏe vật nuôi hay quản lý toàn bộ bằng thiết bị số theo tiêu chuẩn quốc tế chính là những ứng dụng rõ nét của ngành nông nghiệp, nhắc nhở công việc khi tới hạn.
- Ứng dụng 3: Ngành y tế
Không quá xa lạ khi máy móc có thể tự phẫu thuật, hay những tổng đài tự động tư vấn sức khỏe cho những bệnh thông thường mà người bệnh không còn mất thời gian đến bệnh viện. Ở các nước phát triển, người bệnh sẽ được tư vấn, sắp xếp lịch gặp bác sĩ, chăm sóc trong quá trình hồi phục nhờ ứng dụng của machine learning.
- Ứng dụng 4: Ngành quản lý nhà nước
Những công việc hành chính lập lại được giải quyết bởi phân loại học tập giám sát hay dự đoán hành vi xã hội sẽ được dự đoán bởi học tập không giám sát. Thế nên, từng công việc cho đến cả tổ chức sẽ được tinh giản, những biến chuyển trong tương lai được dự đoán trước giúp cho nhà nước có thời gian chuẩn bị kế sách điều phối đất nước tốt hơn và phát triển bền vững hơn.
Hy vọng với những thông tin tổng quan về Machine Learning đã giúp bạn giải đáp cho câu trả lời về định nghĩa Machine Learning là gì? Qua đó có thể thấy Machine Learning đã trở thành một trong những điều quan trọng trong việc phát triển của các lĩnh vực trong đời sống. và khi sử dụng đúng thì Machine Learning lại càng phát huy tiềm lực của mình tốt hơn.