Machine Learning là gì? Phân loại, ứng dụng Công nghệ máy học

Trong thời đại công nghệ 4.0, Machine Learning đã trở thành một trong những lĩnh vực nổi bật và được quan tâm nhiều nhất. Machine Learning không chỉ là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo mà còn đóng vai trò then chốt trong việc cải thiện và tối ưu hóa hiệu suất công việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Vậy Machine Learning là gì? Nó được phân loại như thế nào và có những ứng dụng ra sao? Hãy cùng HR Insider tìm hiểu ngay.

Machine Learning là gì?

Machine Learning (học máy) là một lĩnh vực quan trọng trong trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính. Nó nghiên cứu, phát triển các phương pháp cho phép hệ thống máy tính tự động học hỏi và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình chi tiết cho từng tình huống cụ thể.

Khái niệm Machine Learning là gì?

Học máy tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để mô phỏng quá trình học tập của con người. Qua việc áp dụng các phương pháp thống kê và thuật toán phân tích, hệ thống có khả năng phân loại, dự đoán và khám phá những thông tin quan trọng trong các dự án khai thác dữ liệu. Nhờ vào việc liên tục điều chỉnh, Machine Learning giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của các quyết định.

Hoạt động của Machine Learning là gì?

Công nghệ máy học dựa vào các mối quan hệ toán học có sẵn giữa các kết hợp dữ liệu đầu vào và kết quả. Mô hình máy học không biết trước những mối quan hệ này, nhưng nó có khả năng phát hiện và dự đoán chúng nếu được cung cấp một tập dữ liệu đủ lớn.

Hoạt động của Machine Learning

Các thuật toán máy học xây dựng dựa vào hàm toán học. Nguyên tắc cơ bản của máy học là tất cả các dữ liệu phức tạp có thể được kết nối bằng mô hình toán học, miễn là hệ thống máy tính có đủ dữ liệu và công suất tính toán cần thiết.

Do đó, độ chính xác của kết quả mà máy học cung cấp phụ thuộc trực tiếp vào khối lượng và chất lượng của dữ liệu đầu vào.

>> Xem thêm để hiểu hơn về công nghệ AI, công nghệ blockchain là gì và điểm qua những lợi ích của công nghệ trong cuộc sống.

Phân loại về phương pháp Machine Learning

Để hiểu rõ hơn về Machine Learning là gì cũng như cách Machine Learning hoạt động, chúng ta cần biết các phương pháp cơ bản mà nó sử dụng:

Supervised Machine Learning

Machine Learning có giám sát, hay còn gọi là Supervised Machine Learning, sử dụng các tập dữ liệu đã được gán nhãn để đào tạo thuật toán nhằm phân loại dữ liệu hoặc dự đoán kết quả với độ chính xác cao nhất. Phương pháp này cho phép các hệ thống học từ dữ liệu đã biết để đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới.

Hoạt động của Machine Learning

>> Khám phá dữ liệu là gì và tầm quan trọng của nó.

Ứng dụng của máy học có giám sát rất rộng rãi trong đời sống thực. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để phân loại email spam và đưa chúng vào một thư mục riêng biệt, tách biệt khỏi hộp thư đến chính.

Unsupervised Machine Learning

Machine Learning không giám sát hay còn gọi là Unsupervised Machine Learning, sử dụng các thuật toán để phân tích và nhóm dữ liệu không có nhãn. Phương pháp này giúp phát hiện các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người.

Khả năng phát hiện sự tương đồng và khác biệt trong dữ liệu làm cho máy học không giám sát trở thành công cụ lý tưởng để phân tích dữ liệu. Nó cũng được sử dụng trong việc nhận diện hình ảnh, phân tích phân khúc khách hàng và nhiều ứng dụng khác.

Một ứng dụng quan trọng của máy học không giám sát là giảm số lượng tính năng trong một mô hình thông qua các thuật toán giảm chiều dữ liệu, như Phân Tích Thành Phần Chính (PCA) và Phân Tích Giá Trị Đơn Lẻ (SVD).

Semi-supervised learning

Machine Learning bán giám sát hay Semi-Supervised Machine Learning, kết hợp các yếu tố của cả hai phương pháp trên. Phương pháp này sử dụng một tập dữ liệu gán nhãn nhỏ hơn để đào tạo và trích xuất tính năng từ một tập dữ liệu lớn hơn không có nhãn.

Đây là giải pháp tối ưu khi dữ liệu gán nhãn là hạn chế. Máy học bán giám sát giúp nâng cao hiệu quả và tốc độ của quá trình đào tạo mô hình học có giám sát, đồng thời tận dụng thông tin từ dữ liệu không gán nhãn để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của dự đoán.

Một số khái niệm liên quan với Machine Learning

Một số khái niệm chính mà bạn cần nắm vững về Machine Learning là:

Tập dữ liệu (Dataset)

Tập dữ liệu là tập hợp các thông tin nguyên thủy được thu thập trong giai đoạn đầu của quá trình học máy. Một tập dữ liệu có thể bao gồm nhiều điểm dữ liệu (data points) và có thể chứa thông tin đa dạng như các đặc trưng của sản phẩm, thông số kỹ thuật hoặc bất kỳ thông tin nào khác liên quan đến bài toán.

Điểm dữ liệu (Data Point)

Điểm dữ liệu là đơn vị thông tin độc lập ở tập dữ liệu. Ví dụ, nếu tập dữ liệu bao gồm thông tin về thời gian xây dựng, diện tích nhà và giá nhà, thì mỗi điểm dữ liệu sẽ là một bản ghi cụ thể với các thông tin này. Một tập hợp các điểm dữ liệu tạo nên một tập dữ liệu (dataset).

Khái niệm khác liên quan tới Machine Learning

Dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra (Training Data, Test Data)

Dữ liệu huấn luyện được sử dụng để đào tạo mô hình học máy, giúp mô hình học và nhận diện các mẫu trong dữ liệu. Dữ liệu kiểm tra được dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình sau khi đã huấn luyện, giúp kiểm tra khả năng dự đoán của mô hình trên dữ liệu chưa thấy trước đó.

Vectơ đặc trưng (Features Vector)

Vectơ đặc trưng là cách biểu diễn các điểm dữ liệu trong tập dữ liệu. Mỗi vectơ có nhiều chiều, với mỗi chiều tương ứng với một tính năng của điểm dữ liệu và phải là số. Các mô hình học máy sử dụng các vectơ đặc trưng để thực hiện quá trình đào tạo. Vì vậy, tập dữ liệu cần được chuyển đổi thành các vectơ đặc trưng để mô hình có thể học và đưa ra dự đoán chính xác.

Mô hình (Model)

Mô hình là hệ thống học máy được đào tạo từ dữ liệu huấn luyện bằng cách sử dụng các thuật toán cụ thể. Sau khi đào tạo, mô hình có khả năng dự đoán hoặc ra quyết định dựa trên những gì nó đã học được từ dữ liệu. Mô hình đóng vai trò quan trọng trong việc biến dữ liệu thô thành thông tin có thể sử dụng để giải quyết các vấn đề thực tế.

Một số thuật toán Machine Learning nổi bật 

Machine Learning sử dụng nhiều thuật toán khác nhau để xử lý và phân tích dữ liệu. Mỗi thuật toán có những ứng dụng và ưu điểm riêng, phù hợp với các loại bài toán khác nhau:

Hồi quy tuyến tính

Hồi quy tuyến tính là một thuật toán mạnh mẽ dùng để dự đoán giá trị liên tục dựa trên các biến độc lập. Ví dụ, nếu bạn cần dự đoán trọng lượng của các khúc gỗ dựa trên chiều cao và chu vi của chúng, hồi quy tuyến tính sẽ giúp bạn tạo ra một mô hình dự đoán bằng cách sử dụng mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.

Hồi quy logistics

Hồi quy logistic được dùng để phân loại các giá trị nhị phân (như 0/1) từ một tập hợp các biến độc lập. Thuật toán này sử dụng hàm logit để ước lượng xác suất của một sự kiện xảy ra. Nó đặc biệt hiệu quả trong các bài toán phân loại nhị phân như phân loại email là spam hoặc không spam.

Thuật toán Naive Bayes

Naive Bayes là một thuật toán phân loại dựa trên định lý Bayes với giả định độc lập giữa các tính năng. Dù đơn giản, Naive Bayes rất chính xác trong các bài toán phân loại văn bản và lọc spam, nhờ vào khả năng xử lý dữ liệu lớn một cách nhanh chóng.

Thuật toán Machine Learning nổi bật

Decision Tree

Decision Tree là thuật toán có giám sát giúp phân loại hoặc hồi quy dữ liệu. Thuật toán này tạo ra một cấu trúc dạng cây, trong đó mỗi nút đại diện cho một quyết định dựa trên các thuộc tính của dữ liệu. Cây quyết định dễ hiểu và có thể áp dụng cho cả biến phụ thuộc phân loại và liên tục.

Phân cụm K- Means

K-Means là một thuật toán phân cụm không giám sát dùng để phân chia tập dữ liệu thành k cụm. Mục tiêu của thuật toán là nhóm các điểm dữ liệu sao cho các điểm trong cùng một cụm có sự tương đồng cao hơn với nhau so với các điểm trong các cụm khác.

Cách hoạt động của K-Means bao gồm các bước:

• Chọn ngẫu nhiên k điểm dữ liệu làm các centroid của các cụm.
• Gán mỗi điểm dữ liệu vào cụm có centroid gần nhất.
• Tính toán lại các centroid dựa trên các điểm dữ liệu mới trong mỗi cụm.
• Lặp lại quá trình gán và tính toán centroid cho đến khi các centroid không thay đổi nữa.

Random Forest

Random Forest là một thuật toán phân loại dựa trên tập hợp các cây quyết định. Mỗi cây trong rừng ngẫu nhiên đưa ra một dự đoán và kết quả cuối cùng được quyết định dựa trên đa số phiếu bầu từ các cây trong rừng.

Cách Random Forest hoạt động:

• Chọn ngẫu nhiên các mẫu dữ liệu từ tập dữ liệu gốc.
• Xây dựng một cây quyết định cho mỗi mẫu dữ liệu và thực hiện dự đoán dựa trên cây quyết định.
• Tổng hợp các dự đoán từ tất cả các cây và chọn lớp có số phiếu cao nhất làm dự đoán cuối cùng.

Ứng dụng của Machine Learning

Hiện nay, Machine Learning được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và bạn có thể thường xuyên gặp các công nghệ này trong đời sống hàng ngày. Cụ thể:

Dịch vụ chăm sóc khách hàng

Chatbots đang ngày càng trở nên phổ biến trong việc chăm sóc khách hàng và cải thiện trải nghiệm người dùng. Công cụ này vừa giúp trả lời các câu hỏi thường gặp liên quan đến vận chuyển và chính sách sản phẩm, vừa cung cấp lời khuyên, giải quyết tự động các vấn đề của khách hàng.

>> Tìm hiểu về cách chăm sóc khách hàng cũ chuyên nghiệp.

Thị giác máy tính

Thị giác máy tính cho phép máy tính phân tích và hiểu thông tin từ hình ảnh, video. Công nghệ này được hỗ trợ bởi mạng nơ-ron sâu, có ứng dụng rộng rãi trong việc gắn thẻ ảnh trên mạng xã hội, phân tích hình ảnh X-quang trong y tế và điều khiển xe tự lái trong ngành công nghiệp ô tô.

Công cụ đề xuất

Machine Learning phân tích dữ liệu hành vi tiêu dùng để dự đoán xu hướng và sở thích của người dùng. Điều này giúp các công ty phát triển các chiến lược bán hàng hiệu quả hơn, như cung cấp đề xuất sản phẩm cá nhân hóa cho khách hàng trong quá trình thanh toán, từ đó nâng cao khả năng cross-sell và up-sell.

Ứng dụng của Machine Learning

Giao dịch chứng khoán tự động

Các nền tảng giao dịch chứng khoán tần suất cao sử dụng Machine Learning để tối ưu hóa danh mục đầu tư và thực hiện hàng nghìn đến hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần can thiệp của con người. Công nghệ này giúp cải thiện hiệu quả giao dịch và giảm thiểu rủi ro.

>> Hiểu đúng về đầu tư chứng khoán là gì? Đầu tư chứng khoán dài hạn là gì? Rủi ro, nguyên tắc đầu tư chứng khoán cơ bản.

Phát hiện gian lận

Trong lĩnh vực tài chính, Machine Learning được sử dụng để phát hiện các giao dịch đáng ngờ và hành vi gian lận. Các tổ chức tài chính sử dụng mô hình học máy để theo dõi và phân tích các giao dịch, từ đó phát hiện và ngăn chặn hành vi gian lận một cách hiệu quả. Tương tự, trong giáo dục, công nghệ này có thể giám sát các kỳ thi để phát hiện các phương thức gian lận.

Bài viết đã cung cấp khái niệm về Machine Learning là gì và vai trò quan trọng của nó trong kỷ nguyên công nghệ hiện đại. Việc ứng dụng Machine Learning trong phân tích dữ liệu quy mô lớn không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn mở ra nhiều cơ hội mới. HR Insider hy vọng qua đây sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về công nghệ này và mang lại nhiều kiến thức hữu ích.

— HR Insider —

VietnamWorks – Website tuyển dụng trực tuyến số 1 Việt Nam