Công nghệ máy học (Machine learning) là một nhánh quan trọng của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Nó giúp tự động hóa và tối ưu toàn bộ quy trình sản xuất, kiểm tra, quản lý,… Đồng thời thúc đẩy sự phát triển của những thành phố thông minh, doanh nghiệp và đời sống con người. Vậy công nghệ máy học – Machine learning là gì? Hãy cùng Dotnetguru tham khảo trong nội dung bài viết sau đây.
Machine learning là gì?
Máy học hay ML là viết tắt của Machine learning. Đây là một phần quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence) và khoa học máy tính. Tập trung thu thập, phân tích, sử dụng dữ liệu và thuật toán để mô phỏng các hành vi của con người, dần cải thiện độ chính xác của nó.
Máy học (Machine learning) là một thuật ngữ đề cập đến những chương trình máy tính có khả năng học hỏi về phương pháp hoàn thành các nhiệm vụ. Đồng thời cải thiện hiệu suất của nó theo thời gian.
>>> Xem thêm: Top 7+ Phần mềm lập trình game tốt nhất 2023
Vai trò của Machine learning là gì?
Machine learning còn đóng vai trò rất quan trọng trong nhiều ngành nghề và lĩnh vực khác nhau. Chính vì vậy, công nghệ máy học đang được nghiên cứu chuyên sâu và phát triển mạnh mẽ cùng rất nhiều ứng dụng hữu ích trong đời sống.
Học máy là thành phần quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hiện đang phát triển. Thông qua sử dụng phương pháp thống kê và các thuật toán được đào tạo để có thể phân loại, dự đoán hoặc khám phá các thông tin chi tiết trong những dự án khai thác dữ liệu.
Các thông tin chi tiết này hỗ trợ và thúc đẩy quá trình ra quyết định trong các ứng dụng hoặc công cụ hỗ trợ doanh nghiệp và người dùng. Khi khối lượng dữ liệu được tiếp tục phát triển và mở rộng. Khả năng dự đoán và phân tích chính xác của Machine learning sẽ tăng lên.
Do cần nguồn dữ liệu khổng lồ để “học”. Machine learning vẫn cần sự tham gia của con người trong quá trình tìm hiểu dữ liệu cơ sở. Cùng với lựa chọn kĩ thuật phù hợp để phân tích thông tin và đánh giá mô hình. Đồng thời, trước khi dùng, các dữ liệu cần phải làm sạch, không xảy ra sai lệch và không xuất hiện dữ liệu giả.
Trước đây, các thuật toán Machine learning chưa tiếp cận với lượng lớn dữ liệu để mô hình hóa quan hệ giữa các loại dữ liệu. Sự xuất hiện và phát triển mạnh mẽ của công nghệ siêu dữ liệu (Big data) đã cung cấp cho thuật toán máy học lượng dữ liệu đủ lớn để có thể cải thiện tính chính xác của mô hình và dự đoán.
>>> Xem thêm: AOP là gì? Kiến thức bạn cần biết về lập trình hướng khía cạnh (AOP)
So sánh Machine learning với Deep learning và Neural networks
Học sâu (deep learning) và học máy (Machine learning) có xu hướng bị nhằm lẫn và được dùng để thay thế cho nhau. Thực tế, tuy có nhiều nét tương tự nhưng chúng lại là 2 công nghệ hoàn toàn khác nhau. Học máy, học sâu hay mạng nơ-ron (neural networks) đều là các lĩnh vực thuộc ngành trí tuệ nhân tạo (AI). Trong đó, học máy và học sâu chính là lĩnh vực phụ của mạng nơ-ron (neural networks).
Machine learning
Máy học (machine learning) đa phần phụ thuộc vào sự can thiệp của con người để học. Công nghệ machine learning thường yêu cầu lượng dữ liệu có cấu trúc lớn để có thể tìm hiểu. Công nghệ vẫn cần sự trợ giúp từ con người trong quá trình tổng hợp, phân loại và làm sạch dữ liệu.
Học sâu và học máy khác nhau ở phương pháp mà mỗi thuật toán “học”. Học máy “sâu” được sử dụng tập dữ liệu gắn nhãn hay còn gọi là học có giám sát. Điều này để thông báo cho thuật toán của nó nhưng không nhất thiết yêu cầu tập dữ liệu gắn nhãn.
Deep learning
Học sâu (deep learning) có thể nhập các dữ liệu phi cấu trúc dưới dạng thô (văn bản, hình ảnh). Nó tự động xác định tập hợp những tính năng hỗ trợ phân biệt các danh mục dữ liệu khác nhau với nhau.
Điều này là để hỗ trợ giảm bớt sự can thiệp từ con người. Đồng thời cho phép dùng nhiều tập dữ liệu lớn hơn. Học sâu có thể được xem là công nghệ mở rộng của máy học (machine learning).
>>> Xem thêm: Công nghệ VR là gì? Trở thành lập trình viên thực tế ảo VR yêu cầu những gì?
Neural networks
Mạng nơ-ron (neural networks) hay còn được gọi là mạng thần kinh nhân tạo (ANN – Artificial neural networks). Nó được dùng để dạy máy tính cách thức xử lý dữ liệu tương tự bộ não của con người. Mạng nơ-ron bao gồm một lớp đầu vào, một lớp đầu ra, các lớp nút, một hoặc nhiều lớp ẩn.
Mạng nơ-ron giúp máy tính có thể ra các quyết định thông minh, hạn chế sự hỗ trợ từ con người. Chúng có thể học hỏi và xây dựng mô hình những mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra phi tuyến tính, phức tạp.
Học sâu và mạng nơ-ron được công nhận rất hữu ích trong các lĩnh vực công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói có sự tiến bộ nhanh chóng.
Cách thức hoạt động của Machine learning
Công nghệ máy học (machine learning) hoạt động dựa vào mối quan hệ toán học có sẵn giữa các cách kết hợp dữ liệu đầu vào và kết quả. Mô hình machine learning không biết trước mối quan hệ này. Tuy nhiên, có thể dự đoán nếu được cung cấp đầy đủ tập dữ liệu.
Tất cả những thuật toán machine learning được xây dựng dựa trên hàm toán học có thể chỉnh sửa. Máy học (machine learning) tập trung vào nguyên tắc mọi điểm dữ liệu phức tạp có thể kết nối về mặt toán học bởi những hệ thống máy tính. Miễn là các hệ thống này có đầy đủ dữ liệu và công suất điện toán đủ để xử lý các dữ liệu đó.
Do vậy, độ chính xác của kết quả sẽ có mối tương quan trực tiếp đồng thời phụ thuộc tương đối lớn vào khối lượng dữ liệu đầu vào.
Phân loại Machine learning
Các mô hình học máy được chia thành ba loại chính. Hãy cùng tìm hiểu qua nội dung sau đây:
Supervised learning
Máy học có giám sát là cách dùng những tập dữ liệu gắn nhãn để huấn luyện thuật toán phân loại hoặc dự đoán kết quả chính xác. Học tập có giám sát sẽ giúp giải quyết nhiều vấn đề thực tế trên quy mô lớn.
Một số phương pháp được dùng trong máy học có giám sát mạng nơ-ron, hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, như mô hình phân lớp (Naive bayes), rừng ngẫu nhiên (Random forest) và máy hỗ trợ vectơ (SVM – support vector machine ).
>>> Xem thêm: Lazy Loading là gì? Lợi ích tuyệt vời khi sử dụng Lazy Loading
Unsupervised learning
Học máy không giám sát sử dụng những thuật toán machine learning để phân tích và phân cụm dữ liệu không gắn nhãn. Các thuật toán này phát hiện những mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn mà không cần đến sự can thiệp từ con người.
Khả năng phát hiện điểm tương đồng và khác biệt trong dữ liệu của cách này khiến nó rất lý tưởng cho quá trình phân tích dữ liệu khám phá, chiến lược bán chéo, phân khúc khách hàng, nhận dạng hình ảnh và mẫu.
Nó còn được dùng để giảm số lượng tính năng trong một mô hình nhờ việc giảm kích thước. Cách tiếp cận phổ biến cho nhiệm vụ này chính là phân tích thành phần chính (PCA -Principal component analysis) và phân tích giá trị đơn lẻ (SVD – Singular value decomposition).
Các thuật toán khác được dùng trong học máy không giám sát như mạng nơ-ron, phân cụm k-means và những cách phân cụm theo xác suất.
Semi-supervised learning
Học tập bán giám sát là sự kết hợp của việc học có giám sát và không giám sát. Trong quá trình đào tạo, nó dùng một tập dữ liệu gắn nhãn nhỏ hơn học có giám sát để hướng dẫn phân loại, trích xuất tính năng của tập dữ liệu lớn hơn và không gắn nhãn.
Học bán giám sát có thể giải quyết tất cả vấn đề trong trường hợp không đủ dữ liệu gắn nhãn cho thuật toán học tập có giám sát.
Machine learning tác động như thế nào đến AI?
Sở hữu AI là một trong những mục tiêu của con người với những ứng dụng to lớn mà nó có thể mang lại trong cuộc sống. Và machine learning là một trong những phương tiện để giúp con người có thể đạt được những mục tiêu về lập trình AI. Với nhiều thành công trong lĩnh vực machine learning đã mang con người tiến được rất xa trên còn người làm chủ được trí tuệ nhân tạo AI.
Tuy nhiên để thực sự chinh phục được AI thì còn cần phải có thêm rất nhiều yếu tố và thời gian nghiên cứu. Nhiều người lầm tưởng AI và machine learning là giống nhau, nhưng trên thực tế thì chúng có những điểm khác nhau.
AI là mục tiêu mà các nhà khoa học hay những công ty công nghệ muốn đạt được còn machine learning là phương tiện để giúp con người đạt được mục tiêu đó. Hiện tại, để chinh phục được AI thì vãn còn rất xa, nên một số mục tiêu cho machine learning đã được đề ra như:
Làm cho máy tính có khả năng nhận thức như con người, hiểu được ngôn ngữ con người, phân tích được đối tượng trước mặt và thực hiện giải các thuật toán, lập trình,… những thành tựu này đã được những tập đoàn công nghệ như Google hay Facebook hiện thực hóa, nhưng vẫn còn cần phải cải thiện thêm để tăng độ chính xác lên cao nhất.
Hỗ trợ xử lý lượng thông tin khổng lồ của người dùng được Google, Facebook thu thập được. Thường được gọi là Big Data và có ý nghĩa quan trọng cũng như ảnh hưởng đến chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp. Hiện nay nhiều tập đoàn lớn đã bắt đầu phân tích những dữ liệu này tuy nhiên vẫn chưa thể tận dụng toàn bộ thông tin mà nó mang lại.
>>> Xem thêm: IoC là gì? Tổng quan về Inversion Of Control trong lập trình
Ứng dụng trong thực tế của Machine learning là gì?
Machine learning hiện đã được áp dụng phổ biến trong thực tế hiện nay. Do đó, có thể các bạn thường xuyên bắt gặp nhiều ứng dụng của công nghệ này trong các lĩnh vực thực tiễn. Các ứng dụng của machine learning là gì? Đó là:
Thị giác máy tính
Thị giác máy tính cho phép máy tính có thể lấy thông tin mang ý nghĩa từ các hình ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào trực quan khác. Sau đó sẽ thực hiện các hành động thích hợp.
Được hỗ trợ bởi mạng nơ-ron phức hợp nên công nghệ này mang lại nhiều lợi ích trong việc gắn ảnh thẻ trên mạng xã hội, chụp ảnh X-quang, dẫn đường cho ô tô tự lái trong ngành công nghiệp ô tô,…
Dịch vụ chăm sóc khách hàng
Chatbots trực tuyến không quá xa lạ khi nó đang dần thay thế con người trong quá trình chăm sóc và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Thay đổi những cách khách hàng tương tác trên website và nền tảng mạng xã hội.
Chatbots trả lời những câu hỏi thường gặp của nhiều chủ đề như vận tải, cung cấp lời khuyên cá nhân hóa, các chính sách bán kèm sản phẩm hay đề xuất kích thước dành cho người dùng.
Công cụ đề xuất
Sử dụng những dữ liệu về hành vi tiêu dùng trong quá khứ. Các thuật toán machine learning giúp phán đoán những xu hướng xảy ra trong tương lai. Do đó, công nghệ machine learning được sử dụng với mục đích phát triển những chiến lược bán hàng hiệu quả hơn.
Phương pháp tiếp cận này đã được nhiều nhà bán lẻ trực tuyến áp dụng. Nhằm để đưa ra các đề xuất sản phẩm liên quan đến với tất cả khách hàng trong quá trình thanh toán.
Tự động giao dịch chứng khoán
Được thiết kế để tối ưu danh mục đầu tư chứng khoán cùng những nền tảng giao dịch tần suất cao. Do công nghệ machine learning, trí tuệ nhân tạo (AI) điều khiển để thực hiện hàng nghìn hoặc hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần đến sự can thiệp của con người.
Phát hiện hành vi gian lận
Ngân hàng cùng tổ chức tài chính có thể áp dụng machine learning để phát hiện các giao dịch đáng ngờ. Trường học cũng có thể giám sát quá trình thi cử của học sinh và sinh viên bằng mô hình sử dụng thông tin về những cách thức gian lận đã xuất hiện trước đó.
Sau khi phát hiện bất thường bằng công nghệ máy học, con người cần phải thực hiện thêm một số bước điều tra, xác minh để có thể đảm bảo kết quả chính xác.
Trên đây là một vài chia sẻ của Dotnetguru về Machine learning là gì? Hy vọng với bài chia sẻ trên đây đã có thể giúp các bạn hiểu được tầm quan trọng của machine learning. Nếu bạn muốn trải nghiệm lập trình AI thì cần phải nắm vững những kiến thức về công nghệ máy học trước đã. Chúc các bạn thành công!