Machine Learning Là Gì? Cách Thức Hoạt Động Của Machine Learning

19 Thg 09 2024

Machine Learning (học máy) đang trở thành một trong những công nghệ cốt lõi của thời đại số. Nó giúp máy tính tự học hỏi và cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình cụ thể. Vậy Machine Learning là gì? Cách thức hoạt động như thế nào? Trong bài viết này, CloudFly sẽ cùng bạn khám phá chi tiết về Machine Learning. Từ đó, bạn sẽ hiểu rõ hơn về cách các thuật toán học máy có thể xử lý dữ liệu khổng lồ, nhận dạng mẫu. Cũng như đưa ra dự đoán chính xác để hỗ trợ các lĩnh vực từ tài chính, y tế, đến thương mại và giải trí.

machine learning là gì

1. Machine Learning là gì?

Machine Learning, hay học máy, là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính. Nó tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để mô phỏng cách con người học hỏi và cải thiện độ chính xác dần theo thời gian. Trong những thập kỷ qua, nhờ sự phát triển của công nghệ lưu trữ và xử lý dữ liệu, Machine Learning đã thúc đẩy sự ra đời của nhiều sản phẩm sáng tạo. Chẳng hạn như hệ thống gợi ý phim của Netflix và xe tự lái,...

Machine Learning đóng vai trò quan trọng trong khoa học dữ liệu. Công nghệ này sử dụng các phương pháp thống kê để giúp thuật toán phân loại hoặc dự đoán. Từ đó khai thác dữ liệu và đưa ra những thông tin hữu ích cho doanh nghiệp.

2. Cách thức hoạt động của Machine Learning là gì?

Để làm việc với Machine Learning, bạn sẽ trải qua 5 bước cơ bản sau:

Bước 1: Thu thập dữ liệu: Để máy tính học các thuật toán, bạn cần có một bộ dữ liệu mẫu. Dữ liệu này có thể tự thu thập hoặc sử dụng từ các nguồn công bố chính thống. Điều quan trọng là phải đảm bảo tính chính xác của dữ liệu để quá trình học diễn ra đúng đắn và mang lại kết quả tốt.

Bước 2: Tiền xử lý: Giai đoạn này bao gồm chuẩn hóa dữ liệu, xử lý những thuộc tính không cần thiết. Cũng như gắn nhãn, mã hóa và trích xuất các đặc trưng và rút gọn dữ liệu. Thời gian xử lý sẽ phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu bạn có.

Bước 3: Huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu đã thu thập và tiền xử lý, bạn sẽ huấn luyện mô hình Machine Learning để học cách dự đoán hoặc phân loại.

Bước 4: Đánh giá mô hình: Sau khi huấn luyện xong, bạn cần đánh giá mô hình dựa trên các chỉ số đo lường hiệu quả. Nếu độ chính xác đạt trên 80%, mô hình được coi là tốt.

Bước 5: Cải thiện mô hình: Nếu mô hình chưa đạt kết quả mong đợi, bạn hãy lặp lại quá trình huấn luyện từ bước 3 đến khi đạt độ chính xác trên 80%.

Công nghệ Machine Learning hoạt động dựa trên mối quan hệ toán học giữa dữ liệu đầu vào và kết quả. Mô hình học từ dữ liệu, và độ chính xác của kết quả phụ thuộc lớn vào chất lượng và số lượng dữ liệu mà hệ thống được cung cấp.

cách thức hoạt động của machine learning là gì

3. Phân loại Machine Learning

Các mô hình machine learning được phân thành 3 loại chính:

3.1. Supervised machine learning (học máy có giám sát)

Học máy có giám sát là phương pháp sử dụng bộ dữ liệu đã được gắn nhãn để huấn luyện thuật toán. Mục tiêu của nó là phân loại hoặc dự đoán kết quả một cách chính xác. Khi dữ liệu đầu vào được đưa vào, mô hình sẽ điều chỉnh các trọng số cho đến khi kết quả phù hợp. Quá trình này diễn ra thông qua xác thực chéo để tránh sai sót.

Supervised learning giúp các tổ chức giải quyết các vấn đề ở quy mô lớn. Ví dụ như phân loại thư rác trong hộp thư đến. Một số phương pháp phổ biến được sử dụng trong học máy có giám sát bao gồm mạng thần kinh, hồi quy tuyến tính và hồi quy logistics,...

3.2. Unsupervised machine learning (học máy không giám sát)

Phương pháp học máy không giám sát sử dụng các thuật toán để phân tích và phân cụm các bộ dữ liệu chưa được gắn nhãn. Thuật toán sẽ tự tìm kiếm các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này đặc biệt phù hợp cho việc phân tích khám phá dữ liệu, phân khúc khách hàng, nhận dạng hình ảnh và mẫu. Các thuật toán thường gặp bao gồm phân cụm k-means, phân cụm xác suất và mạng thần kinh,... Phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích giá trị đơn lẻ (SVD) cũng là các kỹ thuật phổ biến để giảm kích thước dữ liệu.

3.3. Semi-supervised learning (Học máy bán giám sát)

Học máy bán giám sát là sự kết hợp giữa học máy có giám sát và không giám sát. Trong đó, một phần dữ liệu nhỏ được gắn nhãn giúp hướng dẫn mô hình học từ dữ liệu không gắn nhãn lớn hơn. Phương pháp này giúp giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu được gắn nhãn, hoặc khi việc gắn nhãn tốn nhiều thời gian và công sức.

4. Một số thuật toán Machine Learning thường sử dụng

Có 6 thuật toán Machine Learning thường được sử dụng:

Mạng thần kinh (Neural Networks): Thuật toán này mô phỏng cách thức hoạt động của não người, với nhiều nút xử lý liên kết với nhau. Mạng thần kinh rất mạnh trong việc nhận dạng mẫu. Nó thường được áp dụng trong dịch ngôn ngữ, nhận dạng hình ảnh, giọng nói, hoặc tạo hình ảnh.
Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Đây là thuật toán dùng để dự đoán giá trị số dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các biến. Ví dụ, bạn có thể dùng hồi quy tuyến tính để dự đoán giá nhà dựa trên dữ liệu lịch sử của khu vực.
Hồi quy logistics (Logistic Regression): Đây là thuật toán có giám sát, chuyên dùng để dự đoán các biến phân loại. Chẳng hạn như câu trả lời "có" hoặc "không". Nó thường được áp dụng trong phân loại thư rác hoặc kiểm soát chất lượng trong sản xuất.
Phân cụm (Clustering): Thuật toán này giúp nhóm các mẫu dữ liệu tương tự lại với nhau mà không cần nhãn trước. Điều này rất hữu ích trong việc tìm ra các nhóm dữ liệu chưa được phát hiện.
Cây quyết định (Decision Trees): Cây quyết định được dùng để dự đoán hoặc phân loại dữ liệu. Nó hoạt động bằng cách đưa ra các quyết định theo nhánh, giống như một cây. Ưu điểm của thuật toán này là dễ hiểu, dễ xác thực và dễ kiểm toán.
Rừng ngẫu nhiên (Random Forests): Thuật toán này dự đoán giá trị hoặc danh mục bằng cách tổng hợp kết quả từ nhiều cây quyết định. Nó giúp tăng độ chính xác bằng cách kết hợp các dự đoán khác nhau.

một số thuật toán machine learning thường sử dụng

>>> Xem thêm:

Hy vọng bài viết trên trên đã giúp bạn hiểu rõ hơn về Machine Learning là gì. Nếu còn thắc mắc hay muốn đăng ký dịch vụ này, hãy liên hệ ngay với chúng tôi qua thông tin bên dưới để được tư vấn và hỗ trợ chi tiết. Đội ngũ kỹ thuật có chuyên môn cao luôn sẵn sàng 24/7 để giải quyết mọi vấn đề của bạn.

THÔNG TIN LIÊN HỆ: