Machine learning là gì? Ứng dụng của Machine learning trong IT

Machine learning là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo được sử dụng rộng rãi trong hầu hết tất cả các lĩnh vực hiện nay. Vậy để tìm hiểu chi tiết về Machine learning là gì? Cũng như ứng dụng của Machine learning trong IT như thế nào thì hãy theo dõi bài viết dưới đây cùng mình nhé!

I. Machine Learning là gì?

1. Machine Learning là gì?

Machine Learning là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI). Thông qua các thuật toán nó cho phép máy tính dựa vào các dữ liệu mẫu (training data) hoặc dựa vào kinh nghiệm học được để xử lý công việc mà không cần phải lập trình cụ thể.

Hiện nay Machine Learning được sử dụng rộng rãi trong hầu hết tất cả các lĩnh vực điển hình là ngành IT Machine Learning tỏ ra cực kỳ hiệu quả, hơn hẳn con người trong mọi cách thức làm việc. Chính vì những hiệu quả mà Machine Learning mang lại, việc bạn học và ứng dụng Machine Learning vào ngành IT chắc chắn là một lợi thế lớn trong thời đại công nghệ 4.0 như ngày nay.

Tìm việc làm, tuyển dụng IT có thể bạn quan tâm:

– Nhân viên IT HelpDesk (Online)

– Nhân viên IT Siêu thị (IT Helpdesk)

2. Sự ra đời của Machine Learning

Máy tính khác với con người ở chỗ nó không tự tích lũy kinh nghiệm trong quá khứ mà cần phải thực hiện theo một quy trình có sẵn. Hay nói cách khác máy tính chỉ xử lý công việc khi con người cung cấp cho nó những quy trình và các hướng dẫn chi tiết, từng bước về chính xác những việc cần làm. Vì thế con người đã tạo nên các kịch bản và lập trình để máy tính làm theo các hướng dẫn và có khả năng tự học hỏi để tích lũy kinh nghiệm cho những lần thực hiện sau. Điều này đã gây nên sự bất tiện khá lớn và tạo động lực để Machine Learning ra đời.

II. Quy trình làm việc của Machine Learning

– Data collection (thu thập dữ liệu):Để máy tính có thể học được thì bạn cần tự thu thập một bộ dữ liệu đã được công bố từ những nguồn chính thống, đáng tin cậy. Nhờ vậy dữ liệu mới chính xác và máy tính có thể học một cách có hiệu quả hơn.

– Preprocessing (tiền xử lý):Đây là bước mất nhiều thời gian nhất vì thời gian bạn bỏ ra càng nhiều thì hiệu quả của bộ dữ liệu càng cao hơn. Tiền xử lý dùng để chuẩn hóa dữ liệu, gán nhãn dữ liệu, mã hóa một số đặc trưng, trích xuất đặc trưng, rút gọn dữ liệu nhưng vẫn đảm bảo kết quả hoàn thiện.

– Training model (huấn luyện mô hình):Đây là bước cho máy tính bắt đầu tiếp cận và học hỏi bộ xử liệu mà bạn đã thu thập và xử lý ở các bước trên.

– Evaluating model (đánh giá mô hình):Sau khi huấn luyện mô hình thì cần dùng những độ đo phù hợp để đưa ra những đánh giá chính xác nhất cho từng mô hình. Độ chính xác của mô hình đạt trên 80% được cho là mô hình tốt.

– Improve (cải thiện):Sau khi thực hiện đánh giá mô hình, mô hình nào đạt độ chính xác không tốt thì cần được xử lý lại từ bước huấn luyện mô hình cho đến khi đạt được độ chính xác theo mong muốn.

III. Các loại thuật toán Machine Learning hiện nay

1. Supervised learning- Học có giám sát

Học có giám sát là quá trình cho máy tính học dựa trên các dữ liệu đã được gán nhãn (label). Với mỗi đầu vào Xi, chúng ta sẽ có nhãn Yi tương ứng với nó. Sau khi kết thúc quá trình học thì máy tính phải đưa ra được một kết quả nhất định từ những dữ liệu ban đầu.

2. Unsupervised learning – Học không giám sát

Học không giám sát là quá trình cho máy tính học dựa trên các dữ liệu không được gán nhãn (label). Lúc này các thuật toán Machine Learning sẽ tìm ra sự tương quan dữ liệu và mô hình hóa chúng để phân loại các dữ liệu về sau thành các nhóm, lớp cụ thể. Tuy nhiên sau khi kết thúc quá trình học thì máy tính không cần phải đưa ra được kết quả nhất định nào.

3. Semi-supervised learning – Học bán giám sát

Học bán giám sát là quá trình cho máy tính học dựa trên các dữ liệu thu thập được từ các nguồn chính thống. Tuy nhiên, sau khi kết thúc quá trình học thì máy tính có thể đưa ra nhiều kết quả khác nhau từ việc xử lý dữ liệu.

4. Deep learning – Học sau (vấn đề nào đó)

Deep learning là loại Machine Learning mà máy tính có khả năng tự đào tạo chính nó. Tuy nhiên, nó đòi hỏi khá cao về chất lượng dữ liệu thu thập đầu vào. Chính vì thế, nó được áp dụng rộng rãi ở một số công ty lớn như Facebook, Amazon.

5. Reinforce learning- Học củng cố/tăng cường

Học củng cố hay còn gọi là học tăng cường. Đây là cách học máy tính khá phổ biến hiện nay. Học củng cố có thể giúp máy móc đạt được những khả năng như hiểu được làm sao để chinh phục được game máy tính một cách dễ dàng thông qua quá trình thử nghiệm.

IV. Một số kiến thức Machine Learning cần biết

1. Khái niệm cơ bản trong Machine Learning

– Dataset (data corpus hay data stock):Hay còn được gọi là data corpus hay data stock. Dataset là bộ dữ liệu chưa qua xử lý mà bạn đã thu thập được ở bước thu thập dữ liệu.

– Data point:Hay còn được gọi là điểm dữ liệu, mỗi điểm dữ liệu này sẽ biểu diễn cho một quan sát cụ thể nào đó. Mỗi điểm dữ liệu sẽ có những đặc trưng hay thuộc tính khác nhau vì thế thông thường sẽ chia làm 2 loại: dữ liệu số (numerical) và dữ liệu không phải số (non-numerical). Ta có thể biểu diễn các điểm dữ liệu thành dòng tương ứng, mỗi dòng có thể có 1 hoặc nhiều dữ liệu tùy ý.

– Training data và test data:Thông thường, training data sẽ dùng để huấn luyện cho mô hình đạt kết quả tốt, test data dùng để dự đoán kết quả và đánh giá mô hình có tốt hay không. Nếu bài toán cho sẵn hai tập này thì không cần phải chia nữa nhưng nếu không cho thì bạn cần chia tỷ lệ giữa tập train và test là 8/2.

– Features vector:Được hiểu là vector đặc trưng, mỗi vector này sẽ biểu diễn cho một điểm dữ liệu trong bộ dữ liệu nguyên thủy. Mỗi vector có n chiều biểu diễn cho các đặc trưng của điểm dữ liệu, mỗi đặc trưng sẽ được biểu diễn theo một chiều và phải là dữ liệu số. Các mô hình chỉ có thể huấn luyện được từ các vector đặc trưng này nên bộ dữ liệu nguyên thủy cần phải chuyển về dạng tập các vector đặc trưng trước khi xử lý.

– Model:Là các mô hình được dùng để huấn luyện trên một training data theo thuật toán của mô hình đó. Sau đó mô hình có thể đưa ra dự đoán hoặc các quyết định dựa trên những gì chúng đã được học.

2. Những kỹ thuật Machine Learning

– Hồi quy:Phương pháp hồi quy được coi là phương pháp đơn giản và cơ bản nhất. Nó được sử dụng để giải thích hoặc dự đoán một giá trị số cụ thể khi sử dụng bộ dữ liệu trước đó. Ví dụ: Dùng phương pháp hồi quy để lấy dữ liệu giá trong lịch sử rồi đưa ra dự đoán giá của một bất động sản tương tự để dự báo nhu cầu bán ra.

Có thể đào tạo một mô hình hồi quy với nhiều cặp dữ liệu khác nhau như x, y. Bạn cần xác định vị trí, độ dốc, khoảng cách tối thiểu từ các điểm dữ liệu đã biết để có thể đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới một cách chính xác.

– Phân loại:Phân loại là một thành phần thiết yếu cho nhiều ứng dụng trong trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán của nó có thể giải thích hoặc dự đoán một giá trị của lớp. Ví dụ: Thuật toán phân loại có thể giúp doanh nghiệp dự đoán khách hàng có yêu thích sản phẩm hay không. Hai lớp “có” và “không” trong trường hợp này sẽ được giải thích và dự đoán dựa trên các dữ liệu. Các thuật toán phân loại không giới hạn ở hai lớp và có thể được sử dụng để phân loại các mục thành một số lượng lớn các loại.

Trong các thuật toán phân loại thì hồi quy logistic được coi là đơn giản và cơ bản nhất. Nó có thể nhận nhiều đầu vào và sử dụng các dữ liệu để ước tính xác suất xảy ra sự việc đó.

– Phân cụm:Thuật toán phân cụm được xem là phương pháp học tập không có giám sát bao gồm một số thuật toán sau: K-mean, mean-shift và tối đa hóa kỳ vọng. Kỹ thuật phân phân cụm nó mang lại lợi ích trong các ứng dụng kinh doanh khi có nhu cầu phân loại dữ liệu với khối lượng lớn. Ngoài ra, phân cụm cũng có hiệu quả trong việc khám phá các mẫu trong các tập dữ liệu phức tạp mà mắt người có thể không rõ ràng.

– Cây quyết định:Việc trả lời các câu hỏi về các thuộc tính của các đối tượng nằm tại các điểm nút mà thuật toán cây quyết định có thể phân loại được chúng. Tùy thuộc vào câu trả lời, khi một nhánh được chọn và tại điểm giao nhau tiếp theo, một câu hỏi khác được đặt ra khi thuật toán chạm đến lá của cây thì đó sẽ là câu trả lời cuối cùng. Cây quyết định mang lại lợi ích trong các ứng dụng kinh doanh như: nền tảng quản lý kiến thức cho dịch vụ khách hàng, định giá dự đoán và lập kế hoạch sản phẩm.

– Mạng Nơ-ron:Mỗi tế bào thần kinh nhân tạo kết nối với một số tế bào thần kinh khác để tạo ra một cấu trúc nhận thức phức tạp. Do có rất nhiều lớp nên các nơron trong một lớp truyền dữ liệu đến một số nơron tiếp theo. Cuối cùng, dữ liệu đến lớp đầu ra, nơi mạng đưa ra quyết định về cách giải quyết vấn đề, phân loại đối tượng. Mạng Nơ-ron mang lại lợi ích trong các ứng dụng kinh doanh như: chăm sóc sức khỏe, viễn thông và truyền thông. Bên cạnh đó, nó có thể dùng để dịch máy, phát hiện gian lận, quản lý danh mục đầu tư và phân tích rủi ro.

V. Ứng dụng của Machine Learning trong các ngành nghề

– Phân tích văn bản:Đây là công việc trích xuất hoặc phân loại các thông tin từ các văn bản như: email, các đoạn chats, tài liệu,… Cụ thể là sử dụng lọc spam(Spam filtering) để xác định chủ đề cho một văn bản. Bộ lọc spam sẽ học cách phân loại một email có phải spam không dựa trên nội dung và tiêu đề của email. Bên cạnh đó, nó còn có thế phân tích ngữ nghĩa thông qua việc phân loại một ý kiến là tích cực hay tiêu cực dựa trên nội dung văn bản của người viết. Không những thế, nó còn giúp khai thác mọi thông tin từ người viết hay văn bản nào đó.

– Tự động phân loại:Đây là ứng dụng vô cùng phổ biến của Machine Learning để chọn hoặc thu thập một phần thông tin phù hợp với người dùng từ vô số nguồn tin trên các trang web. Bên cạnh đó, việc phân loại danh mục sản phẩm rõ ràng, dễ điều sẽ giúp cho các khách hàng mục tiêu tăng khả năng truy cập các trang tin tức hơn nữa. Không những thế, người dùng có thể tìm kiếm tin tức cụ thể một cách hiệu quả và nhanh chóng hơn.

– Ứng dụng mạng xã hội:Facebook News Feed là một trong những ví dụ điển hình cho việc áp dụng Machine Learning vào các mạng xã hội. Cụ thể, nếu bạn thường xuyên dừng lại để đọc hoặc thích một bài đăng của một người bạn cụ thể thì mọi hoạt động của người bạn đó sẽ hiển thị lên News Feed của các bạn đầu tiên. Nếu bạn không còn dừng lại để đọc, thích hoặc bình luận trên các bài đăng của bạn bè, dữ liệu mới đó sẽ được bao gồm trong tập dữ liệu và News Feed sẽ điều chỉnh tương ứng.

– Trò chơi điện tử (video game):Trò chơi điện tử và Robot là 2 lĩnh vực có sự góp mặt của Machine learning một cách mạnh mẽ nhất. Machine learning có thể học và giải quyết công việc một cách chính xác hơn cả con người. Điển hình là cỗ máy Alpha Go của Google DeepMind đã đánh bại kỳ thủ cờ vây số 1 thế giới bằng việc áp dụng Machine learning.

– Nhận diện khuôn mặt:Đây là một trong những một trong những ví dụ điển hình về học máy và trí tuệ nhân tạo. Nó có thể tiếp cận để xác định và phát hiện các đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số, nhận dạng mẫu, nhận diện hình khuôn, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng ký tự quang học,…

Machine learning đã mang lại nhiều lợi ích cho con người trong thực tế, nó còn thể hoạt động với năng suất cao hơn hẳn con người trong một số lĩnh vực cụ thể mà chúng được áp dụng như: Tài chính – ngân hàng, sinh học, nông nghiệp, tự động hóa, hóa học, mạng máy tính, quảng cáo,…

Xem thêm:

– Ngành IT là gì? Kinh nghiệm tìm việc cho nhân viên IT mới ra trường

– Lập trình viên là gì? Tố chất để trở thành lập trình viên thành công

– Web Developer là gì? Mô tả công việc của một Web Developer

Hy vọng sau khi đọc bài viết này, bạn sẽ biết được Machine learning là gì? Cũng như ứng dụng của Machine learning trong như thế nào để đạt hiệu quả nhất có thể. Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, vậy thì đừng quên chia sẻ với mọi người nhé. Chúc bạn luôn thành công trong công việc lẫn cuộc sống!

Nguồn tham khảo: //en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning