Trong thế giới ngày nay, công nghệ đang phát triển với tốc độ chóng mặt và việc bắt kịp những cải tiến mới nhất là điều vô cùng quan trọng. Một trong những công nghệ mới nhất hiện nay hứa hẹn sẽ tạo ra nhiều thay đổi đột phá trong nhiều ngành đó chính là Machine learning. Trong bài viết này, LPtech sẽ cùng bạn tìm hiểu sâu hơn về khái niệm Machine learning là gì? Các loại khác nhau của học máy và các ứng dụng thực tế phổ biến của Machine learning trên các lĩnh vực khác nhau.

Machine learning là gì?

Machine learning ( tiếng việt là Học máy hay máy học) là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến việc phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh. Nó liên quan đến các thuật toán phát triển có thể tự động nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đầu vào.

Về bản chất, học máy liên quan đến việc đào tạo các thuật toán trên các tập dữ liệu lớn và điều chỉnh các tham số của chúng để giảm thiểu lỗi và cải thiện hiệu suất. Sau đó, các thuật toán Machine learning có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu mới và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên những gì chúng học được từ dữ liệu huấn luyện.

Machine learning Workflow

Luồng làm việc của machine learning (học máy) thường bao gồm các bước sau:

Bước 1: Gathering machine learning data (Thu thập dữ liệu)

Bước này chiếm nhiều thời gian nhất của quy trình bao gồm việc thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và chuẩn bị nó để sử dụng trong các mô hình machine learning. Việc thu thập dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình xây dựng một mô hình machine learning chất lượng.

Dữ liệu thu thập được phải đủ độ lớn, đa dạng và đại diện cho các trường hợp có thể xảy ra trong thực tế. Các nguồn dữ liệu cho machine learning có thể bao gồm các tập dữ liệu có sẵn, các cơ sở dữ liệu trực tuyến, các tệp log hoặc bất kỳ nguồn dữ liệu nào khác liên quan đến vấn đề cần giải quyết.

Bước 2: Data pre-processing (Tiền xử lý dữ liệu)

Bước này là quá trình xử lý và chuẩn hóa dữ liệu thu thập được để đảm bảo chất lượng dữ liệu phù hợp với quy trình huấn luyện mô hình. Bước này bao gồm nhiều công việc như loại bỏ các thuộc tính không cần thiết để đảm bảo rằng nó có định dạng có thể được sử dụng bởi các thuật toán machine learning.

Bước tiền xử lý dữ liệu là một trong những bước quan trọng nhất trong quy trình machine learning, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của mô hình. 

Training model (Huấn luyện mô hình)

Bước huấn luyện mô hình là quá trình đưa dữ liệu đã được tiền xử lý vào mô hình để mô hình học trên dữ liệu đó. Trong bước này, mô hình sẽ được cung cấp dữ liệu đã được chuẩn hóa và tiền xử lý ở hai bước trước để học và tạo ra các quy tắc, trọng số và các thông số khác để phân loại hoặc dự đoán đầu ra.

Evaluating model (Đánh giá mô hình)

Sau khi hoàn thành bước huấn luyện mô hình, mô hình sẽ được đánh giá để đạt được hiệu suất tốt nhất trên tập dữ liệu kiểm tra. Có nhiều phương pháp và độ đo khác nhau, tùy vào từng độ đo mà mô hình cũng được đánh giá tốt xấu khác nhau. Về cơ bản, độ chính xác của mô hình 80% được coi là có hiệu quả, nhưng trong những trường hợp khác, độ chính xác cao hơn là cần thiết. Việc đánh giá mô hình là rất quan trọng để đảm bảo rằng mô hình hoạt động chính xác và đáp ứng được yêu cầu của bài toán.

Improve (Cải thiện)

Bước này bao gồm việc điều chỉnh siêu tham số của mô hình machine learning để tối ưu hiệu suất của nó. Sau khi đã đánh giá và chọn được mô hình phù hợp, nếu mô hình không đạt được độ chính xác yêu cầu, chúng ta cần huấn luyện lại mô hình và lặp lại mô hình từ bước 3, 4 cho đến khi đạt được độ chính xác mong muốn.

Các loại học máy Machine learning

Có 3 loại Machine learning: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.

1. Học có giám sát (Supervised Learning): Loại máy học này được sử dụng khi đã được dán nhãn dữ liệu. Trong loại máy học này, thuật toán được đào tạo trên tập dữ liệu được gắn nhãn, trong đó mọi ví dụ trong tập dữ liệu được gắn nhãn với câu trả lời đúng. Sau đó, thuật toán sử dụng dữ liệu được gắn nhãn này để tìm hiểu cách dự đoán nhãn chính xác cho các ví dụ mới, chưa từng thấy. Ví dụ về học có giám sát bao gồm: phân loại hình ảnh và dịch ngôn ngữ.
2. Học không giám sát (Unsupervised Learning): Loại học máy này được sử dụng khi có dữ liệu chưa được gắn nhãn. Trong học không giám sát, thuật toán được đào tạo trên tập dữ liệu chưa được gắn nhãn, nơi không có nhãn được gán trước. Sau đó, thuật toán sẽ tự xác định các mẫu và cụm trong dữ liệu. Ví dụ về học không giám sát bao gồm: phát hiện bất thường và phân cụm.
3. Học tăng cường (Reinforcement Learning): Trong học tăng cường, thuật toán học từ phản hồi dưới dạng phần thưởng và hình phạt. Thuật toán cố gắng tối đa hóa phần thưởng mà nó nhận được theo thời gian bằng cách điều chỉnh hành động của nó cho phù hợp. Ví dụ về học tăng cường bao gồm: các agents chơi trò chơi và người máy.

Các thành phần chính của Machine learning

Các thành phần chính của Machine learning bao gồm dữ liệu đào tạo, thuật toán và mô hình.

1. Dữ liệu đào tạo là dữ liệu được gắn nhãn hoặc không gắn nhãn được sử dụng để đào tạo thuật toán.
2. Các thuật toán là một bộ quy tắc và kỹ thuật thống kê cho phép máy học từ dữ liệu đào tạo.
3. Các mô hình là đầu ra của thuật toán, được sử dụng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa nhìn thấy. Mô hình được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo và có thể được cải thiện liên tục khi có dữ liệu mới.

Ứng dụng thực tế phổ biến của Machine learning

Học máy có nhiều ứng dụng thực tế trong các ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng thực tế phổ biến nhất của Machine learning:

Tiếp thị và Quảng cáo

Học máy đã trở thành một phần thiết yếu của tiếp thị và quảng cáo, và các ứng dụng của nó rất đa dạng. Dưới đây là những ứng dụng quan trọng nhất của máy học trong tiếp thị và quảng cáo:

1. Phân khúc và nhắm mục tiêu khách hàng: Các thuật toán học máy phân tích được hành vi của khách hàng, dữ liệu nhân khẩu học và các thông tin khác để phân khúc khách hàng thành các nhóm khác nhau. Thông tin này giúp các công ty tạo các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu phù hợp với các nhóm khách hàng cụ thể.
2. Hệ thống đề xuất sản phẩm: Machine learning có thể phân tích hành vi, lịch sử mua hàng và sở thích của từng khách hàng để đề xuất các sản phẩm mà khách hàng có thể quan tâm. Các hệ thống đề xuất nâng cao sử dụng các kỹ thuật lọc cộng tác và thuật toán học sâu để cung cấp các đề xuất chính xác và được cá nhân hóa hơn.
3. Tối ưu hóa hiệu suất quảng cáo: Thuật toán phân tích dữ liệu hiệu suất quảng cáo, tỷ lệ nhấp và các chỉ số khác để tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo. Thông tin này giúp các nhà quảng cáo tạo quảng cáo hiệu quả hơn và nhắm mục tiêu đến đúng đối tượng, dẫn đến tăng tỷ lệ chuyển đổi và bán hàng.

Giám sát và bảo mật

Machine learning ngày càng trở nên quan trọng trong các ứng dụng giám sát và bảo mật, cung cấp các khả năng để nhận dạng và phân tích các mẫu trong khối lượng dữ liệu lớn. Dưới đây là một số ứng dụng quan trọng của Machine learning trong bảo mật và giám sát:

1. Nhận dạng khuôn mặt và giọng nói: Các thuật toán Machine learning có thể phân tích hình ảnh và bản ghi để xác định chính xác các cá nhân thông qua nhận dạng khuôn mặt hoặc nhận dạng giọng nói. Khả năng này được sử dụng để kiểm soát truy cập, giám sát và thực thi pháp luật.
2. Nhận dạng và theo dõi đối tượng: Machine learning có thể được sử dụng để xác định và theo dõi các đối tượng quan tâm, chẳng hạn như xe cộ và con người, trong nguồn cấp dữ liệu video thời gian thực từ camera. Thông tin này có thể giúp cải thiện nhận thức tình huống và hỗ trợ nhân viên an ninh phản ứng nhanh với các mối đe dọa tiềm ẩn.
3. Phát hiện bất thường trong an ninh mạng: Machine learning có thể phân tích lưu lượng mạng và xác định hành vi bất thường có thể chỉ ra mối đe dọa an ninh mạng tiềm ẩn. Nhờ đó có thể phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng trước khi chúng gây ra thiệt hại.

Tài chính

Machine learning đang chuyển đổi ngành tài chính bằng cách cung cấp các giải pháp chính xác và hiệu quả hơn cho nhiều vấn đề liên quan đến tài chính, hỗ trợ cho các nhà phân tích phân tích dữ liệu. Dưới đây là một số ứng dụng quan trọng nhất của Machine learning trong tài chính:

1. Phát hiện và ngăn chặn gian lận: Machine learning có thể phát hiện các giao dịch gian lận bằng cách phân tích các mẫu trong dữ liệu tài chính. Công nghệ máy học có thể giúp xác định các giao dịch đáng ngờ mà các nhà phân tích con người có thể không thấy rõ và gắn cờ chúng để điều tra thêm.
2. Chấm điểm tín dụng và đánh giá rủi ro: Thuật toán học máy hỗ trợ phân tích lịch sử tín dụng, mức thu nhập và các yếu tố khác để đánh giá rủi ro tín dụng và dự đoán khả năng vỡ nợ. Thông tin này có thể giúp người cho vay đưa ra quyết định sáng suốt về việc phê duyệt khoản vay và lãi suất.
3. Giao dịch theo thuật toán: Machine learning giúp phân tích xu hướng thị trường và dữ liệu lịch sử để dự đoán biến động giá trong tương lai. Thông tin này có thể được sử dụng để phát triển các chiến lược giao dịch nhằm tối đa hóa lợi nhuận đồng thời giảm thiểu rủi ro. Một số ứng dụng phổ biến của giao dịch thuật toán bao gồm giao dịch cao tần, giao dịch định lượng và chênh lệch thống kê.

Nhìn chung, Machine learning có tiềm năng cách mạng hóa ngành tài chính bằng cách cải thiện độ chính xác, giảm rủi ro và tăng hiệu quả.

Chăm sóc sức khỏe

Machine learning có nhiều ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe, một số ứng dụng quan trọng nhất bao gồm:

1. Lập kế hoạch điều trị và chẩn đoán sớm: Các thuật toán học máy có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu y tế để xác định các mẫu, dự đoán kết quả và chẩn đoán bệnh ở giai đoạn đầu. Bằng cách phân tích hồ sơ y tế, kết quả xét nghiệm và các nguồn dữ liệu khác, máy học có thể giúp phát hiện các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng và hỗ trợ xây dựng kế hoạch điều trị.
2. Y học cá nhân hóa: Các thuật toán học máy đã được sử dụng để phát triển các kế hoạch điều trị cá nhân hóa phù hợp với từng bệnh nhân dựa trên tiền sử bệnh, cấu trúc di truyền và các yếu tố lối sống của họ. Cách tiếp cận này có thể cải thiện kết quả điều trị đồng thời giảm thiểu tác dụng phụ.
3. Khám phá và phát triển thuốc: Các thuật toán học máy được sử dụng để xác định các thuốc mới, dự đoán cách các hợp chất khác nhau sẽ tương tác với cơ thể con người và tối ưu hóa quy trình phát triển thuốc. Học máy có thể giúp các nhà nghiên cứu xác định các phân tử có thể được sử dụng làm thuốc tiềm năng và cũng giúp các công ty dược phẩm hợp lý hóa quy trình phát triển của họ.

Giao thông vận tải

Machine learning có tiềm năng đáng kể để chuyển đổi ngành vận tải bằng cách cải thiện sự an toàn, hiệu quả và giảm tắc nghẽn giao thông. Dưới đây là một số ứng dụng quan trọng nhất của học máy trong giao thông vận tải:

1. Xe tự lái: Machine learning được sử dụng trong xe tự lái để phát hiện đối tượng, giữ làn đường và điều hướng. Các thuật toán này phân tích dữ liệu từ các cảm biến như camera, lidar và radar để giúp phương tiện đưa ra quyết định và điều hướng an toàn.
2. Dự đoán và quản lý lưu lượng truy cập: Các thuật toán Machine learning có thể phân tích dữ liệu lưu lượng truy cập lịch sử và dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến để dự đoán tình trạng giao thông và quản lý lưu lượng truy cập hiệu quả hơn. Thông tin này có thể được sử dụng để tối ưu hóa các tuyến đường và giảm tắc nghẽn.
3. Lập kế hoạch và tối ưu hóa tuyến đường: Thuật toán phân tích các yếu tố khác nhau như tình trạng giao thông, thời tiết và đường xá để tối ưu hóa các tuyến đường cho từng phương tiện hoặc toàn bộ đội xe. Cách tiếp cận này có thể giúp giảm mức tiêu thụ nhiên liệu, tối ưu hóa thời gian giao hàng và nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể.

Việc sử dụng phương tiện tự lái, dự đoán và quản lý giao thông cũng như lập kế hoạch và tối ưu hóa tuyến đường chỉ là một vài ví dụ về cách Machine learning đang thay đổi cách chúng ta di chuyển con người và hàng hóa.

>> Xem thêm: Google Assistant là gì? Tính năng và cách sử dụng Trợ lý ảo Google

LỜI KẾT

Qua những chia sẻ về Machine learning là gì? Và ứng dụng thực tế phổ biến của Machine learning, bạn đã có thêm hiểu biết về Máy học - công cụ hứa hẹn làm thay đổi đáng kể cuộc sống của chúng ta trong tương lai. Hy vọng rằng những thông tin này đã mang đến cho bạn những hiểu biết có giá trị. Đừng quên theo dõi LPTech để được cập nhật những kiến thức về kinh doanh, công nghệ, tiếp thị cùng các chủ đề khác có ích bạn nhé!