Machine Learning: Hiểu Về Nguyên Lý, Ứng Dụng và Cách Bắt Đầu


Trong kỷ nguyên dữ liệu bùng nổ, Machine Learning (ML) đang trở thành một công nghệ quan trọng, giúp tự động hóa quy trình, tối ưu hóa quyết định và thúc đẩy đổi mới trong nhiều lĩnh vực. Đặc biệt, Machine Learning là một trong những lĩnh vực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của Trí tuệ Nhân tạo (AI).

Nhưng Machine Learning thực chất là gì? Nó hoạt động như thế nào và tại sao lại quan trọng? Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm, quy trình, các phương pháp học máy và ứng dụng thực tế của công nghệ này.

1. Machine Learning Là Gì?

Machine Learning (Học Máy hoặc Máy Học) là một nhánh của Trí tuệ Nhân tạo (AI), tập trung vào việc phát triển các thuật toán có khả năng học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán mà không cần được lập trình rõ ràng. Machine Learning sử dụng dữ liệu để huấn luyện mô hình và tự động điều chỉnh để cải thiện độ chính xác.

Ví dụ: Gmail sử dụng Machine Learning để tự động phát hiện và chuyển các email spam vào thư mục rác. Hệ thống học từ hàng triệu email và nhận diện các đặc điểm phổ biến của thư rác như từ khóa lừa đảo, số lượng liên kết bất thường hoặc người gửi không xác định. Khi người dùng đánh dấu một email là spam, mô hình tiếp tục điều chỉnh để cải thiện độ chính xác.

2. Machine Learning Hoạt Động Như Thế Nào? 

Machine Learning hoạt động dựa trên quy trình gồm nhiều bước quan trọng, từ thu thập dữ liệu đến triển khai mô hình. Dưới đây là các bước chính giúp Machine Learning vận hành:

(1) Bước 1: Thu thập dữ liệu (Data collection): Dữ liệu là yếu tố cốt lõi quyết định hiệu suất mô hình Machine Learning. Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp văn bản, hình ảnh hoặc web. Quan trọng hơn, dữ liệu cần được chuẩn bị và định dạng phù hợp trước khi đưa vào mô hình.

(2) Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu (Data preprocessing): Dữ liệu thô thường chứa lỗi, thiếu giá trị hoặc có định dạng không đồng nhất. Việc tiền xử lý giúp làm sạch, chuẩn hóa và đảm bảo dữ liệu có chất lượng tốt để huấn luyện mô hình.

(3) Bước 3: Chọn mô hình (Choosing the right model): Tùy vào bài toán, có thể chọn các mô hình như hồi quy tuyến tính, cây quyết định hoặc mạng nơ-ron. Việc lựa chọn mô hình dựa trên bản chất dữ liệu và mục tiêu dự đoán.

(4) Bước 4: Huấn luyện mô hình (Training the model): Mô hình học từ dữ liệu bằng cách tối ưu hóa các tham số để dự đoán chính xác hơn. Trong quá trình này, cần tránh overfitting (khi mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng kém trên dữ liệu mới) và underfitting (khi mô hình hoạt động kém trên cả dữ liệu đào tạo và dữ liệu mới), đảm bảo mô hình tổng quát tốt trên dữ liệu mới.

(5) Bước 5: Đánh giá mô hình (Evaluating the model): Hiệu suất mô hình được kiểm tra bằng cách sử dụng tập dữ liệu kiểm tra và các thước đo như độ chính xác, độ chính xác và khả năng thu hồi và lỗi bình phương trung bình. Việc đánh giá liên tục giúp mô hình duy trì chất lượng theo thời gian.

(6) Bước 6: Tối ưu hóa mô hình (Hyperparameter tuning and optimization): Siêu tham số của mô hình có thể được điều chỉnh bằng tìm kiếm lưới hoặc xác thực chéo, giúp cải thiện hiệu suất mà không cần thu thập thêm dữ liệu.

(7) Bước 7: Triển khai mô hình (Predictions and deployment): Sau khi đạt độ chính xác mong muốn, mô hình được đưa vào thực tế thông qua API hoặc tích hợp vào hệ thống. Việc giám sát và cập nhật liên tục giúp mô hình thích nghi với dữ liệu mới.

Hình ảnh minh họa 7 bước trong cơ chế hoạt động của Machine Learing.

(Nguồn: Great Learning)

3. Các Loại Machine Learning Và Thuật Toán Phổ Biến

Machine Learning có thể được chia thành bốn loại chính:

(1) Học có giám sát (Supervised Learning) là phương pháp trong đó mô hình được huấn luyện với dữ liệu có nhãn, liên kết đầu vào với đầu ra mong muốn. Ví dụ: Dự đoán giá nhà dựa trên dữ liệu lịch sử về diện tích, vị trí và giá bán.

(2) Học không giám sát (Unsupervised Learning) được sử dụng khi dữ liệu không có nhãn, và thuật toán phải tự tìm ra các mẫu tiềm ẩn. Ví dụ: Phân khúc khách hàng theo hành vi mua sắm mà không cần xác định nhóm trước.

(3) Học bán giám sát (Semi-supervised Learning) là sự kết hợp giữa hai phương pháp trên, sử dụng một phần dữ liệu có nhãn để huấn luyện mô hình học từ dữ liệu chưa gán nhãn. Ví dụ: Nhận diện khuôn mặt trong một bộ ảnh lớn khi chỉ có một số ảnh được gán nhãn trước.

(4) Học tăng cường (Reinforcement Learning) là một phương pháp học máy trong đó mô hình học thông qua trải nghiệm thay vì dựa vào dữ liệu có sẵn. Ví dụ: Robot dọn dẹp học cách di chuyển hiệu quả trong phòng, ban đầu va vào đồ vật, nhưng sau nhiều lần thử, nó tìm ra con đường nhanh nhất để làm sạch mà không va chạm.

Hình ảnh minh họa 4 loại kỹ thuật Machine Learning.

(Nguồn ảnh: Spiceworks)

4. Ứng Dụng Của Machine Learning Trong Thực Tế

Machine Learning có nhiều ứng dụng thực tiễn, góp phần thay đổi cách chúng ta làm việc và sinh sống. Ứng dụng của Machine Learning dễ dàng thấy trong một số lĩnh vực nổi bật sau:

(1) Hệ thống đề xuất: Machine Learning giúp các nền tảng như Netflix, Amazon, và Spotify phân tích lịch sử hoạt động của người dùng để đề xuất nội dung phù hợp. Thuật toán này giúp cá nhân hóa trải nghiệm, tăng mức độ tương tác và doanh thu cho doanh nghiệp.

(2) Phương tiện truyền thông xã hội: Các nền tảng mạng xã hội sử dụng Machine Learning để tối ưu hóa nguồn cấp dữ liệu, lọc nội dung không phù hợp và phát hiện hành vi bất thường, giúp cải thiện trải nghiệm người dùng.

Ngoài ra, Machine Learning còn có ứng dụng trong một số lĩnh vực khác như:

(1) Trong lĩnh vực tài chính, Machine Learning hỗ trợ phát hiện gian lận bằng cách nhận diện các giao dịch bất thường. Các tổ chức tài chính cũng sử dụng công nghệ này để tối ưu hóa danh mục đầu tư và dự đoán xu hướng thị trường.

(2) Trong ngành giao thông, Machine Learning là cốt lõi của công nghệ xe tự lái. Các hãng xe như Tesla và Waymo đang sử dụng Machine Learning để giúp phương tiện tự động nhận diện chướng ngại vật và điều hướng an toàn.

Lời Kết

Machine Learning đang thay đổi cách chúng ta phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình và đưa ra quyết định trong nhiều lĩnh. Với khả năng học hỏi từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian, công nghệ này mở ra nhiều cơ hội nhưng cũng đi kèm với những thách thức.


Machine Learning không chỉ là một xu hướng mà đang trở thành một phần không thể thiếu trong thế giới công nghệ hiện đại. Việc hiểu và ứng dụng đúng cách sẽ giúp cá nhân và doanh nghiệp khai thác tiềm năng tối đa của nó.

Viết bởi

Đội ngũ Skills Bridge

Skills Bridge là nơi cung cấp cho bạn (1) tin tức mới nhất, (2) kiến thức nền tảng và (3) cách ứng dụng AI để nâng cao hiệu suất công việc. Bạn cũng có thể tìm hiểu và tham khảo các khóa học chuyên sâu về AI do Skills Bridge thiết kế lộ trình tại đây.

Đào tạo kỹ năng làm việc văn phòng và kinh doanh 

cho khách hàng cá nhân và doanh nghiệp.

Liên hệ

© 2023 - Bản quyền của Công ty cổ phần Skills Bridge

Skills Bridge cung cấp các chương trình đào tạo giúp cả khách hàng cá nhân và doanh nghiệp nâng cao kỹ năng chuyên môn, kỹ năng lãnh đạo và xây dựng doanh nghiệp thành công.

© 2024 - Bản quyền của Công ty cổ phần Skills Bridge

Skills Bridge cung cấp các chương trình đào tạo giúp cả khách hàng cá nhân và doanh nghiệp nâng cao kỹ năng chuyên môn, kỹ năng lãnh đạo và xây dựng doanh nghiệp thành công.

© 2024 - Bản quyền của Công ty cổ phần Skills Bridge