Máy học (ML - Machine learning) được biết đến là một phần quan trọng trong ngành trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence) và khoa học máy tính, tập trung vào việc thu thập, phân tích, sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước cách con người học, dần dần cải thiện độ chính xác của nó.

Máy học đóng vai trò quan trọng trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực. Chính vì vậy, công nghệ này đang được nghiên cứu sâu, phát triển rộng với nhiều ứng dụng hữu ích trong thực tiễn đời sống.

Vậy công nghệ máy học (Machine learning) là gì? Ứng dụng máy học mang lại những lợi ích gì trong đời sống, hãy cùng tham khảo trong nội dung sau đây.

1. Máy học là gì?

Máy học là một thuật ngữ đề cập đến các chương trình máy tính có khả năng học hỏi về cách hoàn thành các nhiệm, đồng thời cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Học máy là một thành phần quan trọng của lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển. Thông qua việc sử dụng phương pháp thống kê, các thuật toán được đào tạo để phân loại hoặc dự đoán và khám phá những thông tin chi tiết trong các dự án khai thác dữ liệu.

Những thông tin chi tiết này hỗ trợ, thúc đẩy việc đưa ra quyết định trong các ứng dụng, công cụ hỗ trợ doanh nghiệp, người dùng. Khi khối lượng dữ liệu tiếp tục mở rộng và phát triển, khả năng dự đoán, phân tích chính xác của máy học sẽ tăng lên.

Do cần có nguồn dữ liệu cực lớn để “học”, máy học vẫn cần có sự tham gia của con người trong việc tìm hiểu dữ liệu cơ sở và lựa chọn các kĩ thuật phù hợp để phân tích thông tin, đánh giá mô hình. Đồng thời, trước khi sử dụng, dữ liệu phải được làm sạch, không có sai lệch và không có dữ liệu giả.

Trước đây, các thuật toán máy học chưa được tiếp cận với một lượng lớn dữ liệu đủ lớn để mô hình hóa mối quan hệ giữa các loại dữ liệu. Sự xuất hiện và phát triển của công nghệ Dữ liệu lớn (Big data) đã cung cấp cho thuật toán machine learning lượng dữ liệu đủ lớn để cải thiện độ chính xác của mô hình và dự đoán.

2. So sánh học máy với học sâu và mạng nơ ron

Cụm từ học sâu (deep learning) và học máy có xu hướng được sử dụng thay thế cho nhau. Trên thực tế, tuy có nhiều điểm tương tự nhưng chúng là 2 công nghệ khác nhau. Học máy, học sâu và mạng nơ-ron (neural networks) đều là các lĩnh vực nằm trong trí tuệ nhân tạo. Trong đó, học máy và học sâu là một lĩnh vực phụ của mạng nơ-ron.

Máy học (machine learning) phụ thuộc nhiều hơn vào sự can thiệp của con người để học. Công nghệ này thường yêu cầu lượng lớn dữ liệu có cấu trúc hơn để tìm hiểu. Máy học vẫn cần có sự trợ giúp của con người trong việc tổng hợp, phân loại và làm sạch dữ liệu.

Học sâu và học máy khác nhau ở cách mỗi thuật toán “học”. Học máy "sâu" có thể sử dụng tập dữ liệu được gắn nhãn, còn được gọi là học có giám sát, để thông báo cho thuật toán của nó, nhưng không nhất thiết phải yêu cầu tập dữ liệu được gắn nhãn.

Học sâu (deep learning) có thể nhập dữ liệu phi cấu trúc ở dạng thô (Văn bản hoặc hình ảnh) và tự động xác định tập hợp các tính năng giúp phân biệt nhiều danh mục dữ liệu khác nhau với nhau.

Điều này hỗ trợ giảm bớt sự can thiệp của con người, cho phép sử dụng các tập dữ liệu lớn hơn. Học sâu có thể được coi là công nghệ mở rộng của máy học.

Mạng nơ-ron (neural networks) hay còn gọi là mạng thần kinh nhân tạo (ANN - Artificial neural networks), được sử dụng để dạy máy tính xử lý dữ liệu theo cách thức tương tự bộ não con người. Mạng nơ-ron bao gồm các lớp nút, một lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và một lớp đầu ra.

Mạng nơ-ron giúp máy tính đưa ra các quyết định thông minh và cần rất ít sự hỗ trợ của con người. Chúng có thể học hỏi và dựng lên mô hình các 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 đã giúp nhiều lĩnh vực công nghệ như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói có tiến bộ nhanh chóng.

Kiến trúc của mạng nơ ron - Ảnh: Internet

3. Machine learning hoạt động như thế nào?

Công nghệ máy học hoạt động dựa trên mối quan hệ toán học sẵn có giữa bất kỳ cách kết hợp dữ liệu đầu vào và kết quả nào. Mô hình máy học không biết trước mối quan hệ này, nhưng có thể dự đoán chúng nếu được cung cấp đủ tập dữ liệu.

Tất cả các thuật toán máy học đều được xây dựng dựa trên hàm toán học có thể chỉnh sửa. Máy học tập trung vào nguyên tắc rằng tất cả các điểm dữ liệu phức tạp có thể được kết nối về mặt toán học bởi các hệ thống máy tính, miễn là những hệ thống này có đủ dữ liệu và công suất điện toán để xử lý dữ liệu đó.

Do vậy, độ chính xác của kết quả có mối tương quan trực tiếp và phụ thuộc khá lớn vào khối lượng dữ liệu đầu vào.

4. Các phương pháp máy học

Các mô hình học máy được chia thành ba loại chính:

Máy học có giám sát

Học có giám sát được hiểu là cách sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện thuật toán phân loại hoặc dự đoán kết quả một cách chính xác.

Học tập có giám sát giúp các tổ chức giải quyết nhiều vấn đề trong thực tế trên quy mô lớn. Một số phương pháp được sử dụng trong học có giám sát bao gồm mạng nơ-ron, mô hình phân lớp (Naive bayes), hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, rừng ngẫu nhiên (Random forest) và máy hỗ trợ vectơ (SVM - support vector machine ).

Học máy không giám sát

Học không giám sát, còn được gọi là học máy không giám sát, sử dụng các thuật toán học máy để phân tích và phân cụm các tập dữ liệu không được gắn nhãn. Các thuật toán này phát hiện ra các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người.

Khả năng phát hiện ra những điểm tương đồng và khác biệt trong dữ liệu của phương pháp này khiến nó trở nên lý tưởng cho việc phân tích dữ liệu khám phá, chiến lược bán chéo, phân khúc khách hàng cũng như nhận dạng hình ảnh và mẫu.

Nó cũng được sử dụng để giảm số lượng các tính năng trong một mô hình thông qua quá trình giảm kích thước. Phân tích thành phần chính (PCA -Principal component analysis) và phân tích giá trị đơn lẻ (SVD - Singular value decomposition) là hai cách tiếp cận phổ biến cho nhiệm vụ này.

Các thuật toán khác được sử dụng trong học tập không giám sát bao gồm mạng nơ-ron, phân cụm k-means và các phương pháp phân cụm theo xác suất.

Học tập bán giám sát

Học tập bán giám sát là sự kết hợp giữa học tập có giám sát và không giám sát. Trong quá trình đào tạo, nó sử dụng một tập dữ liệu có nhãn nhỏ hơn học có giám sát để hướng dẫn phân loại, trích xuất tính năng từ một tập dữ liệu lớn hơn, không được gắn nhãn.

Học bán giám sát có thể giải quyết vấn đề trong trường hợp không có đủ dữ liệu được gắn nhãn cho thuật toán học có giám sát.

5. Một số ứng dụng của máy học trong thực tiễn

Máy học hiện đã được áp dụng khá phổ biến hiện nay, do đó, có thể khá thường xuyên bắt gặp một số ứng dụng của công nghệ này trong nhiều lĩnh vực thực tiễn như:

Dịch vụ chăm sóc khách hàng

Chatbots trực tuyến đang dần thay thế con người trong hành trình chăm sóc và nâng cao trải nghiệm khách hàng, thay đổi cách khách hàng tương tác trên các trang web và nền tảng truyền thông xã hội.

Chatbots trả lời các câu hỏi thường gặp như chủ đề như vận chuyển, cung cấp lời khuyên được cá nhân hóa, phù hợp với từng khách hàng, chính sách bán kèm sản phẩm hoặc đề xuất kích thước cho người dùng.

Chatbot hỗ trợ giải quyết tự động các vấn đề thường gặp của khách hàng - Ảnh: Internet

Thị giác máy tính

Thị giác máy tính cho phép máy tính lấy thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào trực quan khác, sau đó thực hiện hành động thích hợp.

Được hỗ trợ bởi mạng nơ-ron phức hợp, công nghệ này có nhiều lợi ích trong việc gắn thẻ ảnh trên mạng xã hội, chụp ảnh X-quang trong chăm sóc sức khỏe, dẫn đường cho xe hơi tự lái trong ngành công nghiệp ô tô,...

Công cụ đề xuất

Sử dụng dữ liệu hành vi tiêu dùng trong quá khứ, các thuật toán máy học giúp phán đoán các xu hướng có thể xảy ra trong tương lai. Do đó, công nghệ máy học được sử dụng để phát triển các chiến lược bán hàng hiệu quả hơn. Cách tiếp cận này được các nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng để đưa ra các đề xuất sản phẩm có liên quan đến với khách hàng trong quá trình thanh toán.

Giao dịch chứng khoán tự động

Được thiết kế để tối ưu hóa danh mục đầu tư chứng khoán, các nền tảng giao dịch tần suất cao do công nghệ máy học, trí tuệ nhân tạo điều khiển thực hiện hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần sự can thiệp của con người.

Phát hiện gian lận

Ngân hàng và các tổ chức tài chính khác có thể sử dụng máy học để phát hiện những giao dịch đáng ngờ. Trường học có thể giám sát quá trình thi cử bằng mô hình sử dụng thông tin về các cách thức gian lận đã xuất hiện trước đó.

Sau khi phát hiện bất thường bằng máy học, con người cần thực hiện thêm các bước điều tra, xác minh để đảm bảo kết quả chính xác.

Máy học là công cụ hữu ích, đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển và tiến bộ của ngành trí tuệ nhân tạo, làm cho đời sống con người hiện đại và thuận tiện hơn.