Phân tích Machine Learning (Học máy) là gì? Có vai trò gì trong thực tiễn?

Trong thời đại mà Internet đang phát triển mạnh mẽ như hiện nay, nhu cầu sử dụng Machine Learning (Học máy) trong nhiều ngành nghề khác nhau cũng từ đó mà phát triển theo. Vậy chính xác thì Machine Learning là gì, chúng hoạt động như thế nào trên máy tính, các phương pháp học máy và đâu là ứng dụng của chúng trong thực tiễn? Cùng xem câu trả lời trong bài viết nhé!

1. Machine Learning là gì?

Machine Learning là một nhánh của trí thông minh nhân tạo (AI), được ứng dụng nhiều trong ngành xử lý dữ liệu. Thông qua việc học hỏi dữ liệu được các nhà lập trình viên cung cấp liên tục, nó có thể đưa ra dự đoán về một nhóm dữ liệu nào đó tương tự với độ chính xác cao.

2. Nguyên lý xây dựng mô hình Machine Learning

Việc xây dựng mô hình Machine Learning hiện nay sẽ được thực hiện dựa trên 4 bước chính như sau.

– Bước 1: Chuẩn bị tập dữ liệu để huấn luyện máy

Có hai loại dữ liệu có thể sử dụng trong việc chuẩn bị này, bao gồm nhóm dữ liệu được gắn nhãn (được biết rõ các đặc tính của chúng) và nhóm dữ liệu chưa được gắn nhãn. Trong đó, dữ liệu được chuẩn bị lại chia lại thành hai nhóm nhỏ nữa là nhóm dữ liệu huấn luyện (training subset) và nhóm dữ liệu kiểm tra (evaluation subset).

– Bước 2: Chọn thuật toán thực hiện phân tích trên nhóm dữ liệu vừa chuẩn bị

Hiện nay, có rất nhiều thuật toán được sử dụng để phân tích dữ liệu trong Machine Learning, trong đó có thể kể đến như thuật toán cụm, thuật toán hồi quy,…

– Bước 3: Huấn luyện thuật toán để tạo ra mô hình Machine Learning

Trong quá trình này thì các máy tính bạn sẽ liên tục đưa các dữ liệu của bạn vào mô hình mà bạn vừa chọn ở trên, và kết quả trả ra là mô hình Machine Learning mà bạn mong muốn.

– Bước 4: Sử dụng và cải thiện mô hình sau này

Sau khi hoàn thiện mô hình, tính chính xác của chúng là thứ sẽ được các nhà xử lý dữ liệu quan tâm. Mô hình Machine Learning sẽ được áp dụng vào trong dữ liệu mới để dự đoán các đặc tính của chúng, đồng thời việc này cũng sẽ giúp tăng độ chính xác cho mô hình Machine Learning sau này.

3. Các phương pháp học máy

– Phương pháp học máy có giám sát

Đây là phương pháp mà mô hình học máy của bạn sẽ sử dụng dữ liệu đã được gắn nhãn để thực hiện phân loại nhóm dữ liệu thực tế sau này. Đây có lẽ là phương pháp đơn giản nhất bởi lượng dữ liệu được sử dụng ở đây ít hơn đáng kể.

Tuy nhiên, nhược điểm đó là không phải lúc nào bạn cũng có thể gắn nhãn được cho dữ liệu của bạn, đồng thời việc chuẩn bị nhóm dữ liệu này cũng sẽ tốn kém hơn nhiều. Ngoài ra, việc gắn nhãn đôi khi không chính xác, và việc này có thể ảnh hưởng đến kết quả mô hình Machine Learning.

– Phương pháp học máy không giám sát

Phương pháp này được sử dụng đối với nhóm dữ liệu chưa biết được các đặc tính của chúng (chưa được gắn nhãn), và số lượng dữ liệu được đưa vào cũng sẽ nhiều hơn nhiều. Thông qua các việc chạy thuật toán, nhóm dữ liệu này có thể được phân tách thành các nhóm khác nhau, giúp hỗ trợ việc phân tích sau này.

– Phương pháp học máy bán giám sát

Đây là phương pháp kết hợp giữa hai phương pháp kể trên. Nghĩa là nhóm dữ liệu lớn của bạn chỉ mới được gắn nhãn với vài đặc tính nhất định, và thông qua việc cung cấp một ít thông tin về đặc tính của dữ liệu, mô hình có thể phân loại chúng một cách có định hướng hơn, và nhờ đây cũng có thể phân ra các nhóm đặc tính chưa được biết trước đó.

4. Ứng dụng của Machine Learning trong thực tiễn

Machine Learning được sử dụng rất nhiều trong thực tiễn hiện nay, không chỉ trong ngành khoa học dữ liệu (lập trình) như mọi người nghĩ. Chúng có thể áp dụng vào trong kinh tế, dịch vụ, y tế, khoa học,…

Nhưng dù có được áp dụng ở lĩnh vực nào đi chăng nữa, mục đích chung nhất của Machine Learning vẫn là đi tìm ý nghĩa của dữ liệu, từ đó định hướng phát triển cho doanh nghiệp hay tổ chức.

Xem thêm