Công nghệ máy học (Machine Learning) là gì?
Theo wikipedia: Công nghệ máy học (tiếng Anh: machine learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể.
Công nghệ này là một môn khoa học phát triển các thuật toán và mô hình thống kê nhằm hỗ trợ máy tính xử lý các tác vụ dựa vào khuôn mẫu và suy luận mà không cần hướng dẫn cụ thể.
Các thuật toán máy tính sử dụng khối lượng lớn dữ liệu trong quá khứ và xác định khuôn mẫu của dữ liệu. Việc này cho phép dự đoán kết quả chính xác hơn từ cùng một tập dữ liệu đầu vào cho trước.
Ví dụ: phát triển một ứng dụng y tế chuẩn đoán ung thư từ ảnh chụp X-quang bằng cách lưu trữ hàng triệu ảnh quét và chuẩn đoán tương ứng.
Tầm quan trọng của Công nghệ máy học
Công nghệ Machine Learning đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển và tạo ra nguồn thu nhập mới cho các doanh nghiệp, đồng thời giải quyết các thách thức hiện tại.
Dữ liệu được coi là động lực chính đằng sau các quyết định chiến lược của các doanh nghiệp.
Truyền thống, các công ty thường sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn như phản hồi từ khách hàng, nhân viên và bộ phận tài chính. Tuy nhiên, nghiên cứu trong lĩnh vực Machine Learning đã giúp tự động hóa và tối ưu hóa quá trình này. Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu lớn và phần mềm xử lý dữ liệu ở tốc độ cao, các doanh nghiệp có thể đạt được các kết quả mong muốn một cách nhanh chóng hơn.
Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu lớn và phần mềm xử lý dữ liệu ở tốc độ cao, các doanh nghiệp có thể đạt được các kết quả mong muốn một cách nhanh chóng hơn.
Ứng dụng của công nghệ máy học (Machine Learning)
Hãy khám phá ứng dụng của Machine Learning trong một số lĩnh vực chính sau:
Sản Xuất
Machine Learning có thể hỗ trợ dự đoán bảo trì, kiểm soát chất lượng và nghiên cứu đổi mới trong sản xuất. Nó cũng giúp cải thiện quản lý tài sản, chuỗi cung ứng và kho hàng. Ví dụ, 3M sử dụng AWS Machine Learning để cải tiến sản xuất giấy nhám bằng cách phân tích các thay đổi nhỏ có thể cải thiện hiệu suất và độ bền.
Chăm Sóc Sức Khỏe
Cảm biến và thiết bị đeo có thể tạo ra lượng lớn dữ liệu sức khỏe. Machine Learning có thể phân tích dữ liệu này để hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán và điều trị. Ví dụ, Cambia Health Solutions sử dụng AWS Machine Learning để hỗ trợ chăm sóc sức khỏe phụ nữ mang thai.
Dịch Vụ Tài Chính
Machine Learning giúp cải thiện phân tích rủi ro và quy định tài chính, đồng thời giúp nhà đầu tư xác định cơ hội mới và giảm thiểu rủi ro vay nợ. Intuit sử dụng AWS Machine Learning để cải thiện quản lý tài chính cá nhân.
Bán Lẻ
Nhà bán lẻ có thể sử dụng Machine Learning để cải thiện dịch vụ khách hàng, quản lý hàng tồn kho và tiếp thị. Amazon Fulfillment giảm chi phí bằng cách sử dụng Machine Learning để quản lý hàng tồn kho.
Truyền Thông và Giải Trí
Các công ty giải trí sử dụng Machine Learning để hiểu rõ đối tượng mục tiêu và cung cấp nội dung cá nhân hóa. Ví dụ, Disney sử dụng AWS Deep Learning để lưu trữ và tự động gắn thẻ, mô tả nội dung đa phương tiện.
Cách thức hoạt động của Máy học (Machine Learning)
Ý tưởng chính của công nghệ Machine Learning là khám phá mối quan hệ toán học giữa các cặp dữ liệu đầu vào và kết quả tương ứng.
Mô hình Machine Learning không biết trước mối quan hệ này, nhưng nó có thể học và dự đoán chúng nếu được cung cấp đủ dữ liệu đào tạo. Điều quan trọng là tất cả các thuật toán Machine Learning đều dựa trên các hàm toán học có thể điều chỉnh được.
Nguyên lý cốt lõi có thể được hiểu như sau:
- Chúng ta “đào tạo” thuật toán bằng cách cung cấp cho nó các cặp dữ liệu đầu vào/kết quả, ví dụ: (2,10), (5,19) và (9,31).
- Thuật toán tính toán mối quan hệ toán học giữa dữ liệu đầu vào và kết quả, ví dụ: o = 3*i + 4.
- Sau đó, chúng ta có thể sử dụng thuật toán để dự đoán kết quả cho các dữ liệu đầu vào mới, ví dụ: nếu đầu vào là 7, thuật toán có thể dự đoán kết quả là 25.
Mặc dù đây chỉ là một khái niệm cơ bản, Machine Learning tập trung vào việc kết nối các điểm dữ liệu phức tạp thông qua mối quan hệ toán học, miễn là có đủ dữ liệu và công suất tính toán. Do đó, độ chính xác của kết quả phụ thuộc vào cường độ và chất lượng của dữ liệu đầu vào.
Các loại thuật toán máy học
Các thuật toán học máy có thể được phân loại theo bốn cách tiếp cận khác nhau tùy thuộc vào loại dữ liệu đầu vào và kết quả mong đợi:
Máy học có giám sát
Trong loại này, dữ liệu đào tạo được gắn nhãn và định rõ trước để đào tạo thuật toán. Ví dụ, hình ảnh chữ số viết tay được gắn nhãn để thuật toán có thể nhận diện chúng. Mô hình có giám sát này có thể dự đoán kết quả một cách đáng tin cậy nhờ vào việc đào tạo với đủ ví dụ.
Máy học không có giám sát
Các thuật toán không có giám sát không cần dữ liệu được gắn nhãn và cố gắng tự học từ dữ liệu không gắn nhãn. Chúng có thể phát hiện ra các mẫu và phân loại dữ liệu mà không cần sự hướng dẫn cụ thể.
Ví dụ, chúng có thể nhóm các bài viết từ nhiều nguồn khác nhau theo chủ đề mà không cần chỉ định từng bài viết là thuộc thể loại nào.
Các thuật toán học máy có thể được phân loại theo bốn cách tiếp cận khác nhau tùy thuộc vào loại dữ liệu đầu vào và kết quả
Máy học nửa giám sát
Phương pháp này kết hợp cả hai phương tiện trên. Một phần của dữ liệu được gắn nhãn và được sử dụng để đào tạo một phần của thuật toán. Sau đó, thuật toán này tự gắn nhãn cho phần dữ liệu không được gắn nhãn còn lại thông qua quá trình gọi là giả gắn nhãn. Cuối cùng, mô hình được đào tạo lại với dữ liệu kết hợp.
Học tăng cường
Phương pháp này liên quan đến việc mô hình phải thực hiện các hành động khác nhau để tích lũy điểm thưởng. Mục tiêu cuối cùng của thuật toán là tối đa hóa số điểm thưởng nhận được. Mặc dù phương pháp này phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực trò chơi điện tử, nó hiếm khi được áp dụng trong các tác vụ thực tiễn do sự phức tạp và sự không chắc chắn của dữ liệu.
Ưu điểm và khuyết điểm của máy học là gì?
Hãy khám phá những khả năng và hạn chế của máy học:
Ưu điểm
- Có thể nhận diện xu hướng và khuôn mẫu dữ liệu mà con người có thể bỏ qua.
- Có thể hoạt động tự động sau khi được thiết lập, ví dụ như trong phần mềm an ninh mạng có thể liên tục giám sát và phát hiện các hoạt động bất thường mà không cần sự can thiệp của con người.
- Kết quả của máy học có thể ngày càng chính xác hơn theo thời gian với việc tiếp tục đào tạo và tối ưu hóa mô hình.
- Có khả năng xử lý nhiều định dạng dữ liệu khác nhau trong môi trường dữ liệu linh hoạt, lớn và phức tạp.
Nhược điểm:
- Quá trình đào tạo ban đầu đòi hỏi chi phí và thời gian lớn, đặc biệt là khi không có đủ dữ liệu đầu vào.
- Yêu cầu tài nguyên máy tính lớn, đặc biệt là khi triển khai phần cứng trong tổ chức.
- Diễn giải kết quả một cách chính xác và loại bỏ tính không chắc chắn có thể là một thách thức lớn mà không có sự hỗ trợ từ chuyên gia.
