Học máy – Machine Learning là gì?

Học Máy đã trở thành một trong những chủ đề quan trọng nhất trong các tổ chức đang tìm kiếm những cách thức sáng tạo để tận dụng tài sản dữ liệu nhằm giúp doanh nghiệp đạt được mức độ hiểu biết mới. Tại sao lại là Học máy? 

Học máy – Machine Learning là gì?

Học máy là một dạng AI cho phép hệ thống “học” tự động từ dữ liệu thay vì thông qua lập trình rõ ràng. Tuy nhiên, học máy không phải là một quá trình đơn giản. Khi các thuật toán sử dụng dữ liệu đầu vào, sau đó có thể tạo ra các mô hình chính xác hơn dựa trên dữ liệu đó.

Mô hình Học máy được tạo ra khi bạn đào tạo thuật toán học máy của mình với dữ liệu. Khi bạn cung cấp một mô hình với đầu vào, bạn sẽ được cung cấp đầu ra. Ví dụ, một thuật toán dự đoán sẽ tạo ra một mô hình dự đoán. Sau đó, khi bạn cung cấp dữ liệu cho mô hình dự đoán, bạn sẽ nhận được dự đoán dựa trên dữ liệu đã đào tạo từ mô hình.

Học máy lặp đi lặp lại

Học máy cho phép các mô hình đào tạo trên các tập dữ liệu trước khi được triển khai. Một số mô hình học máy là trực tuyến và liên tục. Quá trình lặp đi lặp lại này của các mô hình trực tuyến dẫn đến sự cải tiến trong các loại liên kết được thực hiện giữa các phần tử dữ liệu. Do sự phức tạp và kích thước của chúng, những mô hình và liên kết này có thể dễ dàng bị bỏ qua bởi sự quan sát của con người.

Sau khi một mô hình đã được đào tạo, nó có thể được sử dụng trong thời gian thực để học hỏi từ dữ liệu. Những cải tiến về độ chính xác là kết quả của quá trình đào tạo và tự động hóa là một phần của học máy.

Các mô hình Học máy yêu cầu lượng dữ liệu đủ lớn để “huấn luyện” và đánh giá mô hình. Trước đây, các thuật toán Học máy thiếu quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu cần thiết để mô hình hóa các mối quan hệ giữa các dữ liệu. Sự tăng trưởng trong dữ liệu lớn (big data) đã cung cấp các thuật toán học máy với đủ dữ liệu để cải thiện độ chính xác của mô hình và dự đoán.

Thuật toán học máy

Kỹ thuật Học máy được yêu cầu để cải thiện độ chính xác của các mô hình dự đoán. Tùy thuộc vào bản chất của vấn đề kinh doanh đang được giải quyết, có những cách tiếp cận khác nhau dựa trên loại và khối lượng dữ liệu.

Học có giám sát

Học có giám sát thường bắt đầu với một tập hợp dữ liệu được gán nhãn (labeled data) và có hiểu biết nhất định về cách dữ liệu đó được phân loại. Học có giám sát nhằm mục đích tìm ra các mẫu trong dữ liệu có thể được áp dụng cho quy trình phân tích. Dữ liệu này có các tính năng được gắn nhãn xác định ý nghĩa của dữ liệu. Ví dụ: bạn có thể tạo một ứng dụng học máy để phân biệt giữa hàng triệu loài động vật chỉ dựa trên vật thể và sự mô tả bằng văn bản.

Học không giám sát

Học không giám sát không được cung cấp dữ liệu được dán nhãn. Ví dụ, các ứng dụng truyền thông xã hội như Facebook, Twitter, Instagram và Snapchat, tất cả đều có lượng lớn dữ liệu không được gắn nhãn. Việc hiểu ý nghĩa đằng sau dữ liệu này yêu cầu các thuật toán phân loại dữ liệu dựa trên các mẫu, đặc điểm hoặc cấu trúc chung của chúng.

Học không giám sát thực hiện một quá trình lặp đi lặp lại, phân tích dữ liệu mà không có sự can thiệp của con người. Nó được sử dụng với công nghệ phát hiện thư rác (Spam) Email. Có quá nhiều biến số trong các Email hợp pháp và spam để một nhà phân tích gắn thẻ hàng loạt email không mong muốn. Thay vào đó, học máy dựa trên phân tích cụm và liên kết để áp dụng xác định email không mong muốn.

Học tăng cường

Học tăng cường là một mô hình học tập theo hành vi. Thuật toán nhận phản hồi từ phân tích dữ liệu, hướng dẫn người dùng đến kết quả tốt nhất. Học tăng cường khác với các loại học có giám sát khác, vì hệ thống không được đào tạo với tập dữ liệu mẫu. Đúng hơn, hệ thống học thông qua việc thử và sai.

Học sâu (Deep learning)

Học sâu là một phương pháp học máy cụ thể kết hợp mạng nơ-ron trong các lớp liên kết để học từ dữ liệu theo cách lặp đi lặp lại. Học sâu đặc biệt hữu ích khi bạn đang cố gắng tìm hiểu các mẫu từ dữ liệu phi cấu trúc.

Các mạng nơ-ron phức tạp trong Học sâu được thiết kế để mô phỏng cách bộ não con người hoạt động, vì vậy máy tính có thể được đào tạo để đối phó với các vấn đề trừu tượng chưa được xác định rõ ràng. Một đứa trẻ năm tuổi trung bình có thể dễ dàng nhận ra sự khác biệt giữa khuôn mặt của giáo viên và khuôn mặt của người bảo vệ. Ngược lại, máy tính phải thực hiện nhiều thao tác để tìm ra ai là ai. Mạng nơ-ron và Học sâu thường được sử dụng trong các ứng dụng nhận dạng hình ảnh, giọng nói và thị giác máy tính.

Big data trong học máy

Học máy yêu cầu phải áp dụng tập hợp dữ liệu phù hợp cho quá trình huấn luyện. Một tổ chức không nhất thiết phải có dữ liệu lớn để sử dụng các kỹ thuật học máy. Tuy nhiên, dữ liệu lớn có thể giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình học máy. Với dữ liệu lớn, giờ đây có thể ảo hóa dữ liệu để có thể lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí nhất, cho dù là lưu trữ tại chỗ hay trên đám mây.

Không có quá trình chuyển đổi công nghệ nào xảy ra một cách cô lập. Sự thay đổi xảy ra khi có một vấn đề kinh doanh chưa được giải quyết kết hợp với sự trưởng thành của công nghệ. Có vô số ví dụ về các công nghệ quan trọng đã đủ trưởng thành để hỗ trợ sự phát triển của Học máy.

Các công nghệ dữ liệu lớn đang phát triển này bao gồm ảo hóa dữ liệu, xử lý song song, hệ thống tệp phân tán, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ, lưu trữ và các dịch vụ vi mô. Sự kết hợp của những tiến bộ công nghệ này có thể giúp các tổ chức giải quyết các vấn đề kinh doanh đáng kể. Các doanh nghiệp chưa bao giờ thiếu một lượng lớn dữ liệu. Các nhà lãnh đạo đã thất vọng trong nhiều thập kỷ về việc họ không thể sử dụng sự phong phú của các nguồn dữ liệu để có được những thông tin chi tiết hữu ích từ dữ liệu của họ.

Được trang bị công nghệ dữ liệu lớn và mô hình học máy, các tổ chức có thể dự đoán tương lai và chuẩn bị tốt hơn cho những biến động xảy ra trong tương lai.

Áp dụng học máy vào nhu cầu kinh doanh

Máy học mang lại giá trị tiềm năng cho các công ty đang cố gắng tận dụng dữ liệu lớn và giúp họ hiểu rõ hơn về những thay đổi trong hành vi, sở thích hoặc sự hài lòng của khách hàng. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp bắt đầu đánh giá cao rằng nhiều điều xảy ra trong tổ chức và ngành của họ không thể hiểu được thông qua một truy vấn. Đó không phải là những câu hỏi mà bạn biết, đó là những mô hình và sự bất thường ẩn trong dữ liệu có thể giúp ích hoặc làm tổn thương bạn.

Với các mô hình học máy thích hợp, các tổ chức có khả năng liên tục dự đoán những thay đổi trong hoạt động kinh doanh để có thể dự đoán tốt nhất những gì tiếp theo. Khi dữ liệu được bổ sung liên tục, các mô hình học máy đảm bảo rằng giải pháp được cập nhật liên tục. Giá trị rất đơn giản: “Nếu bạn sử dụng các nguồn dữ liệu phù hợp nhất, bạn có cơ hội dự đoán tương lai”.

Làm thế nào tất cả kết hợp với nhau

Ưu điểm của học máy là có thể sử dụng các thuật toán và mô hình để dự đoán kết quả. Các nhà khoa học dữ liệu thực hiện công việc này phải đảm bảo rằng họ đang sử dụng các thuật toán phù hợp, nhập dữ liệu phù hợp nhất (chính xác và sạch sẽ) và sử dụng các mô hình hoạt động tốt nhất.

Nếu tất cả các yếu tố này kết hợp với nhau, bạn có thể liên tục đào tạo mô hình và học hỏi từ kết quả bằng cách “học” từ dữ liệu. Việc tự động hóa quá trình mô hình hóa, đào tạo mô hình và thử nghiệm này dẫn đến các dự đoán chính xác để hỗ trợ thay đổi kinh doanh.