Học máy (Machine Learning) là gì?

I. Mở đầu

Trong thời đại công nghệ số hiện nay, thuật ngữ “Học máy” (Machine Learning) đã không còn xa lạ. Đây là một cách tiếp cận đột phá, cho phép máy tính “học” từ dữ liệu thay vì phải được lập trình rõ ràng từng bước như trước đây. Hãy tưởng tượng bạn đang mua sắm trên Amazon, website tự động gợi ý những sản phẩm bạn có thể quan tâm dựa trên lịch sử tìm kiếm của bạn. Hay khi bạn đăng ảnh lên Facebook, ứng dụng có thể tự động nhận diện khuôn mặt bạn bè và gắn thẻ họ. Đó chính là những ví dụ điển hình về ứng dụng của học máy trong cuộc sống hàng ngày.

Sự bùng nổ dữ liệu và cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đã và đang tạo ra một sân chơi rộng lớn cho học máy phát triển. Khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, tự động hóa các tác vụ phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác khiến học máy trở thành một công cụ vô cùng hữu ích trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh, y tế, giáo dục cho đến sản xuất và dịch vụ.

Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về Học máy, bao gồm: khái niệm, cách thức hoạt động, các loại hình, quy trình xây dựng một hệ thống học máy, ứng dụng cũng như xu hướng phát triển trong tương lai.

II. Khái niệm Học máy

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính tự động học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần được lập trình cụ thể.

Khác với lập trình truyền thống, nơi lập trình viên phải cung cấp cho máy tính cả dữ liệu đầu vào và quy tắc xử lý để tạo ra kết quả, học máy cho phép máy tính tự động “học” các quy tắc từ dữ liệu đã cho.

Để hiểu rõ hơn, ta có thể so sánh như sau:

• Lập trình truyền thống: Dữ liệu + Quy tắc => Máy tính xử lý => Kết quả.

• Học máy: Dữ liệu + Kết quả mong muốn => Máy tính tự học để tạo ra quy tắc => Áp dụng quy tắc cho dữ liệu mới.

Việc sử dụng học máy mang lại nhiều lợi ích to lớn:

• Tự động hóa các tác vụ phức tạp: Học máy cho phép tự động hóa các quy trình phức tạp, giải phóng sức người cho các công việc sáng tạo hơn.

• Nâng cao hiệu quả và độ chính xác: Các thuật toán học máy được thiết kế để xử lý lượng lớn dữ liệu và đưa ra dự đoán với độ chính xác cao hơn so với con người.

• Khả năng thích ứng với dữ liệu mới: Học máy cho phép hệ thống tự động điều chỉnh và cải thiện hiệu suất khi có thêm dữ liệu mới.

• Phát hiện các mẫu ẩn trong dữ liệu: Học máy có khả năng nhận diện các mẫu, xu hướng ẩn sâu trong dữ liệu, giúp con người đưa ra những quyết định chiến lược hiệu quả hơn.

III. Các loại hình học máy

Tùy thuộc vào loại dữ liệu và mục tiêu bài toán, học máy được chia thành ba loại hình chính: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.

1. Học có giám sát (Supervised Learning)

Học có giám sát là loại hình học máy sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn (labeled data) để huấn luyện mô hình. Mỗi điểm dữ liệu trong tập dữ liệu huấn luyện đều bao gồm đầu vào và kết quả mong muốn tương ứng. Mục tiêu của học có giám sát là dự đoán kết quả cho dữ liệu mới dựa trên những gì đã học được từ dữ liệu huấn luyện.

Ví dụ: Bạn muốn xây dựng một mô hình để dự đoán giá nhà dựa trên các thông tin về diện tích, vị trí, số phòng ngủ,… Bạn sẽ cần thu thập dữ liệu về giá nhà và các thông tin liên quan, sau đó gán nhãn cho từng dữ liệu (ví dụ: giá nhà A là 2 tỷ đồng, giá nhà B là 3 tỷ đồng,…). Mô hình học có giám sát sẽ học từ dữ liệu này để tìm ra mối quan hệ giữa giá nhà và các yếu tố ảnh hưởng, từ đó dự đoán giá cho những ngôi nhà mới.

Một số thuật toán học có giám sát phổ biến:

• Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Sử dụng để dự đoán một giá trị liên tục dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa đầu vào và đầu ra.

• Hồi quy Logistic (Logistic Regression): Sử dụng để phân loại dữ liệu thành các nhóm rời rạc (ví dụ: phân loại email là spam hoặc không spam).

• Máy vectơ hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM): Xây dựng một siêu phẳng phân cách các điểm dữ liệu thuộc các lớp khác nhau.

• Cây quyết định (Decision Tree): Xây dựng một cây quyết định để phân loại hoặc dự đoán dựa trên một loạt các quy tắc.

Ứng dụng: Phân loại thư rác, dự đoán giá nhà, chẩn đoán bệnh, nhận dạng chữ viết tay,…

2. Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Học không giám sát là loại hình học máy sử dụng dữ liệu không được gán nhãn (unlabeled data) để huấn luyện mô hình. Mục tiêu của học không giám sát là khám phá cấu trúc ẩn, các mẫu, hoặc mối quan hệ trong dữ liệu.

Ví dụ: Bạn có một tập dữ liệu khách hàng với các thông tin về nhân khẩu học, hành vi mua hàng,… Học không giám sát có thể giúp bạn phân nhóm khách hàng thành các phân khúc khác nhau dựa trên sự tương đồng về hành vi, sở thích,…

Một số thuật toán học không giám sát phổ biến:

• Phân cụm (Clustering): Nhóm các điểm dữ liệu có tính chất tương đồng vào cùng một nhóm. Các thuật toán phân cụm phổ biến bao gồm K-Means, DBSCAN,…

• Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction): Giảm số lượng biến trong khi vẫn giữ được tối đa thông tin của dữ liệu. Các thuật toán giảm chiều dữ liệu phổ biến bao gồm PCA, LDA,…

Ứng dụng: Phân khúc khách hàng, phát hiện bất thường, nén dữ liệu, đề xuất hệ thống,…

3. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường là loại hình học máy mà máy tính học cách thực hiện một nhiệm vụ bằng cách tương tác với môi trường và nhận phản hồi (reward/penalty). Máy tính sẽ tự động điều chỉnh hành vi của mình dựa trên phản hồi nhận được để tối đa hóa phần thưởng.

Ví dụ: Bạn muốn huấn luyện một robot chơi cờ vua. Trong quá trình chơi, robot sẽ thực hiện các nước đi và nhận được phần thưởng nếu thắng, bị phạt nếu thua. Dựa trên phản hồi này, robot sẽ tự điều chỉnh chiến lược chơi để đạt được kết quả tốt hơn.

Một số thuật toán học tăng cường phổ biến:

• Q-Learning: Sử dụng bảng Q để lưu trữ giá trị hành động cho mỗi trạng thái.

• SARSA: Tương tự như Q-Learning nhưng cập nhật giá trị hành động dựa trên hành động thực tế được thực hiện.

Ứng dụng: Huấn luyện robot, chơi game, điều khiển tự động, tối ưu hóa hệ thống,…

IV. Quy trình xây dựng một hệ thống học máy

Việc xây dựng một hệ thống học máy hiệu quả đòi hỏi phải tuân theo một quy trình bài bản, bao gồm các bước sau:

1. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu:

Dữ liệu là “nguyên liệu đầu vào” quan trọng nhất của bất kỳ hệ thống học máy nào. Dữ liệu càng chất lượng, mô hình học máy càng dự đoán chính xác.

Các bước xử lý dữ liệu:

• Thu thập dữ liệu: Từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, file CSV, web scraping, API,…

• Làm sạch dữ liệu: Xử lý dữ liệu bị thiếu, dữ liệu nhiễu, dữ liệu không hợp lệ,…

• Chuyển đổi dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp với thuật toán học máy (ví dụ: chuyển đổi dữ liệu chữ thành dữ liệu số).

• Mã hóa dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu dạng phân loại (categorical data) sang dạng số.

• Chuẩn hóa dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu về cùng một thang đo để tránh hiện tượng một số biến chiếm ưu thế hơn trong quá trình huấn luyện mô hình.

• Chia tách dữ liệu: Chia dữ liệu thành tập huấn luyện (training set), tập kiểm tra (test set) và tập xác thực (validation set).

2. Chọn thuật toán phù hợp:

Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố như:

• Loại dữ liệu: Dữ liệu có cấu trúc (structured data) hay phi cấu trúc (unstructured data)? Dữ liệu liên tục (continuous data) hay rời rạc (discrete data)?

• Mục tiêu bài toán: Phân loại (classification), hồi quy (regression), phân cụm (clustering), hay học tăng cường (reinforcement learning)?

• Yêu cầu về độ chính xác: Mức độ chính xác mong muốn của mô hình là bao nhiêu?

• Tốc độ xử lý: Yêu cầu về tốc độ huấn luyện và dự đoán của mô hình?

• Khả năng diễn giải: Mức độ quan trọng của việc hiểu cách thức hoạt động của mô hình?

3. Huấn luyện mô hình:

Sau khi chọn được thuật toán phù hợp, ta cần huấn luyện (train) mô hình bằng cách sử dụng tập dữ liệu huấn luyện.

• Chọn tham số: Mỗi thuật toán học máy đều có một số tham số cần được điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất.

• Huấn luyện mô hình: Sử dụng tập dữ liệu huấn luyện để điều chỉnh các tham số của mô hình sao cho mô hình có thể dự đoán kết quả một cách chính xác nhất.

• Xác thực chéo (cross-validation): Kỹ thuật xác thực chéo được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu chưa từng được sử dụng trong quá trình huấn luyện.

4. Đánh giá mô hình:

Sau khi huấn luyện mô hình, ta cần đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra (test set). Một số chỉ số đánh giá hiệu suất phổ biến bao gồm:

• Độ chính xác (accuracy)

• Độ chính xác (precision)

• Độ nhạy (recall)

• Điểm F1 (F1-score)

• AUC (Area Under the Curve)

• RMSE (Root Mean Squared Error)

5. Triển khai và tối ưu hóa mô hình:

Sau khi đã hài lòng với hiệu suất của mô hình, ta có thể triển khai mô hình vào ứng dụng thực tế.

• Triển khai mô hình: Tích hợp mô hình vào hệ thống hiện có (ví dụ: website, ứng dụng di động,…)

• Theo dõi hiệu suất: Theo dõi hiệu suất của mô hình trong quá trình hoạt động thực tế.

• Tinh chỉnh liên tục: Cập nhật dữ liệu huấn luyện và tinh chỉnh mô hình liên tục để cải thiện hiệu suất theo thời gian.

V. Ứng dụng của học máy

Học máy đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, mang lại những giá trị to lớn cho doanh nghiệp và xã hội. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu:

1. Công nghệ thông tin:

• Tìm kiếm thông tin (Information Retrieval): Các công cụ tìm kiếm như Google sử dụng học máy để hiểu ý định tìm kiếm của người dùng và trả về kết quả phù hợp nhất.

• Lọc thư rác (Spam Filtering): Học máy giúp phân loại email là spam hoặc không spam dựa trên nội dung và người gửi.

• Dịch máy (Machine Translation): Google Translate, Microsoft Translator,… sử dụng học máy để dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

• Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition): Siri, Alexa, Google Assistant,… sử dụng học máy để nhận dạng và hiểu lệnh thoại của người dùng.

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP): Học máy được ứng dụng trong chatbot, phân tích cảm xúc, tóm tắt văn bản,…

2. Thương mại điện tử:

• Gợi ý sản phẩm (Product Recommendation): Amazon, Tiki, Shopee,… sử dụng học máy để gợi ý sản phẩm phù hợp với sở thích và lịch sử mua hàng của từng khách hàng.

• Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng (Personalized User Experience): Netflix, Spotify,… sử dụng học máy để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng dựa trên lịch sử xem phim, nghe nhạc,…

• Phát hiện gian lận (Fraud Detection): Ngân hàng, tổ chức tài chính,… sử dụng học máy để phát hiện các giao dịch gian lận.

• Dự báo doanh thu (Sales Forecasting): Học máy giúp dự đoán doanh thu trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố ảnh hưởng.

3. Tài chính:

• Chấm điểm tín dụng (Credit Scoring): Ngân hàng sử dụng học máy để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng vay vốn.

• Quản lý rủi ro (Risk Management): Học máy giúp xác định và đánh giá các rủi ro tiềm ẩn trong đầu tư, kinh doanh.

• Phân tích thị trường (Market Analysis): Học máy phân tích dữ liệu thị trường để dự đoán xu hướng giá cả, hỗ trợ ra quyết định đầu tư.

4. Y tế:

• Chẩn đoán bệnh (Disease Diagnosis): Học máy được sử dụng để phát hiện bệnh sớm và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán chính xác hơn.

• Phát triển thuốc (Drug Development): Học máy giúp rút ngắn thời gian và chi phí nghiên cứu, phát triển thuốc mới.

• Chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa (Personalized Healthcare): Học máy cá nhân hóa phác đồ điều trị và theo dõi sức khỏe cho từng bệnh nhân.

5. Giáo dục:

• Cá nhân hóa học tập (Personalized Learning): Học máy tạo ra lộ trình học tập phù hợp với năng lực và tốc độ tiếp thu của từng học sinh.

• Tự động chấm điểm (Automated Grading): Học máy tự động chấm điểm các bài kiểm tra trắc nghiệm, bài luận,…

• Hỗ trợ giáo viên (Teacher Assistance): Học máy hỗ trợ giáo viên trong việc chấm điểm, theo dõi tiến độ học tập của học sinh, tạo ra các bài giảng sinh động,…

Và còn rất nhiều ứng dụng khác của học máy trong các lĩnh vực như sản xuất, nông nghiệp, giao thông vận tải,…

VI. Xu hướng tương lai của học máy

Học máy là một lĩnh vực công nghệ đang phát triển nhanh chóng với nhiều xu hướng mới nổi bật:

• Học sâu (Deep Learning): Học sâu, với khả năng xử lý dữ liệu phức tạp, đang gặt hái nhiều thành tựu đột phá trong nhiều lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,…

• Học máy tự động (AutoML): AutoML tự động hóa quá trình xây dựng mô hình học máy, giúp việc ứng dụng học máy trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.

• Học máy biên (Edge Computing): Việc đưa mô hình học máy vào các thiết bị biên (smartphone, camera,…) giúp xử lý dữ liệu nhanh hơn, bảo mật hơn và giảm tải cho hệ thống trung tâm.

• Học máy có đạo đức (Ethical AI): Cộng đồng ngày càng quan tâm đến các vấn đề về đạo đức, công bằng và minh bạch trong ứng dụng học máy.

VII. Kết luận

Học máy là một trong những công nghệ đột phá nhất của thế kỷ 21, mang lại nhiều lợi ích cho con người. Sự phát triển không ngừng của học máy đang và sẽ tiếp tục thay đổi thế giới theo những cách chưa từng có. Việc tìm hiểu và ứng dụng học máy sẽ là chìa khóa để nắm bắt cơ hội và thành công trong kỷ nguyên số.