[Bách Khoa Machine Learning] 11 Thuật toán Machine Learning hàng đầu được các nhà khoa học dữ liệu tin dùng

Nếu bạn đang học Machine Learning để hướng tới một công việc trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu (Data Science) có mức thu nhập cao, bạn không thể bỏ qua việc tìm hiểu 11 thuật toán học máy xuất sắc nhất này.

Trong bài viết này, trước tiên chúng ta sẽ tìm hiểu về các thuật toán Học có giám sát (Supervised Learning) và sau đó thảo luận về các thuật toán Học không giám sát (Unsupervised Learning). Mặc dù có rất nhiều thuật toán khác trong kho vũ khí của Machine Learning, nhưng chúng ta sẽ tập trung vào những thuật toán phổ biến nhất.

Các thuật toán ML này rất thiết yếu để phát triển mô hình dự đoán, thực hiện phân loại và dự báo. Chúng hữu ích nhất trong cả kịch bản có giám sát và không giám sát.

Các thuật toán Machine Learning hàng đầu

Dưới đây là một số thuật toán Machine Learning tốt nhất:

1. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
2. Hồi quy Logistic (Logistic Regression)
3. Cây quyết định (Decision Trees)
4. Naive Bayes
5. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks)
6. Phân cụm K-means (K-means Clustering)
7. Phát hiện bất thường (Anomaly Detection)
8. Mô hình hỗn hợp Gaussian (Gaussian Mixture Model)
9. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA)
10. KNN (K-Nearest Neighbors)
11. Máy vectơ hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM)

1. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

Phương pháp để đo lường mối quan hệ giữa hai biến liên tục được gọi là Hồi quy tuyến tính. Nó bao gồm hai loại biến:

• Biến độc lập (Independent Variable) - "x"
• Biến phụ thuộc (Dependent Variable) - "y"

Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, giá trị dự đoán là một giá trị độc lập không có sự phụ thuộc tiềm ẩn vào bất kỳ biến nào khác. Mối quan hệ giữa x và y được mô tả như sau: y = mx + c Trong đó, m là độ dốc (slope) và c là điểm giao nhau (intercept). Dựa trên phương trình này, chúng ta có thể tính toán đầu ra thông qua mối quan hệ được thể hiện giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.

2. Hồi quy Logistic (Logistic Regression)

Đây là thuật toán ML phổ biến nhất để phân loại nhị phân các điểm dữ liệu. Với sự giúp đỡ của hồi quy logistic, chúng ta có được một phân loại theo danh mục, dẫn đến kết quả thuộc về một trong hai lớp. Ví dụ: dự đoán giá dầu sẽ tăng hay không dựa trên nhiều biến dự đoán là một ví dụ về hồi quy logistic.

Hồi quy Logistic có hai thành phần: Giả thuyết (Hypothesis) và Đường cong Sigmoid. Dựa trên giả thuyết này, người ta có thể rút ra xác suất kết quả của sự kiện. Dữ liệu thu được sau đó được khớp vào hàm log để tạo thành đường cong hình chữ S gọi là 'sigmoid'. Qua hàm log này, chúng ta có thể xác định danh mục mà dữ liệu đầu ra thuộc về.

Phương trình của hồi quy logistic: y = e^(b0 + b1x) / (1 + e^(b0 + b1x)) Trong đó, b0 và b1 là hai hệ số của đầu vào x.

3. Cây quyết định (Decision Trees)

Cây quyết định hỗ trợ cả dự đoán (prediction) và phân loại (classification). Sử dụng cây quyết định, người ta có thể đưa ra các quyết định với một tập hợp đầu vào cho trước.

Hãy tưởng tượng bạn muốn đi chợ mua dầu gội. Đầu tiên, bạn phân tích xem mình có thực sự cần dầu gội không. Nếu hết, bạn sẽ đi mua. Tiếp theo, bạn xem thời tiết bên ngoài. Nếu trời mưa, bạn sẽ không đi; nếu không mưa, bạn sẽ đi.

Với nguyên tắc tương tự, chúng ta có thể xây dựng một cây phân cấp để có được đầu ra thông qua nhiều quyết định. Có hai quy trình chính: Cảm nạp (Induction) - xây dựng cây, và Cắt tỉa (Pruning) - đơn giản hóa cây bằng cách loại bỏ các nhánh phức tạp.

4. Naive Bayes

Naive Bayes là một nhóm các bộ phân loại xác suất có điều kiện dựa trên Định lý Bayes. Chúng giả định rằng các đặc trưng (features) hoàn toàn độc lập với nhau.

Định lý Bayes cung cấp một phương pháp chuẩn để tính toán xác suất hậu nghiệm P(c|x) từ P(c), P(x) và P(x|c). Ưu điểm của Naive Bayes là dễ triển khai, yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện và kết quả thường rất chính xác.

5. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN)

Mạng nơ-ron nhân tạo chia sẻ cùng nguyên lý cơ bản như các nơ-ron trong hệ thần kinh của chúng ta. Nó bao gồm các nơ-ron hoạt động như các đơn vị xếp chồng thành các lớp để truyền bá thông tin từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra cuối cùng.

Các mạng này có: Lớp đầu vào (Input layer), Lớp ẩn (Hidden layer) và Lớp đầu ra (Output layer). Có thể là mạng đơn lớp (Perceptron) hoặc đa lớp. Ví dụ, với hình ảnh chó và mèo, các lớp ẩn sẽ tính toán xác suất cao nhất để xếp hình ảnh vào đúng loại.

6. Phân cụm K-Means (K-Means Clustering)

K-means là một thuật toán học máy lặp đi lặp lại thực hiện phân chia dữ liệu gồm n giá trị thành k nhóm nhỏ. Mỗi giá trị trong số n giá trị sẽ thuộc về cụm k có giá trị trung bình (mean) gần nhất.

Đây là dạng phổ biến nhất của thuật toán học không giám sát vì nó khá dễ hiểu và triển khai. Mục tiêu chính là giảm thiểu khoảng cách Euclidean (biến phương trong cụm).

7. Phát hiện bất thường (Anomaly Detection)

Kỹ thuật này dùng để xác định các mẫu bất thường khác biệt với mẫu chung. Những điểm dữ liệu này được gọi là vật ngoại lai (outliers). Việc phát hiện các ngoại lai này là mục tiêu quan trọng của nhiều doanh nghiệp trong việc phát hiện xâm nhập, phát hiện gian lận, giám sát hệ thống y tế hoặc phát hiện lỗi vận hành.

8. Mô hình hỗn hợp Gaussian (Gaussian Mixture Model - GMM)

GMM được sử dụng để đại diện cho các phân nhóm nhỏ phân phối chuẩn bên trong một tổng thể chung. Nó không yêu cầu dữ liệu phải được gán nhãn cho các phân nhóm này, do đó mô hình có thể tự động học các phân nhóm. GMM thuộc loại học không giám sát. Ví dụ, nó có thể được dùng để tách dữ liệu chiều cao nam và nữ khi chúng ta chỉ có dữ liệu chiều cao mà không biết giới tính.

9. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA)

Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality reduction) là một khái niệm cực kỳ quan trọng. Dữ liệu có thể có rất nhiều chiều (n chiều). Để hiểu các nhãn quan trọng đóng góp vào mô hình, chúng ta sử dụng PCA để giảm số chiều trong khi vẫn giữ lại các đặc trưng quan trọng nhất. Các thành phần chính (PCAs) vuông góc với nhau và tích vô hướng của chúng bằng 0.

10. KNN (K-Nearest Neighbors)

KNN là một thuật toán học có giám sát dùng cho khai thác dữ liệu và học máy. Dựa trên các dữ liệu tương tự, bộ phân loại này sẽ học các mẫu bên trong. Đây là một thuật toán "phi tham số" (non-parametric) và "học lười" (lazy learning) - nghĩa là nó không yêu cầu các điểm dữ liệu huấn luyện để tạo mô hình ngay lập tức mà chỉ sử dụng chúng trong giai đoạn kiểm tra (test phase).

11. Máy vectơ hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM)

SVM là loại thuật toán học có giám sát hỗ trợ lập mô hình để phân tích dữ liệu qua hồi quy và phân loại (chủ yếu là phân loại). Trong SVM, chúng ta vẽ dữ liệu trong không gian n chiều. Sau đó, chúng ta tìm kiếm một siêu phẳng (hyperplane) lý tưởng để phân chia hai lớp dữ liệu một cách rõ ràng nhất.

Kết luận

Các thuật toán Machine Learning giúp máy tính học từ dữ liệu mà không cần hướng dẫn từng bước. Chúng có thể tìm ra các mẫu, giải quyết vấn đề và đưa ra dự đoán. Có ba loại chính: Học có giám sát, Học không giám sát và Học tăng cường.

Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào loại bài toán và dữ liệu bạn có. Hy vọng bạn thích bài viết này về các thuật toán Machine Learning.