[Bách Khoa Machine Learning] Cơ bản về Học máy - Khởi đầu hoàn hảo cho hành trình học Khoa học Dữ liệu

Học máy đang tạo ra một cuộc cách mạng trong cách chúng ta vận hành doanh nghiệp cũng như trong các hoạt động thường ngày. Trước đây, các lập trình viên phần mềm truyền thống phải đảm nhận khối lượng công việc rất lớn. Họ thường bắt đầu bằng việc viết logic dựa trên trạng thái hiện tại của doanh nghiệp, sau đó mới bổ sung các dữ liệu liên quan.

Tuy nhiên, theo thời gian và cùng với sự phát triển của công nghệ, những thay đổi mang tính bước ngoặt đã xuất hiện. Các siêu xu hướng, công nghệ đột phá và tự động hóa dần chiếm lĩnh, và có thể khẳng định rằng điều này mang lại nhiều giá trị tích cực. Nhờ sức mạnh của học máy, doanh nghiệp ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn, đồng thời vươn tới những tầm cao mới trong hiệu quả và năng lực cạnh tranh.

Cơ bản về Học máy - Các loại kỹ thuật

Người ta thường nói rằng dữ liệu của bạn chỉ thực sự có giá trị tương xứng với cách bạn sử dụng và quản lý nó.

Doanh nghiệp và các nhà lãnh đạo công nghệ áp dụng học máy để thử nghiệm, dự đoán và đón đầu tương lai. Học máy được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán thông qua việc trích xuất các mẫu (patterns) từ những tập dữ liệu lớn.

Trong bối cảnh dữ liệu dự đoán, các mô hình này đặc biệt hữu ích. Học máy được ứng dụng rộng rãi trong các bài toán phân tích như dự đoán giá, đánh giá rủi ro, dự đoán hành vi khách hàng và phân loại tài liệu.

Khi dữ liệu liên tục được cập nhật, các mô hình học máy giúp đảm bảo rằng giải pháp luôn được làm mới và thích ứng theo thời gian. Với những nguồn dữ liệu phù hợp và không ngừng thay đổi trong bối cảnh học máy, doanh nghiệp có thêm cơ hội dự đoán tương lai một cách chính xác hơn.

Vậy các kỹ thuật học máy gồm những loại nào? Có ba loại kỹ thuật học máy chính:

1. Học có giám sát (Supervised Learning)

Học có giám sát, đúng như tên gọi, là phương pháp học trong đó mô hình được “hướng dẫn” bởi con người. Cụ thể, máy học sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn sẵn, tức là mỗi dữ liệu đều đi kèm với kết quả đúng. Sau khi học từ tập dữ liệu này, mô hình sẽ được cung cấp một tập dữ liệu mới để đưa ra dự đoán.

Các thuật toán học có giám sát thường được thiết kế để xác định vị trí, tách biệt và phân loại các đối tượng trong hình ảnh hoặc video. Nhờ đó, phương pháp này đặc biệt hiệu quả khi được ứng dụng trong thị giác máy tính và phân tích hình ảnh.

Với sự hỗ trợ của học có giám sát, thuật toán sẽ phân tích dữ liệu huấn luyện (tập hợp các ví dụ dùng để học) và tạo ra kết quả chính xác từ dữ liệu đã được gán nhãn. Ở giai đoạn này, mô hình đã học được các quy luật từ dữ liệu trước đó.

Vì vậy, đây chính là lúc mô hình vận dụng những gì đã học một cách hiệu quả để đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới.

Ví dụ, nếu chúng ta có một giỏ trái cây, máy sẽ trước tiên phân loại các loại trái cây dựa trên hình dạng và màu sắc, sau đó xác định tên của từng loại trái cây.

Nếu người dùng tìm kiếm nho, thì mô hình học máy sẽ dựa trên dữ liệu huấn luyện trước đó (giỏ chứa các loại trái cây) và sử dụng kiến thức đã học.

Sau đó, mô hình sẽ áp dụng kiến thức này lên dữ liệu kiểm tra và trả về kết quả cho người dùng.

Trong học có giám sát, chúng ta bắt đầu với một tập dữ liệu (dataset) gồm các mẫu huấn luyện, trong đó mỗi mẫu đều có một nhãn (label) đi kèm để xác định nó.

2. Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Học không giám sát là một dạng thuật toán học máy có khả năng tự học các mẫu (patterns) từ dữ liệu chưa được gán nhãn.

Trong học không giám sát, quá trình huấn luyện mô hình được thực hiện bằng dữ liệu không được phân loại và không có nhãn sẵn. Thuật toán học máy xử lý thông tin mà không có sự hướng dẫn trước, tự động nhóm các dữ liệu chưa được sắp xếp dựa trên điểm tương đồng, các mẫu chung và sự khác biệt, mà không cần huấn luyện hay giám sát từ con người.

Do không có dữ liệu huấn luyện có nhãn, mô hình sẽ tự tìm ra cấu trúc ẩn trong tập dữ liệu chưa gán nhãn và diễn giải cấu trúc đó.

Ví dụ, nếu mô hình được cung cấp hình ảnh của một cây bút mực và một cây bút chì nhưng không có thông tin mô tả đi kèm, nó vẫn có thể phân nhóm các đối tượng dựa trên sự tương đồng, khác biệt và các đặc trưng hình ảnh. Việc phân biệt này chủ yếu dựa trên những khái niệm đã được định nghĩa sẵn trong thuật toán.

Học không giám sát thường được sử dụng trong các bài toán như phân cụm (clustering), giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction), học đặc trưng (feature learning) và ước lượng mật độ (density estimation).

Thông qua quá trình này, mô hình có thể ước lượng và xác định các nhóm dữ liệu khác nhau để phục vụ cho việc phân tích và ra quyết định.

Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn đưa cho máy một đống đồ dùng văn phòng lẫn lộn như bút, thước, tẩy, kẹp giấy… nhưng không nói trước tên hay loại của từng món. Máy sẽ tự quan sát các đặc điểm như hình dạng, kích thước, màu sắc để nhóm những món giống nhau lại với nhau - chẳng hạn các vật dài, mảnh thành một nhóm; các vật nhỏ, tròn thành một nhóm.

Trong trường hợp này, máy không biết trước đâu là bút, đâu là thước, mà chỉ tự suy luận dựa trên sự tương đồng và khác biệt giữa các đồ vật.

Chính vì vậy, học không giám sát rất phù hợp khi dữ liệu quá nhiều và khó hoặc tốn kém để gán nhãn thủ công. Thay vì phải nói cho máy biết từng dữ liệu là gì, ta để máy tự khám phá các mẫu ẩn và mối quan hệ giữa dữ liệu, từ đó giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn dữ liệu của mình và tìm ra hướng giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.

3. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường là một dạng học máy rất thú vị. Ở đây không có sẵn đáp án đúng để chỉ cho máy phải làm gì. Thay vào đó, tác tử học tăng cường (agent) sẽ tự quyết định cách hành động để hoàn thành nhiệm vụ của mình.

Học tăng cường là một nhánh của học máy, tập trung vào việc các tác tử thông minh cần thực hiện hành động như thế nào trong một môi trường nhất định nhằm tối đa hóa tổng phần thưởng tích lũy (cumulative reward).

Đây là một trong ba mô hình học máy cơ bản, bên cạnh học có giám sát và học không giám sát.

Trong học tăng cường, các tác tử phần mềm hoặc máy móc có khả năng tự động xác định hành vi tối ưu trong một bối cảnh cụ thể, với mục tiêu tối đa hóa hiệu suất hoạt động. Phương pháp này tập trung vào việc lựa chọn các hành động phù hợp nhất để đạt được phần thưởng cao nhất trong từng tình huống.

Nói cách khác, học tăng cường là quá trình mà mô hình học thông qua việc nhận thưởng hoặc bị phạt dựa trên những hành động mà nó thực hiện.

Ví dụ, hãy tưởng tượng một nhân vật trong trò chơi. Nhiệm vụ của nhân vật này là ghi được càng nhiều điểm càng tốt. Mỗi lần nó làm đúng (đi đúng đường, ăn được vật phẩm), nó được thưởng điểm. Nếu làm sai (đi vào bẫy, va vào chướng ngại), nó bị trừ điểm.

Nhân vật này không được ai chỉ sẵn phải làm gì, cũng không có bài mẫu để học trước. Nó chỉ biết rằng: làm gì đó → nhận kết quả → lần sau làm khác đi cho tốt hơn. Dần dần, thông qua thử - sai - rút kinh nghiệm, nó học được cách hành động hiệu quả nhất.

Đó chính là học tăng cường. Máy học bằng trải nghiệm của chính nó, liên tục điều chỉnh hành vi để nhận được nhiều “thưởng” nhất có thể.

Cách học này thường được dùng trong trò chơi, robot tự động, hoặc các hệ thống cần ra quyết định ngay lập tức như điều khiển xe tự hành hay tối ưu quảng cáo theo thời gian thực. Nó đặc biệt phù hợp với những tình huống thay đổi liên tục, nơi máy cần linh hoạt và thích nghi nhanh.

Tổng kết

Học máy hoạt động khá giống với cách con người học hỏi từ trải nghiệm. Ví dụ, khi bạn cho một đứa trẻ xem nhiều hình ảnh về chó và mèo, dần dần đứa trẻ sẽ học được cách phân biệt chúng. Học máy cũng làm điều tương tự: nó học từ dữ liệu (các ví dụ) và tìm ra các quy luật, mẫu chung.

Chẳng hạn, nếu bạn cung cấp cho mô hình dữ liệu thời tiết của nhiều năm trước, nó có thể học được cách dự đoán xem ngày mai có mưa hay không. Ý tưởng cốt lõi của học máy là: học từ dữ liệu, thay vì làm theo các câu lệnh cố định.

Trong học máy, có ba loại hình học chính. Với học có giám sát, máy học từ dữ liệu đã được gán nhãn, bạn nói cho máy biết đâu là đúng, đâu là sai. Với học không giám sát, máy tự tìm ra các mẫu và nhóm dữ liệu giống nhau, dù không có nhãn sẵn. Còn với học tăng cường, máy học bằng cách thử hành động và nhận thưởng hoặc bị phạt, tương tự như cách huấn luyện một chú chó.

Để bắt đầu với học máy, bạn cần hiểu những khái niệm cơ bản như dữ liệu, nhãn, mô hình, huấn luyện và kiểm tra. Ngoài ra, bạn cũng cần biết cách máy giảm sai số, cải thiện nhờ phản hồi, và đánh giá độ chính xác của kết quả. Đây chính là những viên gạch nền móng cho các chủ đề nâng cao hơn.

Khi đã nắm vững những kiến thức cơ bản này, việc tiếp cận các lĩnh vực nâng cao như học sâu (deep learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Hãy nhớ rằng: không bao giờ là quá muộn để bắt đầu!