Máy học (Machine Learning) là gì? Ứng dụng trong thực tiễn

Kỷ nguyên công nghệ ngày nay đang chứng kiến sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) trong mọi lĩnh vực của đời sống. Một trong những nhánh quan trọng nhất của AI là Máy học (Machine Learning) – ẩn chứa tiềm năng to lớn và đang dần thay đổi thế giới. Với sức mạnh của Máy học, chúng ta có thể giải quyết những bài toán phức tạp một cách hiệu quả hơn, tự động hóa các quy trình, và tạo ra những sản phẩm và dịch vụ hoàn toàn mới. Qua bài viết này bạn hãy cùng A.I Tech tìm hiểu chi tiết máy học là gì và những ứng dụng của nó trong thực tế nhé!

Máy học là gì?

Máy học (Machine Learning) là một lĩnh vực nghiên cứu thuộc trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào phát triển các phương pháp và thuật toán cho phép máy tính “học hỏi” và cải thiện hiệu suất trong việc thực hiện các nhiệm vụ nhất định thông qua phân tích và xử lý dữ liệu mà không cần phải hướng dẫn chi tiết.

Máy học trở thành một thành phần quan trọng trong ngành khoa học dữ liệu nói riêng và trong các ngành ứng dụng AI nói chung, nơi các thuật toán học máy được sử dụng để phân tích và khai thác thông tin hữu ích từ tập dữ liệu lớn. Các mô hình học máy có khả năng phân loại, dự đoán và khám phá những mẫu, quan hệ tiềm ẩn trong dữ liệu, từ đó hỗ trợ việc đưa ra quyết định và ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, máy học vẫn cần sự tham gia của con người trong việc chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn thuật toán phù hợp và đánh giá kết quả mô hình. Dữ liệu đầu vào cần được làm sạch, loại bỏ sai lệch và dữ liệu không hợp lệ để đảm bảo chất lượng và tính chính xác của quá trình học. Sự ra đời của công nghệ Dữ liệu lớn (Big Data) đã cung cấp lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép các thuật toán học máy phát huy tối đa hiệu quả và tăng cường khả năng dự đoán, phân tích chính xác.

Vì sao công nghệ máy học lại quan trọng?

Công nghệ máy học đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các công ty, doanh nghiệp thúc đẩy sự phát triển, giải quyết những vấn đề phức tạp trong hoạt động sản xuất, kinh doanh. Trước đây, các doanh nghiệp phải dựa vào các nguồn dữ liệu truyền thống như phản hồi khách hàng, trình trạng nguyên vật liệu, tình trạng trang thiết bị máy móc, sản lượng,… để đưa ra quyết định kinh doanh. 

Tuy nhiên, quá trình phân tích và tổng hợp thông tin thủ công từ những nguồn dữ liệu này thường mất nhiều thời gian và công sức. Máy học giúp tự động hóa và tối ưu hóa quy trình này bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình để phân tích khối lượng lớn dữ liệu (có thể được thu thập bởi các thiết bị IoT) với tốc độ cao, giúp các doanh nghiệp đạt được kết quả nhanh chóng và chính xác hơn. Từ đó mở ra  các cơ hội kinh doanh mới, cải thiện trải nghiệm khách hàng với sản phẩm, dịch vụ và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Với sự gia tăng của dữ liệu và nhu cầu phân tích dữ liệu phức tạp, công nghệ máy học trở nên quan trọng hơn bao giờ hết đối với các doanh nghiệp muốn duy trì lợi thế cạnh tranh và đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên thông tin chính xác và kịp thời.

So sánh học máy với mạng nơ ron và học sâu

Học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning) và mạng nơ-ron (Neural Networks) đều là những lĩnh vực nằm trong phạm vi của AI. Tuy nhiên, chúng có những điểm khác biệt quan trọng như sau:

Học máy là lĩnh vực tổng quát hơn, bao gồm nhiều kỹ thuật và thuật toán khác nhau cho phép máy tính “học hỏi” từ dữ liệu thay vì được lập trình một cách rõ ràng. Học máy phụ thuộc khá nhiều vào sự can thiệp của con người trong việc chuẩn bị, xử lý và làm sạch dữ liệu đầu vào.

Học sâu là một nhánh chuyên sâu của học máy, tập trung vào việc sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN) để xử lý và học hỏi từ dữ liệu. Mạng nơ-ron là một mô hình máy học lấy cảm hứng từ cấu trúc não bộ sinh học, bao gồm nhiều lớp kết nối với nhau. Công nghệ học sâu có khả năng xử lý dữ liệu thô, phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh, âm thanh mà không cần quá trình tiền xử lý phức tạp từ con người.

Một trong những lợi thế quan trọng của học sâu so với học máy truyền thống là khả năng học các đặc trưng dữ liệu (feature learning) một cách tự động, giảm thiểu sự can thiệp của con người. Điều này cho phép học sâu xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp hơn, đạt được hiệu suất cao hơn trong nhiều lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói,…

Như vậy bạn có thể thấy học máy, học sâu và mạng nơ-ron có mối quan hệ chồng chéo và hỗ trợ lẫn nhau trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo để xử lý dữ liệu phức tạp.

Máy học hoạt động như nào?

Thay vì tuân theo một tập hợp các hướng dẫn mã hóa cứng, các mô hình máy học sử dụng các thuật toán để xây dựng một hàm toán học từ dữ liệu đầu vào. Hàm này có thể dự đoán các kết quả cho dữ liệu mới dựa trên mối tương quan được tìm thấy trong tập dữ liệu.

Quá trình máy học bắt đầu với việc cung cấp một tập dữ liệu, bao gồm các mẫu đầu vào và kết quả mong muốn. Thuật toán máy học phân tích các mẫu này và tìm ra mối liên hệ giữa các đặc trưng của dữ liệu đầu vào và kết quả. Độ chính xác của dự đoán phụ thuộc rất lớn vào chất lượng và khối lượng dữ liệu được huấn luyện. Để có thể hình dung bạn có thể xem ví dụ về machine learning hoạt động đơn giản dưới đây:

• Cho vào tập dữ liệu (a;b) với a và b là các số ngẫu nhiên, chẳng hạn như (10;8) (20;13) và (14;10). 
• Lúc này các thuật toán sẽ phân tích mối liên hệ giữa a và b theo quan hệ toán học, kết quả thu được là a=b-3*2.
• Như vậy sau này chúng ta cho vào một số bất kỳ như 5 chẳng hạn, thì các thuật toán sẽ tự xác định được kết quả là 4.

Khi huấn luyện xong, mô hình máy học có thể nhận các đầu vào mới và tạo ra dự đoán về kết quả tương ứng. Mô hình tiếp tục cải thiện hiệu suất của nó thông qua quá trình học tập liên tục từ dữ liệu mới. Máy học đã giúp giải quyết nhiều vấn đề phức tạp trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dự đoán tài chính và rất nhiều lĩnh vực khác

Các phương pháp và thuật toán của máy học

Máy học sử dụng các phương pháp và thuật toán khác nhau để học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Các thuật toán có thể được phân loại thành 4 nhóm tùy thuộc vào dạng dữ liệu đầu vào và kết quả mong muốn.

Máy học có giám sát (Supervised learning)

Học có giám sát sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện thuật toán phân loại hoặc dự đoán kết quả một cách chính xác. Để dễ hiểu hơn bạn có thể hình dung như này: Đầu tiên ta sẽ cung cấp hàng triệu tấm hình về các loại trái cây như táo, dưa hấu, cam,… Với mỗi tấm hình ta sẽ “gắn nhãn” là tên loại quả tương ứng. Sau đó máy học sẽ dựa vào các thuật toán để đoán tên các loại trái cây khi ta đưa hình ảnh vào.

Một số thuật toán phổ biến trong học có giám sát bao gồm mạng nơ-ron, mô hình Naive Bayes, hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, rừng ngẫu nhiên và máy hỗ trợ vectơ (SVM). Phương pháp này tương đối đơn giản và thiết kế dễ dàng, phù hợp để dự đoán số lượng kết quả có giới hạn.

Máy học không có giám sát (Unsupervised learning)

Học không giám sát, hay học máy không giám sát, sử dụng các thuật toán để phân tích và phân cụm dữ liệu không được gắn nhãn. Các thuật toán này sẽ phát hiện các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người. Phân tích thành phần chính (PCA), phân tích giá trị đơn lẻ (SVD), phân cụm k-means và các phương pháp phân cụm theo xác suất là những cách tiếp cận phổ biến trong học không giám sát. Phương pháp này thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu khám phá, chiến lược bán chéo, phân khúc khách hàng, cũng như nhận dạng hình ảnh và mẫu.

Ví dụ dễ hiểu là, các thuật toán này có thể đọc hiểu hàng triệu văn bản, sau đó phân loại chúng ra từng danh mục cụ thể như: thể thao, thời trang, giải trí,… dựa vào điểm chung của các nội dung. Phương pháp này phù hợp để phân tích các dữ liệu có cùng khuôn mẫu, và vì là học không giám sát nên sẽ không cần sự hỗ trợ của con người. Tuy nhiên hạn chế của phương pháp này là không thể đưa ra kết quả chính xác hoàn toàn và không thể tự tách biệt một số kết quả dữ liệu cụ thể.

Máy học bán giám sát (Semi-supervised learning)

Học máy bán giám sát kết hợp cả học có giám sát và học không giám sát. Thuật toán này sử dụng một tập dữ liệu có nhãn nhỏ hơn để hướng dẫn phân loại, trích xuất tính năng từ tập dữ liệu lớn hơn, không được gắn nhãn. Phương pháp này giải quyết vấn đề khi không có đủ dữ liệu được gắn nhãn cho thuật toán học có giám sát.

Học tăng cường

Trong phương pháp này, máy tính được mô phỏng như một tác nhân (agent) tương tác với môi trường. Tác nhân nhận phần thưởng cho các hành động tốt và hình phạt cho các hành động xấu, dần dần học cách tối đa hóa phần thưởng nhận được.

Hãy tưởng tượng bạn đang huấn luyện một chú chó con. Bạn không thể ra lệnh cho nó từng bước một, mà thay vào đó, bạn sẽ thưởng cho nó khi nó thực hiện hành động tốt và phạt khi nó làm sai. Dần dần, chú chó con sẽ học được những hành động nào mang lại phần thưởng và tự điều chỉnh hành vi của mình.

Học tăng cường hoạt động tương tự như vậy. Máy tính được ví như chú chó con, môi trường xung quanh là sân chơi, và phần thưởng là những món ăn ngon. Thay vì lập trình từng bước cho máy tính, ta sẽ thiết kế phần thưởng để khuyến khích nó thực hiện những hành động mong muốn. Dần dần, máy tính sẽ học được cách tối đa hóa phần thưởng và hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả.

Tuy nhiên thuật toán này hiếm khi được triển khai trong hoạt động kinh doanh, mà thường chỉ được ứng dụng trong các trò chơi điện tử, và thực tế cho thấy nó hoạt động rất tốt.

Ưu điểm và nhược điểm của máy học là gì?

Máy học là một công nghệ mạnh mẽ đem lại nhiều lợi ích nhưng cũng có một số hạn chế. 

Ưu điểm

Về mặt ưu điểm, máy học có khả năng phát hiện xu hướng và mẫu trong dữ liệu mà con người có thể bỏ qua. Các mô hình máy học có thể hoạt động tự động mà không cần sự can thiệp của con người sau khi được thiết lập và huấn luyện. Chúng có thể xử lý nhiều định dạng dữ liệu phức tạp với khối lượng lớn. Quan trọng hơn, kết quả của các mô hình máy học có khả năng trở nên chính xác hơn theo thời gian khi được tiếp tục huấn luyện với dữ liệu mới.

Nhược điểm

Tuy nhiên, máy học cũng có một số nhược điểm đáng kể. Quá trình huấn luyện ban đầu tốn nhiều thời gian và chi phí, đòi hỏi lượng lớn dữ liệu. Việc triển khai máy học có thể khó khăn nếu không có đủ dữ liệu. Hơn nữa, máy học là một quá trình nặng về tính toán, đòi hỏi phải đầu tư nhiều vào phần cứng. Cuối cùng, nếu không có sự trợ giúp của chuyên gia thì rất khó để diễn giải chính xác kết quả của các mô hình máy học.

Những ứng dụng của công nghệ máy học trong thực tế

Máy học đã trở thành một công nghệ không thể thiếu trong nhiều ngành công nghiệp và lĩnh vực hoạt động hiện nay, một vài lĩnh vực chính có thể kể đến như:

Ứng dụng máy học trong hoạt động sản xuất

Máy học đã mang lại nhiều lợi ích trong việc tối ưu hóa hoạt động sản xuất. Các mô hình máy học có khả năng dự đoán nhu cầu và lập kế hoạch sản xuất hiệu quả, giúp tối ưu tồn kho và nguồn lực. Chúng cũng được sử dụng để phân tích dữ liệu từ cảm biến thiết bị nhằm phát hiện và dự đoán lỗi trước khi xảy ra, cho phép bảo trì thiết bị dự phòng. Ngoài ra, máy học giúp tối ưu hóa các thông số quy trình sản xuất như nhiệt độ, áp suất để tăng năng suất, nâng cao chất lượng sản phẩm và giảm lãng phí.

Ứng dụng máy học trong hoạt động bán lẻ 

Trong lĩnh vực bán lẻ, máy học được ứng dụng để phân tích hành vi và lịch sử mua sắm của khách hàng, từ đó đưa ra các khuyến nghị sản phẩm cá nhân hóa phù hợp. Các mô hình máy học cũng giúp dự đoán xu hướng thị trường, nhu cầu sản phẩm để hỗ trợ đưa ra chiến lược kinh doanh và mở rộng thị trường phù hợp. Bên cạnh đó, máy học còn đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện gian lận trong các giao dịch mua bán hàng trực tuyến bằng cách xác định các mẫu đáng ngờ.

Ứng dụng máy học trong chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống

Máy học đang được ứng dụng rộng rãi trong y tế và khoa học đời sống. Các mô hình này có khả năng phân tích ảnh X-quang, CT-scan, MRI để hỗ trợ chẩn đoán bệnh tật sớm và chính xác hơn, giúp các bác sĩ đưa ra phương pháp điều trị hiệu quả. Ngoài ra nó còn có thể phân tích dữ liệu lâm sàng, di truyền để dự đoán nguy cơ phát sinh bệnh như ung thư, tim mạch từ đó có biện pháp phòng ngừa kịp thời.

Ứng dụng máy học trong truyền thông giải trí

Trong lĩnh vực truyền thông giải trí, máy học được ứng dụng để đề xuất các nội dung như video, nhạc, trò chơi phù hợp với sở thích và lịch sử người dùng. Các mô hình máy học thậm chí còn có khả năng tạo ra nội dung đa phương tiện mới như âm nhạc, hình ảnh, trò chơi. Ngoài ra, chúng cũng được sử dụng để phân tích hiệu quả các chiến dịch quảng cáo, từ đó điều chỉnh và tối ưu mục tiêu nhằm nâng cao hiệu suất.

Ứng dụng máy học trong lĩnh vực tài chính

Như đã đề cập ở trên, máy học mang lại nhiều ứng dụng quan trọng trong tài chính. Các mô hình phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán giá cổ phiếu, giúp giao dịch đầu tư hiệu quả. Chúng cũng được sử dụng để mô hình hóa, quản lý rủi ro và phát hiện gian lận. Việc tự động hóa các quy trình định giá, phân tích tín dụng cho các khoản vay cũng là một ứng dụng đáng chú ý của máy học.

Ứng dụng máy học trong thị giác máy tính 

Thị giác máy tính cho phép các hệ thống máy tính có khả năng nhận dạng khuôn mặt, vật thể trong hình ảnh và video. Điều này giúp mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn như hệ thống an ninh, giám sát. Xử lý hình ảnh thời gian thực cũng đóng vai trò quan trọng trong phát triển công nghệ xe tự lái. Ngoài ra, máy học còn được dùng để tối ưu hóa hoạt động của robot và các hệ thống tự động hóa trong sản xuất dựa trên phân tích hình ảnh.

Và tận dụng được tính năng này của máy học, A.I Tech đã phát triển các phần mềm, giải pháp ứng dụng machine learning như: Hệ thống giám sát tàu nhập cảng, hệ thống đo mức nguyên liệu trong silo, phần mềm dận dạng biển số xe và rất nhiều bộ giải pháp khác đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng cá nhân, tổ chức và công ty. Nếu bạn đang muốn ứng dụng công nghệ học máy vào hoạt động sản xuất kinh doanh của mình thì đừng ngần ngại, hãy liên hệ ngay với A.I Tech theo số HOTLINE 0949491355 để được tư vấn chi tiết.

Lời kết

Máy học đang dần trở thành công nghệ then chốt của kỷ nguyên số hiện đại. Với khả năng học hỏi và cải thiện từ dữ liệu, công nghệ này mở ra cánh cửa đến những giải pháp đột phá trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ sản xuất kinh doanh  đến bán lẻ, từ y tế đến tài chính, máy học đã và đang để lại những dấu ấn không thể phủ nhận về tính hiệu quả và tiện ích của nó. Và A.I Tech sẽ luôn là đối đác đồng hành đáng tin cậy, hỗ trợ các tổ chức và doanh nghiệp tận dụng tối đa các lợi ích mà công nghệ này mang lại.