Machine learning là gì? Ứng dụng của Machine learning


Machine Learning là một trong những chủ đề được nhiều người quan tâm trong thời gian gần đây. Để giúp bạn hiểu rõ hơn Học máy là gì?? Các phương pháp học máy cơ bản là gì? Và những thuật toán học máy nào phổ biến hiện nay?

Hãy theo dõi bài viết này để có thêm nhiều thông tin hữu ích cho mình trong quá trình tìm hiểu nhé.

Học máy là gì?

học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước hành động của con người, dần dần cải thiện độ chính xác của nó.

Học máy cũng là một thành phần quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển. Thông qua việc sử dụng các phương pháp thống kê, các thuật toán được đào tạo để phân loại hoặc dự đoán và khám phá những hiểu biết sâu sắc từ chính các dự án khai thác dữ liệu.

Thông qua thông tin chi tiết giúp thúc đẩy quá trình ra quyết định trong kinh doanh và ứng dụng, thúc đẩy các chỉ số tăng trưởng. Khi dữ liệu lớn tiếp tục mở rộng và phát triển, nhu cầu thuê các nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng lên. Họ sẽ được yêu cầu giúp xác định các câu hỏi kinh doanh phù hợp nhất và dữ liệu để trả lời chúng.

Các vấn đề học máy thường được chia thành hai loại: dự đoán và phân loại. Các bài toán dự đoán thường là giá nhà, giá ô tô, v.v., trong khi các bài toán phân loại thường là nhận dạng chữ viết tay, đồ vật, v.v.

Học máy là gì?
Học máy là gì?

Đọc thêm: Tiếp thị AI? Lợi ích không thể tin được của ai trong tiếp thị

phương pháp học máy

Học máy có giám sát

Học có giám sát là gì?? Học có giám sát, còn được gọi là học máy có giám sát, được xác định bằng cách sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện các thuật toán nhằm phân loại dữ liệu hoặc dự đoán kết quả một cách chính xác.

Khi dữ liệu đầu vào được đưa vào mô hình, mô hình sẽ điều chỉnh trọng lượng của nó cho đến khi nó được khớp đúng cách. Điều này xảy ra như một phần của quy trình xác thực chéo để đảm bảo rằng mô hình tránh trang bị thừa hoặc thiếu trang.

Công nghệ máy học được giám sát giúp các tổ chức giải quyết nhiều vấn đề trong thế giới thực trên quy mô lớn, chẳng hạn như phân loại thư rác trong một thư mục riêng biệt khỏi hộp thư đến của bạn.

Một số phương pháp được sử dụng trong Supervised machine learning bao gồm: hồi quy logistic, mạng thần kinh, hồi quy tuyến tính, bayes ngây thơ, rừng ngẫu nhiên và máy vectơ hỗ trợ (SVM).

Học máy không giám sát

Học máy không giám sát là một phương pháp sử dụng các thuật toán học máy để phân tích và phân cụm các tập dữ liệu chưa được gắn nhãn.

Nếu không có sự can thiệp của con người, các thuật toán này có thể phát hiện các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn. Khả năng khám phá những điểm tương đồng và khác biệt về thông tin của phương pháp này khiến nó trở nên lý tưởng cho việc phân tích dữ liệu khám phá, chiến lược bán chéo, phân khúc khách hàng cũng như nhận dạng hình ảnh và mẫu.

Học máy không giám sát cũng được sử dụng để giảm số lượng tính năng trong một mô hình thông qua giảm kích thước. Phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích giá trị đơn lẻ (SVD) là hai cách tiếp cận phổ biến cho việc này.

Các thuật toán khác được sử dụng trong học tập không giám sát bao gồm: phương pháp phân cụm k-mean, mạng thần kinh và phương pháp phân cụm xác suất.

Học bán giám sát

Học bán giám sát cung cấp một phương pháp hiệu quả giữa học có giám sát và học không giám sát. Trong quá trình đào tạo, nó sử dụng tập dữ liệu được gắn nhãn nhỏ hơn để hướng dẫn phân loại và trích xuất tính năng từ tập dữ liệu lớn hơn, không được gắn nhãn.

Phương pháp học bán giám sát có thể giải quyết vấn đề không có đủ dữ liệu được gán nhãn cho thuật toán học có giám sát. Nó cũng hữu ích nếu việc dán nhãn đủ dữ liệu là quá đắt.

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo AI
Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo AI

Các thuật toán phổ biến của học máy

  • Mạng lưới thần kinh: Mô phỏng cách hoạt động của bộ não con người, với số lượng lớn các nút xử lý được liên kết. Mạng lưới thần kinh là các thuật toán được sử dụng trong nhận dạng mẫu và đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng bao gồm dịch ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và tạo hình ảnh.
  • Hồi quy tuyến tính: Thuật toán này được sử dụng để dự đoán các giá trị số, dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các giá trị khác nhau.
  • Hồi quy logistic: Một thuật toán giúp đưa ra dự đoán cho các biến phản hồi phân loại, chẳng hạn như câu trả lời “có/không” cho các câu hỏi. Nó có thể được sử dụng cho các ứng dụng như phân loại thư rác và kiểm soát chất lượng trên dây chuyền sản xuất.
  • Phân cụm: Các thuật toán phân cụm có thể xác định các mẫu trong dữ liệu để có thể phân cụm. Máy tính có thể giúp các nhà khoa học dữ liệu bằng cách xác định sự khác biệt giữa các mục dữ liệu mà con người đã bỏ qua.
  • Cây quyết định: Một thuật toán được sử dụng để dự đoán các giá trị số (hồi quy) và phân loại dữ liệu. Cây quyết định sử dụng một chuỗi các quyết định được liên kết với nhau có thể được biểu diễn bằng sơ đồ cây. Một trong những ưu điểm của cây quyết định là chúng dễ dàng xác thực và kiểm tra, không giống như mạng nơ-ron.
  • Rừng ngẫu nhiên: Trong một rừng ngẫu nhiên, thuật toán học máy dự đoán một giá trị hoặc danh mục bằng cách kết hợp kết quả từ một số cây quyết định.

Quy trình học máy

Đánh giá vấn đề

Trước khi bạn bắt đầu suy nghĩ về cách giải quyết vấn đề bằng máy học, hãy dành một chút thời gian để suy nghĩ về vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết. Hãy tự hỏi mình những câu hỏi sau đây:

  • Bạn có một vấn đề được xác định rõ để giải quyết? Có thể có nhiều cách tiếp cận khác nhau khi sử dụng máy học để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu. Điều quan trọng là phải xác định thông tin nào bạn đang cố lấy ra khỏi mô hình và tại sao bạn cần thông tin đó.
  • Học máy có phải là giải pháp tốt nhất cho vấn đề này không? Bạn chỉ nên cân nhắc sử dụng máy học cho vấn đề của mình nếu bạn có quyền truy cập vào tập dữ liệu lớn.
  • Làm thế nào bạn có thể đo lường sự thành công của mô hình?

Nguồn dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu

Bạn phải có quyền truy cập vào một tập hợp lớn dữ liệu đào tạo bao gồm thuộc tính (được gọi là tính năng trong học máy) mà bạn muốn có thể suy luận (dự đoán) dựa trên các tính năng khác.

  • Phân tích dữ liệu:
    • Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và sắp xếp hợp lý thành một bộ dữ liệu.
    • Trực quan hóa dữ liệu để tìm kiếm xu hướng.
    • Sử dụng các ngôn ngữ và công cụ tập trung vào dữ liệu để tìm các mẫu trong dữ liệu.
    • Xác định các tính năng trong dữ liệu của bạn. Các tính năng bao gồm tập hợp con các thuộc tính dữ liệu mà bạn sử dụng trong mô hình của mình.
    • Làm sạch dữ liệu để tìm bất kỳ giá trị bất thường nào do sai sót trong quá trình nhập dữ liệu hoặc đo lường.
  • Tiền xử lý dữ liệu:
    • Chuẩn hóa dữ liệu số thành một tỷ lệ chung.
    • Áp dụng các quy tắc định dạng cho dữ liệu.
    • Giảm dư thừa dữ liệu thông qua đơn giản hóa.
    • Biểu diễn văn bản dưới dạng số.
    • Gán các giá trị khóa cho các trường hợp dữ liệu.

mã mô hình của bạn

Phát triển mô hình của bạn bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học đã được thiết lập hoặc bằng cách xác định các hoạt động và phương pháp tiếp cận mới.

Bắt đầu học bằng cách làm việc thông qua các hướng dẫn của TensorFlow. Bạn cũng có thể làm theo tài liệu scikit-learning hoặc tài liệu XGBoost để tạo mô hình của mình. Sau đó, kiểm tra một số mẫu mã được thiết kế để hoạt động với Nền tảng AI.

Đào tạo, đánh giá và điều chỉnh mô hình của bạn

Ở bước này, bạn cần huấn luyện mô hình của mình, có thể hiểu là giúp mô hình học hỏi trên dữ liệu mà bạn đã thu thập và xử lý trong hai bước đầu tiên của quy trình.

Sau khi training xong, bạn cần đứng trên nhiều góc độ khác nhau để đánh giá model, tùy theo góc độ mà model sẽ có kết quả đánh giá khác nhau. Với những mẫu được đánh giá trên 80% sẽ được coi là tốt.

Cải thiện

Bước cuối cùng trong quá trình học máy là cải tiến. Sau khi hoàn thành đánh giá mô hình, các mô hình có độ chính xác kém sẽ được huấn luyện lại. Quá trình đào tạo lại sẽ bắt đầu từ bước 3 cho đến khi độ chính xác cao như bạn mong đợi. Thông thường thời gian của 3 bước cuối sẽ rơi vào khoảng 30% tổng thời gian thực hiện mô hình.

AI learning mang đến nhiều ứng dụng hữu ích
AI learning mang đến nhiều ứng dụng hữu ích

Đọc thêm: C++ là gì? Ứng dụng thực tế của ngôn ngữ lập trình C++

Ứng dụng thực tế của học máy

Một số ứng dụng thực tế của học máy giống:

  • Nhận dạng giọng nói: Được sử dụng để nhận dạng giọng nói tự động (ASR), nhận dạng giọng nói trên máy tính hoặc chuyển lời nói thành văn bản. Đây là khả năng sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để dịch giọng nói của con người sang định dạng văn bản.
  • Dịch vụ khách hàng: Các chatbot trực tuyến đang thay thế các tác nhân con người trong hành trình của khách hàng, thay đổi cách chúng ta nghĩ về các tương tác của khách hàng trên các trang web và nền tảng xã hội.
  • Thị giác máy tính: Công nghệ AI này cho phép máy tính lấy thông tin có ý nghĩa từ video, hình ảnh kỹ thuật số và các đầu vào trực quan khác, sau đó thực hiện hành động thích hợp.
  • Công cụ đề xuất: Sử dụng dữ liệu hành vi người tiêu dùng trong quá khứ, thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể giúp khám phá các xu hướng dữ liệu có thể được sử dụng để phát triển các chiến lược bán chéo hiệu quả hơn.
  • Giao dịch chứng khoán tự động: Được thiết kế để tối ưu hóa danh mục đầu tư chứng khoán, nền tảng giao dịch tần suất cao do AI điều khiển xử lý hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần sự can thiệp của con người.
  • Phát hiện gian lận: Các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể sử dụng máy học để phát hiện các giao dịch đáng ngờ.

Kết luận

Một số thông tin hữu ích về Học máy là gì? Glints đã chia sẻ chi tiết với bạn trong bài viết trên. Hy vọng qua bài viết trên của chúng tôi, bạn đã hiểu rõ hơn về Học máy là gì?.

Theo dõi Glints để biết thêm nhiều thông tin hữu ích nhé!

Tác giả

tải mẫu cv file word


Tham khảo: https://glints.com/vn/blog/machine-learning-la-gi/

Leave a Comment