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

Máy học (Machine Learning) là một công cụ quan trọng trong phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Với việc xử lý dữ liệu quan trọng và tốc độ tính toán ngày càng cao, machine learning đã có những đóng góp quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Vậy máy học rốt cuộc là gì? Nó đang có những ứng dụng và tác động như thế nào? Câu trả lời sẽ có qua nội dung sau đây của Techie! 

Máy học là gì?

Máy học (machine learning, còn được gọi là học máy) là một nhánh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình có khả năng học hỏi từ dữ liệu. Thay vì lập trình trực tiếp các quy tắc cụ thể để giải quyết một vấn đề, machine learning cho phép máy tính  tự “học” thông qua việc phân tích và rút ra những quy luật từ dữ liệu đầu vào. Công nghệ này cũng cho phép máy tính có khả năng cải thiện chính bản thân chúng dựa trên dữ liệu mẫu (training data) và những kinh nghiệm đã học được.

Mục tiêu của máy học là tạo ra các hệ thống có khả năng tự cải thiện hiệu suất theo thời gian và có khả năng tự động hóa quá trình học hỏi. Bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, toán học và khai phá dữ liệu, machine learning giúp máy tính phát hiện và học các mẫu, quy luật ẩn và tạo ra các mô hình dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới.

Phân loại máy học

Có thể chia machine learning thành 3 loại chính.

• Máy học có giám sát (Supervised Learning) 

Hệ thống được huấn luyện trên một tập dữ liệu có nhãn (Labeled Data). Trong đó, mục tiêu là dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới dựa trên các đặc trưng đã biết.

• Máy học không giám sát (Unsupervised Learning)

Hệ thống học từ dữ liệu không có nhãn, tìm hiểu cấu trúc và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu để phân nhóm, phân loại hoặc trích xuất thông tin.

• Máy học tăng cường (Reinforcement Learning)

Trong máy học tăng cường, hệ thống được gọi là “agent” và môi trường mà nó tương tác là “environment”. Agent nhận thông tin về trạng thái hiện tại của môi trường, dựa trên đó nó đưa ra một hành động. Môi trường sẽ cung cấp phản hồi (phần thưởng) cho hành động đó, và agent sẽ học từ phản hồi đó để cải thiện các hành động trong tương lai.

Quy trình làm việc cơ bản của máy học (Machine Learning workflow)

1. Thu nhập và tiền xử lý dữ liệu (Data collection)

Ở đây, dữ liệu chính là tài liệu học tập của máy tính. Dữ liệu sẽ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và trải qua bước xử lý ban đầu. Mục đích là loại bỏ dữ liệu bị khuyết, nhiễu, chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu.

2. Chọn mô hình máy học (Choosing model)

Có nhiều loại mô hình machine learning khác nhau như cây quyết định (Decision Tree), mạng neural, máy vector hỗ trợ (SVM)… Dựa trên mục đích mà sẽ có sự lựa chọn mô hình phù hợp cho bài toán cụ thể.

3. Huấn luyện mô hình (Training model)

Ở bước này, mô hình sẽ được huấn luyện bằng việc nhập dữ liệu ở bước 1. Trong quá trình này, sẽ có sự điều chỉnh các tham số để tối ưu hóa hiệu suất.

4. Đánh giá mô hình (Evaluating model)

Bước này liên quan đến đánh giá hiệu suất của mô hình đã được huấn luyện. Thông qua việc sử dụng tập dữ liệu kiểm tra hoặc tập xác thực, mô hình được đánh giá dựa trên các độ đo như độ chính xác (accuracy), độ phân loại đúng (precision), độ phủ (recall) và F1-score.

5. Cải thiện (Improve)

Thông thường, máy học không thể cho kết quả chính xác ngay từ lần đầu tiên. Vì thế, chúng cần được train lại bằng cách lặp lại từ bước 3 cho đến khi đạt độ chính xác như kỳ vọng.

Mô hình sau huấn luyện sẽ được ứng dụng để thực hiện các dự đoán hoặc phân loại trên dữ liệu mới. Chúng cũng có thể được tích hợp vào các ứng dụng, dịch vụ…

Ứng dụng của máy học

Có thể nói, machine learning đang được ứng dụng vào hầu hết các lĩnh vực trong cuộc sống hiện nay. Từ các hệ thống mạng xã hội, website cho đến các lĩnh vực về tự động hóa, phân tíchtài chính, sinh học, khoa học vũ trụ… Dưới đây là 5 ứng dụng thường gặp nhất:

Các tính năng Mạng xã hội

Các nền tảng mạng xã hội sử dụng thuật toán và các phương pháp máy học để tạo ra những tính năng hấp dẫn và thu hút người dùng. Ví dụ, Facebook có thuật toán để nhận biết các hoạt động, sở thích, thị hiếu người dùng. Dữ liệu để nhận biết thường được dựa trên những gì người dùng thích, thảo luận và tương tác… Trên cơ sở đó, máy học sẽ đưa ra các gợi ý mang tính cá nhân hóa cho người dùng Facebook.

Gợi ý mua hàng từ các nền tảng thương mại điện tử

Hầu hết các trang web thương mại điện tử hiện nay đều có tính năng gợi ý sản phẩm. Bằng cách sử dụng máy học, các trang web theo dõi hành vi của bạn dựa trên việc mua hàng trước đó, mẫu tìm kiếm và lịch sử giỏ hàng, sau đó đưa ra gợi ý phù hợp.

Nhận dạng hình ảnh

Đây là một trong những kỹ thuật máy học và trí tuệ nhân tạo đáng chú ý và quan trọng nhất. Kỹ thuật này được áp dụng để phân tích, phát hiện đặc điểm, đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Việc nhận dạng hình ảnh không chỉ ứng dụng để nhận dạng khuôn mặt, mà còn ở các lĩnh vực liên quan đến hình ảnh khác. Chẳng hạn nhận dạng chữ ký, phân biệt chữ viết tay hay chữ  in…

Xử lý ngôn ngữ

Các chatbot AI như ChatGPT đều có sự trợ giúp của machine learning. Máy học có nhiều ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP. Cụ thể như dịch ngôn ngữ, phân loại, tổng hợp và tóm tắt văn bản… Nhờ vào machine learning, chatbot có khả năng hiểu và tương tác với ngôn ngữ tự nhiên của con người. Từ đó có thể hỗ trợ khách hàng, trả lời câu hỏi và cung cấp thông tin trong môi trường trò chuyện.

Phân tích ý kiến, cảm xúc

Máy học có thể được sử dụng để xác định cảm xúc hoặc ý kiến của người nói hoặc người viết. Ví dụ, khi đọc một email, công cụ phân tích sẽ tìm ra tông giọng của văn bản. Từ đó phân tích trạng thái, cảm xúc, quan điểm của người viết. Điều này sẽ là căn cứ để người dùng sau đó đưa ra quyết định phù hợp.

Nghề nghiệp liên quan đến lĩnh vực Machine Learning

Machine learning là lĩnh vực quan trọng trong phát triển công nghệ AI. Do đó, nó cũng mang đến nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn trong ngành IT.

– Machine Learning Engineer: kỹ sư máy học, là người làm việc trực tiếp cho mô hình. ML Engineer có trách nhiệm triển khai và xây dựng các hệ thống machine learning. Họ phát triển các mô hình, huấn luyện dữ liệu, và triển khai các giải pháp máy học trong các ứng dụng thực tế.

– QA Language (người xử lý dữ liệu): xử lý văn bản/label/đọc hiểu và phân tích dữ liệu để đưa cho máy học. Một số công việc khác liên quan đến dữ liệu là: Research Scientist, Data Engineer…

– Machine Learning Software Engineer (Nhà phát triển ứng dụng máy học): là công việc phát triển các ứng dụng và công cụ được áp dụng kỹ thuật máy học. Chẳng hạn như phát triển các chatbot AI.

Ngoài ra, các công việc về AI nói chung cũng có sự liên kết chặt chẽ với machine learning. Theo báo cáo của TRM, machine learning sẽ tăng trưởng lên 19,9 tỷ USD vào cuối năm 2025. Hiện, nhiều ngành công nghiệp đang tìm cách áp dụng AI, vì lẽ đó sẽ có rất nhiều nghề nghiệp liên quan đến machine learning mở ra trong tương lai.

Kết luận

Như vậy, chúng ta đã vừa cùng tìm hiểu máy học là gì cũng như những ứng dụng, cơ hội nghề nghiệp liên quan.

Machine learning đã mang lại những tiến bộ đáng kể trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, cần nhận thức thêm rằng công nghệ này cũng đặt ra những thách thức đáng kể. Việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn đòi hỏi tài nguyên mạnh mẽ và hệ thống tính toán phức tạp. Bên cạnh đó, việc đảm bảo tính công bằng, minh bạch và không thiên vị trong quá trình huấn luyện và triển khai các mô hình máy học cũng là một thách thức không nhỏ. Hãy cùng chờ đợi các vấn đề này sẽ được giải quyết trong tương lai.

>>Xem thêm: Ứng dụng của máy học: tìm kiếm thông tin bằng AI