Machine Learning là gì? Ứng dụng Machine Learning vào cuộc sống

1. Machine Learning là gì?

Machine Learning (máy học) là 1 nhánh con của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính. Machine Learning sử dụng data, thuật toán đầu vào để tự xử lý các vấn đề và liên tục tối ưu để tạo ra những phương án xử lý mới, hiệu quả hơn; giống như cách thức tự học của não bộ con người.

Thống kê và dự đoán là 2 mục đích chính của việc áp dụng Machine Learning vì thế hệ thống này được thiết kế với khả năng tự nghiên cứu, cải tiến bản thân dựa trên những nguyên lý được lập trình ban đầu. Trong nhiều trường hợp Machine Learning sẽ tự đề xuất ra giải pháp tối ưu mà không cần được lập trình trước.

Bài toán của Machine Learning thường được chia làm hai loại:

• Dự đoán (prediction)
• Phân loại (classification)

2. Ứng dụng Machine Learning vào cuộc sống ngày nay

Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition)

Nhận dạng giọng nói là việc chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Nó được biết đến với máy nhận dạng giọng nói hoặc nhận dạng giọng nói tự động. Ở đây, một phần mềm có thể nhận ra các từ được nói trong các clip hoặc audio và sau đó chuyển đổi thành file văn bản. Phép đo trong ứng dụng này có thể là một tập hợp các số đại diện cho tín hiệu giọng nói. Ta cũng có thể phân đoạn tín hiệu giọng nói theo cường độ trong các khung thời gian khác nhau.
Nhận dạng giọng nói được sử dụng trong các ứng dụng có giao diện tương tác qua giọng nói, tìm kiếm bằng giọng nói… Giao diện người dùng thông qua giọng nói bao gồm quay số bằng giọng nói, điều hướng cuộc gọi và điều khiển thiết bị. Nó cũng có thể được sử dụng như một công cụ nhập liệu đơn giản và chuẩn bị các tài liệu có cấu trúc.

Chuẩn đoán trong ý học (Medical diagnosis)

Machine Learning có thể sử dụng trong các kỹ thuật và công cụ chuẩn đoán bệnh. Nó được sử dụng để phân tích các biểu hiện lâm sàng và kết hợp chúng để tiên đoán về sự tiến triển của bệnh tật để thông tin tới bác sỹ để lập kế hoạch điều trị và theo dõi bệnh nhân. Đây là những ứng dụng thành công của các phương pháp Machine Learning. Nó có thể giúp tích hợp các hệ thống trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Phân tích chứng khoán (Statistical Arbitrage)

Trong lĩnh vực tài chính, chứng khoán nhắm vào các giao dịch tự động ngắn hạn với số lượng giao dịch lớn. Trong các chiến lược này, người dùng sẽ tập trung vào việc thực hiện các thuật toán giao dịch cho một mã chứng khoán trên cơ sở số lượng cũng như tương quan lịch sử và các biến số kinh tế chung. Phương pháp Machine Learning được áp dụng để có thể có được các chiến lược chênh lệnh giá. Chúng ta có thể áp dụng hồi quy tuyến tính (linear regression) và Vecto hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM) cho bài toán này.

Learning associations

Learning associations là quá trình phát triển những hiểu biết sâu sắc về các hiệp hội giữa các sản phẩm. Ví dụ điển hình là làm thể nào các sản phẩm không liên quan có thể liên kế được với nhau. Một trong những ứng dụng của Machine Learning nghiên cứu mối liên hệ giữa các sản mà người dùng mua. Nếu một người mua sản phẩm thì hệ thống sẽ gợi ý các sản phẩm tương tự vì chúng có mối liên quan với nhau. Khi bất kỳ một sản phẩm mới nào được tung ra thị trường thì chúng sẽ được liên kết với các sản phẩm cũ để tăng doanh số.

Phân loại (Classification)

Classification là quá trình đặt từng cá nhân vào một trong nhiều lớp. Classification giúp phân tích các phép đo của một đối tượng để xác định xem nó sẽ thuộc vào danh mục nào. Để thiết lập mối quan hệ hiệu quả, các nhà phân tích sử dụng dữ liệu. Ví dụ, trước khi ngân hàng quyết định cho khách hàng vay, ngân hàng sẽ đánh giá xem khách hàng có khả năng trả khoản vay đó hay không. Bằng cách xem xét các yếu tố như thu nhập, tiết kiệm, lịch sử tài chính… Thông tin này được lấy từ dữ liệu cũ trong khoản vay.

Dự đoán (Prediction)

Machine Learning cũng được sử dụng trong các hệ thống dự đoán. Vẫn xem xét ví dụ về việc cho vay của ngân hàng, để tính xác suất xảy ra lỗi, hệ thống cần phân loại dữ liệu có sẵn theo nhóm. Nó được xác định bởi một bộ quy tắc được quy định bởi các nhà phân tích. Sau khi được phân loại xong, ta có thể tính xác xuất về lỗi có thể xảy ra. Những tính toán này có thể áp dụng trên nhiều lĩnh vực và mục đích khác nhau. Tạo dự đoánh là một ứng dụng phổ biến của Machine Learning.

Khai thác (Extraction)

Khai thác thông tin là một ứng dụng tốt nhất của Machine Learning. Nó là quá trình trích xuất thông tin có cấu trúc từ dữ liệu phi cấu trúc. Ví dụ các trang web, bài viết, blog, báo cáo kinh doanh và email. Cơ sở dữ liệu quan hệ duy trì đầu ra sản phẩm bởi việc trích xuất thông tin. Quá trình trích xuất lấy một tập hợp các tài liệu làm đầu vào và đầu ra dữ liệu có cấu trúc.

Hồi quy (Regression)

Chúng ta có thể thực hiện Machine Learning bằng thuật toán hồi quy. Trong hồi quy, chúng ta sử dụng các nguyên tắc của Machine Learning để tối ưu hóa các tham số. Nó cũng được sử dụng để giảm sai số gần đúng và tính toán kết quả gần nhất có thể. Cjimgs ta cimxh cps thể sử dụng Machine Learning để tới ưu hóa các chức năng. Chúng ta có thể chọn thay đổi các đầu vào để có được các kết quả gần nhất có thể.

Dịch vụ tài chính (Financial Services)

Machine Learning có rất nhiều tiềm năng trong lĩnh vực tài chính ngân hàng. Nó là động lực đằng sau sự phổ biến các dịch vụ tài chính. Machine Learning có thể giúp các ngân hàng, tổ chức tài chính đóng các tài khoản trước khi nó xảy ra. Nó cũng có thể theo dõi các mô hình chi tiêu của khách hàng. Machine Learning cũng có thể phân tích thị trường. Máy thông minh có thể được đào tạo để theo dõi các môi hình chi tiêu. Thuật toán có thể xác định các xu hướng dễ dàng và phản ứng ngay trong thời gian thực.

3. Quy trình của Machine Learning

Bước 1. Xử lý dữ liệu đầu vào 

Dữ liệu thô sẽ được chọn lọc để loại bỏ phần thừa, sắp xếp dữ liệu theo nhóm có cấu trúc nhất định. Dữ liệu thô trong từng bối cảnh sẽ khác nhau và thường rất “rối” nhưng với cơ chế sàng lọc, Machine Learning có thể tự gỡ rối. Cơ chế này giúp nhận dạng những dữ liệu quan trọng, nhóm chúng lại và cắt bỏ những dữ liệu rác để hạn chế chi phí xử lý.

Bước 2. Sử dụng thuật toán để chọn ra những phương án tối ưu nhất 

Những dữ liệu đã được phân theo nhóm được đưa vào “dây chuyền” xử lý để phân tích, kết hợp lại để tạo nên các phương án mà Machine Learning cho rằng phù hợp với vấn đề hiện tại. Hiểu đơn giản thì đây là lúc hệ thống tổ hợp các dữ liệu đầu vào, vận dụng thuật toán để hình thành, đánh giá và chọn ra những phương án khả thi nhất.

Những ứng cử viên nặng ký còn lại sau quá trình đánh giá sẽ được kiểm nghiệm trong các điều kiện giả định của yêu cầu đầu vào. Một lần nữa, các phương án lộ ra các yếu điểm sẽ bị loại bỏ. Kết quả xuất ra chính là phương án sau (nhiều) thử nghiệm có thể trụ lại mà Machine Learning cho rằng phù hợp nhất với “bài toán” đang giải.

Bước 3. Triển khai phương án tốt nhất và tiếp tục cải thiện

Phương án cuối cùng sẽ được triển khai trong thực tế và trong quá trình triển khai Machine Learning tiếp tục ghi nhận những vấn đề phát sinh, kể cả ưu và nhược điểm mà khi kiểm nghiệm chưa phát hiện ra. Sau đó, hệ thống quay lại cập nhật cho bộ dữ liệu ban đầu cách xử lý để có những phương án chuẩn xác hơn theo thời gian. 

Sau nhiều lần cập nhật, Machine Learning sẽ hình thành tiêu chuẩn cho những phương án trả ra để hướng tới phương án tốt nhất, với tốc độ xử lý nhanh, ít sai sót và rủi ro hơn.

Đọc thêm: Brainstorm là gì? Phương pháp Brainstorm hiệu quả 2023

4. Các phương pháp của Machine Learning

Supervised Machine Learning 

Supervised learning là gì? Supervised learning còn được gọi là máy học có giám sát, được định nghĩa bằng cách sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện các thuật toán 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 lắp một cách thích hợp. Điều này xảy ra như một phần của quá trình xác nhận chéo để đảm bảo rằng mô hình tránh trang bị quá nhiều hoặc trang bị thiếu thông tin.

Supervised Machine Learning 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 từ hộp thư đến của bạn. 

Một số phương pháp được sử dụng trong Supervised Machine Learning bao gồm: logistic regression, neural networks, linear regression, naive bayes, random forest, và support vector machine (SVM)

Unsupervised Machine Learning

Unsupervised Machine Learning là phương pháp sử dụng các thuật toán máy học để phân tích và phân cụm các tập dữ liệu không được gắn nhãn. Không cần sự can thiệp của con người, các thuật toán này có thể phát hiện ra các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn. Khả năng phát hiện ra những điểm tương đồng và khác biệt trong thông tin của phương pháp này khiến nó trở nên lý tưởng cho việc phân tích dữ liệu khám phá, chiến lược bán chéo (cross-sell), phân khúc khách hàng cũng như nhận dạng hình ảnh và mẫu. 

Unsupervised Machine Learning cũng được sử dụng để giảm số lượng các tính năng trong một mô hình thông qua quá trình 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: k-means clustering, neural networks, và probabilistic clustering methods.

Semi-supervised learning

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

Phương pháp Semi-supervised learning có thể giải quyết vấn đề không có đủ dữ liệu được gắn nhãn cho thuật toán học có giám sát. Nó cũng hữu ích nếu quá tốn kém để gắn nhãn đủ dữ liệu.

5. Các thuật toán phổ biến của Machine Learning

• Neural networks: Mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não con người, với một số lượng khổng lồ các nút xử lý được liên kết. Neural networks là thuật toán được dùng trong việc nhận dạng các mẫu và đóng một 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.
• Linear regression: 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.
• Logistic regression: 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.
• Clustering: Các thuật toán phân cụm có thể xác định các mẫu trong dữ liệu để nó có thể được nhóm lại. 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.
• Decision trees: Là thuật toán được sử dụng để dự đoán giá trị số (hồi quy) và phân loại dữ liệu. Decision trees sử dụng một chuỗi phân nhánh của các quyết định được liên kết có thể được biểu diễn bằng sơ đồ cây. Một trong những ưu điểm của decision trees là chúng dễ xác thực và kiểm tra, không giống thuật toán Neural networks.
• Random forests: Trong một khu rừng ngẫu nhiên, thuật toán máy học dự đoán một giá trị hoặc danh mục bằng cách kết hợp các kết quả từ một số cây quyết định.

Có thể nói rằng Machine Learning là một bước đột phá đáng kinh ngạc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, thay đổi để cải thiện cuộc sống của chúng ta.Như vậy 1900 - tin tức việc làm vừa cung cấp những thông tin hữu ích về Machine Learning. Hy vọng qua bài viết bạn hiểu được tầm quan trọng của Machine Learning và thực hành hiệu quả.

Đọc thêm:

Inbound Marketing là gì? 8 bước tạo chiến dịch Inbound Marketing hiệu quả

Điều phối viên là gì? Tìm hiểu công việc của điều phối viên

Việc làm dành cho sinh viên:

Việc làm thực tập sinh Marketing

Việc làm gia sư các môn cập nhật theo ngày mới nhất

Việc làm thêm nhân viên phục vụ nhà hàng/ quán cafe dành cho sinh viên

Việc làm cộng tác viên TeleMarketing

Mức lương của thực tập sinh Marketing là bao nhiêu?