Machine Learning là gì? Vì sao Machine Learning được xem là nền tảng quan trọng của thời đại số? Muốn học Machine Learning thì bắt đầu từ đâu? Tham khảo ngay bài viết về Machine Learning sau của Nghề Nghiệp Việc Làm 24h để có câu trả lời.
Machine Learning là gì?
Machine Learning (dịch tiếng Việt là máy học) là một nhánh trong trí tuệ nhân tạo (AI). Đây là lĩnh vực nghiên cứu về việc cho phép máy móc tự có khả năng cải thiện dựa trên dữ liệu mẫu (training data) hoặc kinh nghiệm. Machine Learning có thể tự đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần tới lập trình chi tiết.
Cụ thể Machine Learning là ứng dụng thuật toán nhằm phân tích cú pháp dữ liệu, học hỏi và thực hiện quyết định hoặc dự đoán liên quan. Do đó, thay vì phải code phần mềm thủ công theo hướng dẫn để thực hiện một nhiệm vụ, máy có thể được đào tạo bằng cách dùng rất nhiều dữ liệu và thuật toán để tự học cách thực hiện tác vụ.
Các bài toán về Machine Learning thường chia làm hai loại:
- Prediction – dự đoán: giá xe, giá nhà, giá cổ phiếu…
- Classification – phân loại: nhận diện đồ vật, chữ viết tay…
Các bước trong chu trình Machine Learning là gì?
Machine Learning workflow (quy trình làm việc của Machine Learning) gồm các bước cụ thể sau:
- Thu thập dữ liệu (Data collection): Để máy có thể học tập các tác vụ, bạn cần bộ dữ liệu (Dataset). Dữ liệu này có thể tự thu thập hoặc từ các kho dữ liệu đã công bố. Lưu ý, để máy hoạt động chính xác, dữ liệu cần thu thập từ nguồn chính thống, có độ xác thực.
- Tiền xử lý (Preprocessing): Đây là khâu chuẩn hoá dữ liệu, bỏ đi các thuộc tính thừa, mã hoá, gắn nhãn dữ liệu, trích xuất, rút gọn dữ liệu… Dữ liệu càng lớn, bước này càng tốn thời gian. Thông thường, bước thu thập dữ liệu và tiền xử lý chiếm tới hơn 70% tổng thời gian của quá trình.
- Huấn luyện mô hình (Training model): đây là bước huấn luyện và để mô hình học trên dữ liệu đã thu thập và xử lý ở bước đầu.
- Đánh giá mô hình (Evaluating model): Sau khi huấn luyện, mô hình cần đánh giá độ chính xác. Mức độ này đạt trên 80% được xem là kết quả tốt.
- Cải thiện (Improve): Sau khi hoàn thiện đánh giá mô hình, những mô hình có mức chính xác kém cần được huấn luyện lại cho đến khi đạt được độ chính xác đáp ứng kỳ vọng.
Các loại hình Machine Learning là gì?
Như vậy, hẳn bạn đã hiểu Machine Learning là gì. Có nhiều cách thức để phân loại Machine Learning. Trong đó, cách thức phổ biến là phân thành hai loại chính:
- Supervised Learning: đào tạo có giám sát
- Unsupervised Learning: đào tạo không giám sát
Ngoài ra, còn có các cách phân loại như:
- Semi-supervised learning: đào tạo bán giám sát
- Deep Learning: học sâu
- Reinforce Learning: đào tạo củng cố/tăng cường
Supervised learning
Supervised learning là quá trình đào tạo máy dựa trên dữ liệu đã được gắn nhãn. Con người lập trình dữ liệu đầu vào, gồm cả cách thức, phương án mong muốn. Các phương án sẽ được sắp xếp, gắn nhãn. Machine Learning chỉ cần rà soát và trả đúng kết quả theo nhãn gắn.
Ví dụ: dữ liệu đầu vào A sẽ được gắn nhãn tương ứng là A1 ở đầu ra.
Unsupervised learning
Unsupervised learning quá trình đào tạo máy bằng dữ liệu không gắn nhãn. Thông qua thuật toán, Machine Learning sẽ tìm sự tương quan dữ liệu, mô hình hoá (tức làm cho máy hiểu về dữ liệu). Từ đó, máy tự hiểu về dữ liệu, tự phân loại thành nhóm, lớp, tự xử lý dữ liệu và không thể đoán trước kết quả. Ứng dụng thường gặp của phân loại này là trong cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng dựa trên dữ liệu đầu vào gồm: lịch sử mua hàng, hành vi, sản phẩm phù hợp… Từ đó, hệ thống dự đoán và đưa ra đề xuất riêng.
Semi-supervised learning
Đây là quy trình đào tạo máy với dữ liệu đầu vào gồm cả dữ liệu gắn nhãn và không gắn nhãn. Điểm khác biệt là đáp án chưa được nhóm thành bộ. Machine Learning sẽ tự tìm cách giải tương thích với từng đáp án dựa theo dữ liệu.
Semi-supervised learning dễ thấy trong ứng dụng khảo sát thị trường. Khi ra mắt sản phẩm mới, doanh nghiệp muốn xem phản ứng của người tiêu dùng và sử dụng Machine Learning trong khi khảo sát nhằm kiểm chứng các giả định. Nhờ kết quả đó, công ty có thể điều chỉnh sản phẩm cho phù hợp hơn với đối tượng khách hàng mục tiêu trước khi sản phẩm thực sự ra mắt.
Ứng dụng của Machine Learning là gì?
Hiện nay, Machine Learning có phạm vi ứng dụng vô cùng rộng rãi, trong hầu hết mọi lĩnh vực như:
- Nhận diện hình ảnh
- Trích xuất thông tin
- Xử lý ngôn ngữ
- Phân loại dự đoán
- Tự động hoá
- Điều khiển
- Nhận dạng giọng nói
Những ngành nghề có thể ứng dụng Machine Learning đa dạng như: Tài chính, Sinh học; Nông nghiệp; Y tế, Robotics; Hóa học; Mạng máy tính; Khoa học vũ trụ; Quảng cáo; Chăm sóc khách hàng, Thời tiết, quản lý trật tự xã hội…
Khóa học Machine Learning
Như vậy, bạn đã hiểu định nghĩa cơ bản và ứng dụng của Machine Learning là gì. Nếu bạn quan tâm tới Machine Learning và muốn học hỏi về lĩnh vực này, sau đây là một số khóa học Machine Learning cơ bản đến nâng cao để bạn tham khảo.
- Machine Learning for Data Science and Analytics (ColumbiaX): Khóa học cung cấp kiến thức cơ bản về Machine Learning và khoa học dữ liệu, cách Machine Learning dùng thuật toán tìm kiếm dữ liệu, quy chuẩn dữ liệu, cách dùng mẫu dữ liệu ra quyết định và dự đoán.
- Deep Learning with Tensorflow (IBM): Khóa học hướng dẫn áp dụng deep learning bằng TensorFlow với dữ liệu phi cấu trúc, nhằm giải quyết các vấn đề thực tiễn về phân tích dữ liệu đa chiều (ví dụ: phân tích giảm chiều, suy biến, phân tích phần chính…)
- High-Dimensional Data Analysis (HarvardX): Đây là khoá học nâng cao dành cho người đã có kiến thức nền tảng về khoa học dữ liệu và Machine Learning để phân tích và bồi dưỡng thêm kỹ năng.
- Machine Learning with Python: A Practical Introduction (IBM): Khóa học giới thiệu về thuật toán học có giám sát, không giám sát, mối quan hệ giữa Machine Learning và các mô hình thống kê, cách ứng dụng vào thực tế.
- Machine Learning with Python (ACCA): Đây là khóa học về Python với nhiều kỹ năng thực tế dành cho chuyên gia tài chính, giúp tối ưu hiệu suất công việc thông qua dùng các công cụ tự động. Cụ thể là xây dựng mô hình dự đoán, ra quyết định theo hướng dữ liệu (data-driven).
- PyTorch Basics for Machine Learning (IBM): Nội dung chính của khoá học gồm đào tạo mô hình Pytorch; xây dựng pipeline học máy; ứng dụng Machine Learning bằng Pytorch; kiến thức nền về deeping learning.
Ngoài các khóa học trên, bạn có thể đăng ký theo học về Machine Learning trực tiếp tại các trung tâm hoặc cơ sở chuyên đào tạo về công nghệ thông tin, lập trình uy tín khác.
Lời kết
Trên đây, Việc Làm 24h đã chia sẻ tới bạn những thông tin cơ bản về Machine Learning là gì, ứng dụng của Machine Learning cũng như các khóa học về lĩnh vực này.
Với khả năng ứng dụng rộng rãi, tuyển dụng Machine Learning hiện nay cũng đang có nhu cầu lớn mở ra cơ hội việc làm lớn cho kỹ sư về Machine Learning và AI. Truy cập ngay Việc Làm 24h để tìm kiếm các cơ hội công việc về Machine Learning hấp dẫn và mới nhất nhé.
Xem thêm: SGE là gì? Vì sao SGE được mệnh danh thay đổi lớn trong lịch sử tìm kiếm Google?
