Machine Learning là gì? Các thuật toán và ứng dụng thực tế

Machine Learning là gì? Machine learning là gì trong AI? Machine Learning, hay còn gọi là máy học, là một trong những công nghệ được quan tâm hàng đầu hiện nay bên cạnh trí tuệ nhân tạo (AI). Mô hình học máy hoạt động dựa trên các thuật toán tiên tiến để thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu, giúp tối ưu hóa quá trình dự đoán và ra quyết định. Vậy có bao nhiêu thuật toán được sử dụng trong Machine Learning Workflow? Cùng Bí quyết quản trị sản xuất tìm hiểu chi tiết qua bài viết dưới đây.

 

Machine Learning là gì?

 

Machine Learning (học máy) là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, tập trung vào việc phát triển các kỹ thuật giúp hệ thống có khả năng tự học từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể.

 

 

Cốt lõi của Machine Learning là sử dụng dữ liệu và thuật toán nhằm mô phỏng quá trình học hỏi của con người, từ đó nâng cao độ chính xác theo thời gian. Bằng cách áp dụng các phương pháp thống kê và thuật toán, Machine Learning hỗ trợ phân loại, dự đoán và phát hiện các thông tin quan trọng trong quá trình khai thác dữ liệu.

 

Machine learning workflow

 

Quy trình học máy hướng dẫn cách làm việc với công nghệ máy học một cách hiệu quả. Cụ thể, quy trình này bao gồm các bước sau:

 

Thu thập dữ liệu (Data Collection): Để mô hình có thể học tập, cần có một bộ dữ liệu phù hợp. Bạn có thể tự thu thập dữ liệu hoặc sử dụng các tập dữ liệu đã được công bố. Việc thu thập từ các nguồn chính thống giúp đảm bảo dữ liệu có độ chính xác cao, góp phần nâng cao hiệu quả của mô hình học máy.

 

 

Tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing): Đây là giai đoạn chuẩn hóa dữ liệu, loại bỏ các thuộc tính dư thừa, gán nhãn, mã hóa đặc trưng, trích xuất và giảm thiểu dữ liệu nhưng vẫn giữ nguyên tính đại diện. Quá trình này tiêu tốn nhiều thời gian nhất, thường tỷ lệ thuận với khối lượng dữ liệu có sẵn. Thực tế, hai bước đầu tiên thường chiếm hơn 70% tổng thời gian thực hiện.

 

Huấn luyện mô hình (Training Model): Sau khi dữ liệu đã được xử lý, mô hình sẽ được huấn luyện trên tập dữ liệu đó để học cách nhận diện và đưa ra dự đoán.

 

Đánh giá mô hình (Evaluating Model): Sau khi huấn luyện, mô hình cần được kiểm tra và đánh giá bằng các công cụ đo lường hiệu suất. Một mô hình đạt độ chính xác trên 80% được xem là có chất lượng tốt.

 

Xem thêm: Mô hình ADDIE là gì? 5 giai đoạn chính trong đào tạo

 

 

Cải thiện mô hình (Improvement): Nếu mô hình chưa đạt độ chính xác mong muốn, cần tiếp tục điều chỉnh và đào tạo lại. Quá trình này lặp lại từ bước huấn luyện cho đến khi đạt kết quả tối ưu. Ba bước cuối cùng thường chiếm khoảng 30% tổng thời gian thực hiện.

 

Một số khái niệm bạn cần biết về Machine Learning

 

Dataset - Tập dữ liệu: Đây là tập hợp dữ liệu thô được thu thập trong quá trình lấy dữ liệu, chưa qua xử lý. Một tập dữ liệu có thể bao gồm một hoặc nhiều điểm dữ liệu riêng lẻ.

 

 

Data point - Điểm dữ liệu: Mỗi điểm dữ liệu đại diện cho một đơn vị thông tin độc lập trong tập dữ liệu. Ví dụ, nếu bạn có dữ liệu về thời gian xây dựng, diện tích và giá nhà, thì một điểm dữ liệu sẽ chứa toàn bộ thông tin này. Tập hợp nhiều điểm dữ liệu tạo thành một Dataset.

 

Training data, test data: Tập dữ liệu thường được phân chia thành hai phần: dữ liệu huấn luyện (training data) dùng để đào tạo mô hình Machine Learning, và dữ liệu kiểm tra (test data) giúp dự đoán kết quả cũng như đánh giá hiệu suất của mô hình.

 

Feature vector - Vectơ đặc trưng: Mỗi điểm dữ liệu được biểu diễn dưới dạng một vectơ đặc trưng, trong đó mỗi chiều của vectơ tương ứng với một thuộc tính cụ thể của điểm dữ liệu. Vì mô hình Machine Learning chỉ có thể học từ các vectơ đặc trưng này, nên tập dữ liệu cần được chuyển đổi thành tập hợp các vectơ trước khi đưa vào mô hình.

 

 

Model - Mô hình: Mô hình là thành phần cốt lõi trong Machine Learning, được huấn luyện dựa trên tập dữ liệu huấn luyện thông qua các thuật toán cụ thể. Sau khi học từ dữ liệu, mô hình có thể thực hiện dự đoán hoặc đưa ra quyết định dựa trên thông tin đã học được.

 

Xem thêm: Mô hình pestel là gì? Quy trình phân tích mô hình PESTEL

 

Các phương pháp Machine Learning cơ bản

 

Supervised Machine Learning

 

Supervised Machine Learning (Học máy có giám sát) là một phương pháp trong trí tuệ nhân tạo, trong đó các thuật toán được huấn luyện trên các tập dữ liệu đã được gán nhãn. Cách tiếp cận này cho phép hệ thống học cách phân loại dữ liệu hoặc dự đoán kết quả với độ chính xác cao.

 

Ứng dụng của học máy có giám sát rất rộng rãi trong thực tế, chẳng hạn như việc nhận diện và phân loại thư rác, giúp tách email không mong muốn khỏi hộp thư đến một cách hiệu quả.

 

 

Unsupervised Machine Learning

 

Unsupervised Machine Learning (Học máy không giám sát) là một phương pháp sử dụng thuật toán để phân tích và nhóm các tập dữ liệu chưa được gán nhãn. Nhờ đó, hệ thống có thể phát hiện ra các mẫu hoặc cụm dữ liệu tiềm ẩn mà không cần đến sự can thiệp của con người.

 

Với khả năng nhận diện sự tương đồng và khác biệt trong dữ liệu, học máy không giám sát trở thành một công cụ lý tưởng để phân tích dữ liệu, nhận dạng hình ảnh cũng như xác định các phân khúc khách hàng.

 

Ngoài ra, phương pháp này còn được ứng dụng để giảm số lượng tính năng trong một mô hình thông qua thuật toán Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction). Hai kỹ thuật phổ biến trong lĩnh vực này là Phân tích thành phần chính (PCA) và Phân tích giá trị kỳ dị (SVD), giúp tối ưu hóa hiệu suất mô hình và cải thiện quá trình xử lý dữ liệu.

 

Semi-supervised Machine Learning

 

Semi-supervised Machine Learning (Máy học bán giám sát) là phương pháp tối ưu giúp thu hẹp khoảng cách giữa học có giám sát (Supervised Machine Learning) và học không giám sát (Unsupervised Machine Learning). Phương pháp này kết hợp một lượng nhỏ dữ liệu có gán nhãn với một lượng lớn dữ liệu chưa được gán nhãn để thực hiện phân loại và trích xuất đặc trưng hiệu quả.

 

Hơn nữa, máy học bán giám sát đóng vai trò quan trọng trong các tình huống thiếu dữ liệu có gán nhãn, giúp cải thiện khả năng huấn luyện mô hình học có giám sát, nâng cao độ chính xác và tối ưu hóa thời gian xử lý.

 

Xem thêm: Six sigma là gì? Lợi ích, nguyên tắc áp dụng mô hình 6 sigma

 

10 thuật toán Machine Learning phổ biến nhất hiện nay

 

Linear Regression (Hồi quy tuyến tính)

 

Linear Regression (Hồi quy tuyến tính) là một thuật toán phổ biến trong Machine Learning, được sử dụng trong thống kê để phân tích và dự đoán dữ liệu khi biến phụ thuộc có giá trị liên tục. Trong khi đó, các biến độc lập có thể mang giá trị liên tục hoặc phân loại.

 

Để dễ hình dung về cách thuật toán này hoạt động, hãy tưởng tượng bạn cần sắp xếp các khúc gỗ theo thứ tự trọng lượng tăng dần mà không thể cân trực tiếp từng khúc, vì việc đó quá tốn thời gian. Thay vào đó, bạn dựa vào quan sát trực quan như chiều cao, chu vi để ước lượng và sắp xếp. Tương tự, trong Machine Learning, hồi quy tuyến tính sử dụng các biến đầu vào để ước lượng giá trị của biến phụ thuộc.

 

 

Logistic Regression (Hồi quy logistic)

 

Logistic Regression (Hồi quy logistic) là một phương pháp được sử dụng để dự đoán các giá trị nhị phân, chẳng hạn như 0 hoặc 1, dựa trên một tập hợp các biến độc lập. Thuật toán này áp dụng hàm logit để mô hình hóa xác suất xảy ra của một sự kiện.

 

Để đạt hiệu suất tối ưu, hồi quy logistic hoạt động tốt nhất khi loại bỏ các biến không liên quan đến đầu ra. Đây là một mô hình học nhanh, đặc biệt phù hợp với các bài toán phân loại nhị phân.

 

 

Decision Tree (Cây quyết định)

 

Decision Tree (Cây quyết định) trong Machine Learning là một thuật toán học có giám sát, được ứng dụng để giải quyết các bài toán phân loại. Thuật toán này có khả năng hoạt động hiệu quả đối với cả biến phụ thuộc dạng phân loại và dạng liên tục.

 

Trong mô hình Cây quyết định, tập dữ liệu được chia thành các nhóm nhỏ đồng nhất hơn dựa trên các thuộc tính và biến độc lập, giúp tối ưu hóa quá trình phân loại và dự đoán.

 

Thuật toán Support Vector Machine (Thuật toán SVM)

 

Thuật toán Support Vector Machine (Thuật toán SVM) là một phương pháp phân loại dữ liệu hiệu quả. Nguyên tắc hoạt động của thuật toán này là biểu diễn dữ liệu dưới dạng các điểm trong không gian N chiều, trong đó N tương ứng với số lượng đặc trưng của dữ liệu. Mỗi đặc trưng sẽ được gán một tọa độ cụ thể, giúp xác định ranh giới phân loại một cách rõ ràng. SVM được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực quan trọng như phân loại hình ảnh quy mô lớn, tối ưu hiển thị quảng cáo và nhận diện hình ảnh.

 

Thuật toán Naive Bayes

 

Thuật toán Naive Bayes là một thuật toán đơn giản nhưng có độ chính xác dự đoán đáng kể. Mô hình này giả định rằng sự xuất hiện của một đặc trưng trong một lớp không phụ thuộc vào sự có mặt của bất kỳ đặc trưng nào khác.

 

Dù trong thực tế, các đặc trưng có thể liên quan đến nhau, nhưng thuật toán Naive Bayes vẫn xử lý chúng một cách độc lập khi tính toán xác suất, từ đó đưa ra dự đoán chi tiết nhất. Nhờ tính đơn giản và hiệu quả, Naive Bayes dễ dàng triển khai và đặc biệt hữu ích trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn cũng như những bài toán phức tạp.

 

Thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN)

 

Thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) là một trong những phương pháp phổ biến trong khoa học dữ liệu, đặc biệt trong các bài toán phân loại. KNN hoạt động bằng cách lưu trữ toàn bộ dữ liệu huấn luyện và phân loại một điểm mới dựa trên số phiếu của K láng giềng gần nhất.

 

Thuật toán này xác định nhãn của điểm dữ liệu mới bằng cách tìm nhóm có nhiều điểm tương đồng nhất, dựa trên một hàm đo khoảng cách. Để minh họa, có thể liên hệ với đời sống thực: khi muốn tìm hiểu về một người, ta thường hỏi thông tin từ bạn bè hoặc đồng nghiệp của họ.

 

Tuy nhiên, khi áp dụng KNN, cần chú ý đến việc chuẩn hóa dữ liệu, vì thuật toán có thể bị sai lệch nếu các biến có đơn vị đo lường khác nhau. Do đó, việc tiền xử lý dữ liệu trước khi sử dụng KNN là một bước quan trọng để đảm bảo độ chính xác của mô hình.

 

Thuật toán K-Means

 

Thuật toán K-Means là một thuật toán học máy không giám sát (Unsupervised Machine Learning) được sử dụng để giải quyết bài toán phân cụm. Dữ liệu sẽ được chia thành một số cụm nhất định (gọi là K), sao cho các điểm dữ liệu trong cùng một cụm có mức độ tương đồng cao hơn so với những điểm thuộc cụm khác.

 

Quy trình hoạt động của thuật toán K-Means:

• Thuật toán chọn ngẫu nhiên K điểm làm tâm cụm (centroid).

• Mỗi điểm dữ liệu được gán vào cụm có centroid gần nhất.

• Tính toán lại vị trí centroid mới dựa trên các điểm dữ liệu trong từng cụm.

• Lặp lại quá trình gán cụm và cập nhật centroid cho đến khi vị trí các centroid không thay đổi nữa hoặc đạt điều kiện hội tụ.

​

 

Thuật toán Random Forest

 

Thuật toán Random Forest bao gồm một tập hợp các Decision Tree. Khi cần phân loại một đối tượng mới dựa trên các thuộc tính của nó, từng cây trong rừng sẽ thực hiện phân loại và đưa ra phiếu bầu cho một lớp nhất định.

 

Quá trình hoạt động của Random Forest diễn ra theo các bước sau:

 

• Chọn ngẫu nhiên các mẫu dữ liệu từ tập dữ liệu ban đầu.

• Xây dựng Decision Tree cho từng mẫu và đưa ra dự đoán dựa trên từng cây.

• Tổng hợp kết quả từ các cây bằng phương pháp bỏ phiếu.

• Lựa chọn kết quả có số phiếu cao nhất làm đầu ra cuối cùng.

​

Thuật toán Dimensionality Reduction (giảm kích thước)

 

Dữ liệu khổng lồ hiện nay đang được thu thập, lưu trữ và phân tích bởi các doanh nghiệp, cơ quan chính phủ và tổ chức nghiên cứu. Những dữ liệu thô này chứa đựng một lượng thông tin khổng lồ, nhưng thách thức lớn nhất là xác định các biến số và mẫu quan trọng.

 

Dimensionality Reduction (giảm kích thước dữ liệu) là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ không gian có số chiều cao sang không gian có số chiều thấp hơn. Mục tiêu của quá trình này là giảm số lượng đặc trưng trong khi vẫn giữ lại những thông tin quan trọng và có giá trị từ dữ liệu ban đầu.

 

Thuật toán Gradient Boosting và thuật toán AdaBoosting

 

Thuật toán Gradient Boosting cho phép xử lý khối lượng dữ liệu lớn nhằm đưa ra dự đoán với độ chính xác tối ưu. Bằng cách kết hợp sức mạnh dự báo của nhiều mô hình ước tính cơ sở, thuật toán này giúp nâng cao độ chính xác của kết quả cuối cùng.

 

Trong khi đó, AdaBoost là một thuật toán học tăng cường mạnh mẽ, có khả năng đẩy nhanh quá trình tạo bộ phân loại hiệu quả. Đây cũng là thuật toán tăng cường đầu tiên được phát triển thành công cho các bài toán phân loại nhị phân.

 

 

Ứng dụng của mô hình học máy Machine Learning tại thời điểm hiện tại

 

Hiện nay, công nghệ máy học đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, mang lại những cải tiến đáng kể trong hoạt động kinh doanh, chăm sóc khách hàng và đời sống hàng ngày. Một số ứng dụng tiêu biểu có thể kể đến như:

 

Dịch vụ chăm sóc khách hàng

 

Các chatbot trực tuyến đang dần thay thế con người trong việc hỗ trợ và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Nhờ công nghệ này, quá trình tương tác trên website và nền tảng mạng xã hội trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn.

 

Chatbot có khả năng trả lời các câu hỏi thường gặp liên quan đến vận chuyển, chính sách bán hàng hoặc cung cấp các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa theo nhu cầu người dùng. Ngoài ra, chúng cũng hỗ trợ giải quyết tự động nhiều vấn đề phổ biến, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình chăm sóc khách hàng.

 

Thị giác máy tính

 

Thị giác máy tính cho phép hệ thống phân tích và trích xuất thông tin từ hình ảnh, video hoặc dữ liệu trực quan khác, từ đó đưa ra những hành động phù hợp.

 

Được hỗ trợ bởi mạng nơ-ron phức hợp, công nghệ này đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như nhận diện hình ảnh trên mạng xã hội, phân tích ảnh y khoa trong chăm sóc sức khỏe, hay điều hướng xe tự hành trong ngành công nghiệp ô tô.

 

Công cụ đề xuất sản phẩm

 

Dựa trên dữ liệu hành vi tiêu dùng trước đây, các thuật toán máy học có thể dự đoán xu hướng trong tương lai, giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược bán hàng hiệu quả hơn.

 

Nhờ công nghệ này, các nền tảng thương mại điện tử có thể cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm bằng cách gợi ý sản phẩm phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng khách hàng, đặc biệt là trong giai đoạn thanh toán.

 

Giao dịch chứng khoán tự động

 

Trong lĩnh vực tài chính, các nền tảng giao dịch tần suất cao (HFT) ứng dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để thực hiện hàng nghìn, thậm chí hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần sự can thiệp của con người.

 

Những hệ thống này giúp tối ưu hóa danh mục đầu tư, giảm thiểu rủi ro và tận dụng cơ hội thị trường trong thời gian ngắn nhất có thể.

 

Phát hiện gian lận

 

Ngành ngân hàng và tài chính sử dụng công nghệ máy học để phát hiện các giao dịch đáng ngờ, ngăn chặn rủi ro gian lận tài chính. Tương tự, trong lĩnh vực giáo dục, các hệ thống giám sát có thể nhận diện hành vi gian lận thi cử dựa trên dữ liệu và mô hình đã được huấn luyện trước đó.

 

Sau khi phát hiện bất thường, con người sẽ tiếp tục kiểm tra và xác minh nhằm đảm bảo độ chính xác của kết quả.

 

 

Với sự phổ biến và hiệu quả mà Machine Learning mang lại, việc tìm hiểu và nắm vững công nghệ này sẽ trở thành một lợi thế quan trọng trong thời đại công nghệ 4.0.

 

 

Như vậy, qua bài viết trên, Bí quyết Quản trị Sản xuất đã giúp bạn hiểu rõ hơn về machine learning là gì và tầm quan trọng của nó trong kỷ nguyên công nghệ hiện đại. Việc ứng dụng Machine Learning vào xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn mở ra nhiều cơ hội phát triển trong đa dạng lĩnh vực. Hy vọng những thông tin trên sẽ mang đến cho bạn những kiến thức hữu ích và góc nhìn sâu sắc hơn về công nghệ này.

 

>>> Có thể tham khảo thêm:

• Nhà máy thông minh là gì? Giải pháp sản xuất hiện đại tối ưu

• Phân tích mô hình 5 áp lực cạnh tranh - Lợi ích & Thách thức

• Dự báo nhu cầu là gì? 5 phương pháp dự báo nhu cầu hiệu quả

 

Để được TƯ VẤN MIỄN PHÍ phần mềm ERP, mời bạn đăng ký theo thông tin sau: