Machine Learning là gì? Cách ứng dụng của Machine Learning trong đời sống

Bên cạnh những khái niệm về Trí tuệ nhân tạo (AI) hay Deep Learning (học sâu) thì Machine Learning (học máy) cũng được nhắc đến rất nhiều trong bởi tính ứng dụng cao trong rất nhiều lĩnh vực của đời sống hiện nay. Vậy Machine Learning là gì và tại sao được ứng dụng rộng rãi đến như vậy? Hãy cùng VTC Academy tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!

Machine Learning là gì? (Nguồn: Internet)

Machine Learning là gì?

Machine Learning (học máy) là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để “bắt chước” cách làm việc cũng như suy nghĩ của con người và dần cải thiện độ chính xác của chúng. Cụ thể hơn thì khả năng của Machine Learning là sử dụng các thuật toán để phân tích những thông tin sẵn có, sau đó học hỏi và đưa ra những quyết định về những điều có liên quan.

Machine Learning là một thành phần quan trọng trong sự phát triển của lĩnh vực khoa học dữ liệu. Thay vì chúng ta phải lập trình một phần mềm với nhiều công đoạn khó nhằn, thiết lập những câu lệnh để thực hiện nhiệm vụ thì phần mềm đó có thể học cách thực hiện các chức năng thông qua một lượng dữ liệu và thuật toán.

Machine Learning hoạt động như thế nào?

Thuật toán Machine Learning được lập trình để sử dụng một bộ dữ liệu đào tạo, từ đó tạo ra một mô hình nguyên mẫu. Khi thuật toán này tiếp nhận dữ liệu mới, nó sẽ đưa ra những dự đoán phân tích dựa trên nguyên mẫu ban đầu. Chúng ta có thể chia hệ thống của một thuật toán học máy thành ba thành phần chính

• Quy trình quyết định: các thuật toán Machine Learning đều được sử dụng để đưa ra những dự đoán. Dựa trên một số dữ liệu đầu vào, thuật toán sẽ tiến hành phân tích và đưa ra ước tính về một mẫu trong nguồn dữ liệu.
• Hàm lỗi: dùng để đánh giá độ chính xác của mô hình. Một hàm lỗi so sánh với một mô hình mẫu nhằm phân tích và đánh giá độ chính xác của mô hình học máy.
• Quy trình tối ưu hóa: sau khi đã có những đánh giá sơ bộ, nếu như mô hình đó phù hợp với các điểm dữ liệu thì mô hình đó sẽ được tiến hành triển khai. Ngược lại, nếu như độ chính xác chưa đúng thì sẽ được chỉnh sửa lại cho đến khi đạt độ chính xác như kỳ vọng.

Quy trình hoạt động của Machine Learning (Nguồn: Internet)

Xem thêm bài viết: Các công cụ Python tốt nhất cho Machine Learning và Data Science

Phân loại Machine Learning

Sau khi đã tìm hiểu về khái niệm Machine Learning là gì cũng như quá trình hoạt động của công nghệ này, chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về phân loại của chúng để dễ dàng ứng dụng vào đời sống. Có rất nhiều cách phân loại Machine Learning nhưng thông thường Machine Learning được chia thành ba loại chính sau.

Machine Learning hiện nay được phân làm 3 loại chính (nguồn: Internet)

Supervised Machine Learning (Học máy có giám sát)

Supervised Machine Learning (Học máy có giám sát) được cung cấp các thuật toán với dữ liệu được gắn nhãn phù hợp, các nhà khoa học xác định các biến mà họ muốn thông qua các thuật toán. Cả đầu vào và đầu ra của thuật toán đều được xác định. Học máy có giám sát giúp các doanh nghiệp giải quyết nhiều vấn đề trong thế giới thực trên quy mô lớn. Một số phương pháp được sử dụng trong học máy có giám sát như mạng nơ-ron, Naive Bayes, hồi quy tuyến tính, hồi quy logistics, random forest, thuật toán SVM,….

Unsupervised Machine Learning (Học máy không giám sát)

Học máy không giám sát sử dụng các thuật toán Machine Learning để phân tích và phân cụm các tập dữ liệu không được gắn nhãn. Các thuật toán này phát hiện ra các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người.

Với khả năng phát hiện những điểm tương đồng và khác biệt trong nguồn dữ liệu khiến cho Machine Learning trở thành giải pháp lý tưởng để phân tích thông tin, chiến lược bán chéo, phân khúc khách hàng hay nhận dạng hình ảnh. Học máy không giám sát cũng được sử dụng để giảm số lượng chức năng trong một mô hình thông qua quá trình giảm kích thước bằng cách sử dụng các cách tiếp cận phân tích thành phần chính (PCA) hay phân tích giá trị đơn lẻ (SVD). Các thuật toán khác được sử dụng trong học máy không giám sát bao gồm neural network, xác suất,…

Semi-supervised Machine Learning (Học máy giám sát một phần)

Semi-supervised Machine Learning (Học máy giám sát một phần) là sự kết hợp giữa học máy có giám sát và không giám sát. Trong quá trình thiết lập, học máy sử dụng một tệp dữ liệu nhỏ để tiến hành phân loại và trích xuất tính năng từ một tệp dữ liệu lớn hơn. Học máy giám sát một phần có thể giải quyết vấn đề không có đủ dữ liệu để đào tạo thuật toán học có giám sát.

Một số ứng dụng của Machine Learning trong đời sống

Sau khi hiểu về Machine Learning là gì, bạn hãy cùng VTC Academy tìm hiểu các ứng dụng của chúng trong đời sống hiện nay nhé. Hiện nay, Machine Learning được ứng dụng rất nhiều trong các lĩnh vực đời sống, hỗ trợ con người trong các quy trình làm việc và nghiên cứu. Cùng điểm qua một số ứng dụng nổi bật của công nghệ học máy trong đời sống ngay sau đây.

Nhận dạng giọng nói

Hay còn được gọi là nhận dạng giọng nói tự động (ASR – Automatic Speech Recognition) là phương pháp sử dụng lập trình ngôn ngữ tư duy NLP(Neuro-linguistic Programming) để xử lý giọng nói của con người thành văn bản. Hiện nay các thiết bị di động thông minh đều tích hợp tính năng nhận dạng giọng nói vào hệ thống để người dùng có thể thực hiện tìm kiếm bằng giọng nói tiện lợi hơn.

(Nguồn: Internet)

Chẳng hạn như trợ lý ảo Siri của Apple, người dùng có thể sử dụng Siri để truy cập vào các ứng dụng như mail, tin nhắn, bản đồ,…thông qua giọng nói.

Dịch vụ khách hàng

Ngày nay, Chatbot đang dần thay thế con người trong quá trình giao tiếp với khách hàng. Chatbot trả lời các câu hỏi thường gặp về các vấn đề như bán sản phẩm, tư vấn, đề xuất cho người dùng,…bằng những dữ liệu được thiết lập từ trước.

Một ví dụ cụ thể về chức năng của Chatbot chính là những hộp thoại trên các trang web thương mại điện tử, ứng dụng nhắn tin như Slack và Facebook Messenger, những ứng dụng được thực hiện bởi trợ lý ảo.

nhận dạng giọng nói

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Machine Learning cho phép hệ thống máy tính lấy thông tin từ các hình ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào dữ liệu khác, từ đó thực hiện quy trình phù hợp. Được hỗ trợ bởi các mạng thần kinh, thị giác máy tính được ứng dụng nhiều trong việc gắn thẻ ảnh trên phương tiện truyền thông xã hội, chụp ảnh X quang trong chăm sóc sức khỏe hoặc hệ thống xe tự lái trong ngành công nghiệp ô tô.

Công cụ đề xuất

Bằng cách sử dụng phân tích hành vi người tiêu dùng, các thuật toán Machine Learning có thể giúp khám phá các xu hướng dữ liệu có thể được sử dụng để phát triển các chiến lược hiệu quả hơn. Điều này được sử dụng để đưa ra các đề xuất bổ sung có liên quan cho khách hàng trong quá trình thanh toán cho các nhà bán lẻ trực tuyến.

Xem thêm bài viết: Một số ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong Digital Marketing

Những thách thức của Machine Learning hiện nay

Bên cạnh một số ứng dụng nổi bật trong cuộc sống thì Machine Learning cũng gặp phải một số khó khăn nhất định. Khi công nghệ ngày càng phát triển, chắc chắn làm dấy lên một số lo ngại về vấn đề lạm dụng quá nhiều AI vào các quy trình làm việc, gây nên một số thách thức cho Machine Learning. Một số thách thức của Machine Learning hiện nay có thể kể đến như:

Bảo mật dữ liệu

Machine learning bản chất là một nhánh của AI, thu thập dữ liệu càng nhiều càng cho có lợi cho sự phát triển của hệ thống. Tuy nhiên, điều này cùng đi đôi với vấn đề bảo mật an ninh, quyền riêng tư dữ liệu và bảo mật dữ liệu. Đây là những vấn đề được ưu tiên hàng đầu hiện nay ở hầu hết các doanh nghiệp hiện nay, thậm chí được quy định trong điều luật tại một số quốc gia.

Chẳng hạn tại Hoa Kỳ, các tiểu bang đang triển khai các chính sách về “Đạo luật về Quyền riêng tư của người tiêu dùng California” được ban hành vào năm 2018 nhằm bảo vệ quyền riêng tư về dữ liệu của người dùng, đồng thời yêu cầu các doanh nghiệp thông báo cho người dùng nếu như muốn thu thập dữ liệu của họ.

Những luật này khiến các công ty suy nghĩ về cách họ lưu trữ và sử dụng các thông tin cá nhân nhận dạng (Personally Identifiable Information – PII). Đồng thời, họ cũng tìm cách loại bỏ các lỗi về dữ liệu cũng như phương án bảo vệ người dùng trước sự giám sát, hack và tấn công mạng.

Trách nhiệm của con người

Chính vì sự phát triển quá mạnh mẽ và sức ảnh hưởng của Machine Learning đã làm xuất hiện một số trường hợp liên quan đến đạo đức trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo. Làm thế nào để có thể chống lại việc hệ thống máy học phân biệt đối xử khi chính dữ liệu được chính con người tạo ra? Điển hình như Amazon, trong quá trình lập trình Machine Learning vào các quy trình tự động hóa đã vô tình khiến cho công nghệ học máy này phân loại sai các ứng viên theo giới tính đối với vị trí kỹ thuật viên. Điều này khiến cho Amazon phải hủy bỏ dự án.

Các doanh nghiệp cần phải có những nhận thức rõ hơn về rủi ro khi sử dụng AI vào lĩnh vực kinh doanh, thảo luận và điều chỉnh về các giá trị đạo đức của Ai để tránh cho công nghệ mới này có những nhận định sai hay hành vi phân biệt đối xử với khách hàng.

Siêu trí tuệ

Đây cũng là chủ đề thu hút rất nhiều sự chú ý của công chúng khi nhiều người cho rằng có thể AI sẽ vượt qua trí thông minh của con người trong tương lai gần. Chủ đề này còn được gọi là trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ hoặc là siêu trí tuệ (super intelligence). Nếu một trí thông minh đạt đến một mức độ siêu phàm, trở thành một siêu trí tuệ thì sẽ là một thuật toán vượt trội so với trí thông minh của con người trong mọi hoàn cảnh, kể cả nghiên cứu khoa học, trí tuệ hay kỹ năng xã hội.

Tính ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo vào mô hình xe tự lái đã khiến cho nhiều người lo lắng khi nghĩ rằng một chiếc xe không người lái sẽ không bao giờ gặp tai nạn và ai sẽ là người chịu trách nhiệm khi gặp những vấn đề về an toàn giao thông? AI có thể sẽ gây ra nhiều hậu quả hơn so với dự kiến, đe dọa đến đời sống của con người trong tương lai. Chúng ta có nên tiếp tục phát triển những công nghệ mang tính tự động hóa hay giới hạn chúng ở một số lĩnh vực cụ thể để mọi người có thể lái xe an toàn hơn?

Đây là chủ đề được thảo luận nhiều nhất và vẫn chưa có những kết luận cụ thể nào về vấn đề đạo đức của AI.

Tương lai phát triển của Machine Learning

Tuy rằng những thuật toán Machine Learning đã xuất hiện từ lâu nhưng chúng chỉ trở nên phổ biến hơn từ khi Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong đời sống. Bên cạnh đó, công nghệ học máy chính là nguồn cung cấp năng lượng cho hầu hết các ứng dụng AI tiên tiến hiện nay.

Cũng vì sự phát triển mạnh mẽ mà giờ đây Machine Learning trở thành công nghệ thu hút nhiều sự đầu tư của các “ông lớn” hàng đầu về lĩnh vực công nghệ như Amazon, Google, Microsoft, IBM,…nhằm cải tiến các quy trình hoạt động kinh doanh thành các quy trình mang tính tự động hóa, dễ dàng thu thập và phân loại dữ liệu cũng như xây dựng mô hình, đào tạo và triển khai các ứng dụng. Đặc biệt khi công nghệ học máy càng quan trọng đối với hoạt động kinh doanh và trở nên thiết thực cũng như dễ ứng dụng hơn trong môi trường công nghệ thì việc đầu tư vào công nghệ này sẽ ngày càng nhiều và gay gắt hơn.

Các mô hình Machine Learning ngày nay đều yêu cầu được tối ưu hóa cao nhằm dễ dàng hơn trong việc thực hiện công việc. Nhưng một số nhà khoa học lại đang khám phá cách để làm cho các mô hình trí tuệ nhân tạo trở nên linh hoạt hơn. Chính vì vậy, công nghệ học máy cũng được kỳ vọng sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ cùng những bước tiến nổi bật hơn trong tương lai.

Xem thêm bài viết: Tương lai của ngành Trí tuệ nhân tạo

Khóa học về Trí tuệ nhân tạo tại VTC Academy

Machine Learning thực sự là một công nghệ mới tuyệt vời và cần được khai thác nhiều hơn, một công nghệ thú vị với nhiều tiềm năng phát triển trong công cuộc tìm ra các mẫu ẩn và giải pháp tốt hơn cho các vấn đề. Chúng ta có thể kỳ vọng vào tương lai của khoa học dữ liệu có những tác động tích cực đối với hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, Machine Learning vẫn chưa đạt đến độ chính xác 100% vì các thuật toán do con người tạo ra và vẫn chịu sự tác động của con người.

Công nghệ học máy là công nghệ cuối cùng được tạo ra với nhiều quy trình phức tạp. Trước đây, công nghệ này đòi hỏi nhiều thời gian và công sức để có thể hoạt động thường xuyên, đòi hỏi sự giám sát đơn thuần.

Lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo được nhiều chuyên gia dự đoán có thể trở thành ngành nghề mũi nhọn và phát triển mạnh mẽ trong tương lai. Cũng chính vì vậy mà nhu cầu về nguồn nhân lực của ngành này khá lớn. Nếu bạn là người yêu thích công nghệ, muốn tìm hiểu nhiều hơn về Trí tuệ nhân tạo cũng như Machine Learning là gì thì đây là ngành phù hợp với bạn.

Khóa học Trí tuệ nhân tạo tại Học viện Công nghệ thông tin và Thiết kế VTC sẽ giúp bạn nắm được những kiến thức và được đào tạo chuyên sâu về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo. Với chương trình học được xây dựng phù hợp với xu hướng ngành, cung cấp đầy đủ kiến thức và kỹ năng giúp bạn trở thành kỹ sư Trí tuệ nhân tạo chuyên nghiệp. Bên cạnh đó, bạn cũng sẽ được làm quen và tham gia thực hành những dự án thực tế để biết cách xây dựng giải pháp cho doanh nghiệp thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau, từ đó bạn có thể mở rộng cơ hội nghề nghiệp của bản thân. Hãy đồng hành cùng VTC Academy để trở thành những kỹ sư chuyên nghiệp làm việc trong lĩnh vực hàng đầu hiện nay.

Tài liệu tham khảo

1. “What is Machine Learning?” – IBM
   https://www.ibm.com/topics/machine-learning
2. “Machine Learning” – TechTarget
   https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/machine-learning-ML