Machine Learning là gì? Tổng hợp các loại Machine Learning phổ biến hiện nay

Ngày nay, Machine Learning (học máy) đang trở thành “trợ thủ đắc lực” giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng hơn, ra quyết định nhanh và chính xác hơn, đồng thời vận hành hiệu quả với chi phí tối ưu. Dù vậy, không ít doanh nghiệp vẫn còn băn khoăn Machine Learning là gì? Ứng dụng ra sao để mang lại giá trị thật cho hoạt động kinh doanh? Hãy cùng FPT.AI tìm hiểu rõ hơn về công nghệ này qua bài viết sau.

Machine Learning là gì?

Machine Learning (Học máy) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, tập trung vào việc xây dựng các mô hình và thuật toán cho phép hệ thống học từ dữ liệu, nhận diện quy luật và tối ưu hiệu suất trong các tác vụ như dự đoán, phân loại và ra quyết định mà không cần lập trình quy tắc cho từng trường hợp cụ thể.

Ví dụ, khi xem phim trên Netflix, hệ thống sẽ ghi nhận thói quen xem của người dùng để gợi ý những bộ phim tương tự mà họ có thể thích. Trong lĩnh vực y tế, Machine Learning giúp phân tích hình ảnh X-quang để phát hiện sớm dấu hiệu bệnh. Còn trong thương mại điện tử, nó được dùng để dự đoán sản phẩm mà khách hàng sắp tìm mua dựa trên lịch sử tìm kiếm và hành vi trước đó.

Các loại học máy (Machine Learning) phổ biến

Mỗi loại học máy có những ưu điểm và cách ứng dụng riêng, phù hợp với từng mục tiêu kinh doanh. Cùng FPT.AI tìm hiểu các loại Machine Learning phổ biến hiện nay:

Học có giám sát (Supervised Learning)

Học máy có giám sát (Supervised Learning) là phương pháp học máy trong đó mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu đã được gắn nhãn, giúp hệ thống học mối quan hệ giữa đặc trưng đầu vào (features) và kết quả đầu ra (labels) để thực hiện các tác vụ phân loại và dự đoán với độ chính xác cao.

Về nguyên lý hoạt động, thuật toán học có giám sát sử dụng dữ liệu huấn luyện làm “tham chiếu”, liên tục tối ưu hàm mất mát (loss function) để giảm sai số giữa kết quả dự đoán và nhãn thực tế. Khi được áp dụng lên dữ liệu mới, mô hình có thể tổng quát hóa (generalization) và đưa ra dự đoán mà không cần can thiệp thủ công.

Ví dụ, trong thương mại điện tử, mô hình có thể được huấn luyện bằng dữ liệu khách hàng đã gắn nhãn như “đã mua hàng” và “chưa mua hàng”. Dựa trên các đặc trưng đầu vào như độ tuổi, giới tính và thời gian truy cập, mô hình học mối quan hệ giữa dữ liệu và nhãn để dự đoán khả năng mua hàng của khách hàng mới, từ đó hỗ trợ cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm.

Các thuật toán phổ biến trong học máy có giám sát gồm:

• Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks): Mô hình phi tuyến mô phỏng cơ chế truyền tín hiệu của não bộ, được sử dụng rộng rãi trong xử lý hình ảnh, giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên.
• Naive Bayes: Thuật toán dựa trên định lý Bayes, hiệu quả trong các bài toán phân loại văn bản.
• Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Dự đoán giá trị liên tục dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa biến đầu vào và đầu ra.
• Hồi quy logistic (Logistic Regression): Mô hình phân loại nhị phân, thường dùng trong các bài toán dự đoán xác suất xảy ra sự kiện.
• Rừng ngẫu nhiên (Random Forest): Tập hợp nhiều cây quyết định nhằm tăng độ chính xác và giảm hiện tượng overfitting.
• Máy hỗ trợ vectơ (Support Vector Machine – SVM): Thuật toán tìm siêu phẳng tối ưu để phân tách dữ liệu với khoảng cách biên lớn nhất giữa các lớp.

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Học máy không giám sát (Unsupervised Learning) là phương pháp học máy trong đó mô hình được huấn luyện trên dữ liệu chưa được gắn nhãn, với mục tiêu tự động phát hiện cấu trúc, mẫu (patterns) và mối quan hệ tiềm ẩn trong dữ liệu mà không cần đầu ra đúng được xác định trước.

Khác với học có giám sát, phương pháp này không dựa trên nhãn mà khai thác phân bố thống kê và độ tương đồng giữa các điểm dữ liệu để thực hiện các tác vụ như phân cụm (clustering), giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction) và phát hiện bất thường (anomaly detection). Nhờ đó, học không giám sát thường được sử dụng để khám phá insight, phân khúc khách hàng và hỗ trợ ra quyết định trong các bài toán phân tích dữ liệu lớn.

Ví dụ, trong marketing, học không giám sát giúp doanh nghiệp phân cụm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm mà không cần nhãn sẵn, từ đó xây dựng các chiến dịch cá nhân hóa cho từng nhóm khách hàng.

Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning)

Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning) là phương pháp học máy kết hợp giữa học có giám sát và học không giám sát, trong đó mô hình được huấn luyện bằng một lượng nhỏ dữ liệu đã gắn nhãn cùng với một tập dữ liệu lớn chưa gắn nhãn. Cách tiếp cận này giúp mô hình học mối quan hệ cơ bản từ dữ liệu có nhãn, đồng thời khai thác cấu trúc của dữ liệu không nhãn để nâng cao độ chính xác và khả năng tổng quát hóa.

Trong thực tế, mô hình ban đầu sử dụng dữ liệu có nhãn để xây dựng ranh giới phân loại sơ bộ, sau đó mở rộng tri thức bằng cách học thêm từ dữ liệu không nhãn, từ đó cải thiện hiệu suất dự đoán mà không cần gắn nhãn toàn bộ tập dữ liệu.

Ví dụ, trong nhận diện khuôn mặt, hệ thống học từ một số ảnh đã gắn nhãn, rồi dùng kiến thức đó để nhận diện các ảnh mới chưa được gắn nhãn.

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường (Reinforcement Learning) là phương pháp học máy trong đó một tác nhân (agent) học cách đưa ra quyết định tối ưu bằng cách tương tác với môi trường thông qua cơ chế thử và sai. Ở mỗi bước, agent thực hiện một hành động và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng (reward) hoặc hình phạt (penalty), từ đó điều chỉnh chiến lược để tối đa hóa tổng phần thưởng theo thời gian.

Khác với học có giám sát, học tăng cường không cần dữ liệu gắn nhãn sẵn, mà học trực tiếp từ kinh nghiệm và phản hồi thực tế, giúp mô hình dần trở nên thông minh hơn qua mỗi lần thử nghiệm.

Ví dụ, trong xe tự lái, hệ thống học tăng cường giúp xe học cách lái an toàn qua các tình huống mô phỏng, được “thưởng” khi đi đúng luật và tránh va chạm và “phạt” khi có hành vi nguy hiểm, từ đó tự cải thiện cách ra quyết định theo thời gian.

Quy trình triển khai một bài toán Machine Learning

Dưới đây là 6 bước cơ bản triển khai một mô hình học máy (Machine Learning):

Bước 1 – Thu thập dữ liệu (Data Collection)

Trong học máy, bước đầu tiên là thu thập dữ liệu từ các nguồn như cơ sở dữ liệu, văn bản, hình ảnh hoặc web. Sau đó, dữ liệu được chuẩn bị và sắp xếp lại theo định dạng phù hợp để sẵn sàng cho quá trình huấn luyện, giúp mô hình học chính xác hơn.

Bước 2 – Tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing)

Tiền xử lý dữ liệu là bước làm sạch và chuẩn bị dữ liệu trước khi huấn luyện mô hình, bao gồm loại bỏ dữ liệu lỗi, trùng lặp hoặc thiếu, và đưa dữ liệu về định dạng phù hợp. Bước này giúp mô hình học chính xác hơn và cải thiện chất lượng dự đoán. Đây là bước tốn thời gian nhất, thường chiếm hơn 70% tổng thời gian thực hiện quy trình, đặc biệt khi làm việc với lượng dữ liệu lớn.

Bước 3 – Đào tạo mô hình (Training Model)

Đào tạo mô hình (Model Training) là giai đoạn mô hình học máy được “học” từ dữ liệu đã chuẩn bị để nhận ra các quy luật và mối quan hệ trong dữ liệu. Thông qua quá trình này, mô hình dần biết cách đưa ra dự đoán chính xác hơn cho các dữ liệu mới.

Ở bước này, người dùng lựa chọn loại thuật toán phù hợp với bài toán (như học có giám sát hoặc không giám sát) và điều chỉnh các thiết lập cần thiết để mô hình cải thiện hiệu suất qua mỗi lần huấn luyện.

Bước 4 – Đánh giá mô hình (Evaluating Model)

Đánh giá mô hình (Model Evaluation) là bước kiểm tra xem mô hình học máy hoạt động tốt đến mức nào sau khi đã được huấn luyện. Ở bước này, mô hình được thử nghiệm trên tập dữ liệu mới (test data) mà nó chưa từng thấy trước đó, nhằm đo lường khả năng dự đoán trong tình huống thực tế.

Một chỉ số thường dùng là độ chính xác (accuracy), thể hiện tỷ lệ dự đoán đúng so với tổng số dự đoán. Độ chính xác càng cao thì mô hình càng đáng tin cậy và có khả năng áp dụng hiệu quả vào thực tế.

Bước 5 – Đánh giá và điều chỉnh

Tối ưu siêu tham số (Hyperparameter Tuning) là bước điều chỉnh các thiết lập quan trọng của mô hình trước và trong quá trình huấn luyện, như tốc độ học hoặc số lớp trong mạng nơ-ron. Những giá trị này ảnh hưởng trực tiếp đến cách mô hình học và mức độ chính xác của kết quả.

Bằng cách thử nghiệm nhiều cấu hình khác nhau, thông qua các phương pháp như grid search hoặc random search, người dùng có thể tìm ra bộ siêu tham số phù hợp nhất, giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác của mô hình trong thực tế.

Ứng dụng của Machine Learning thực tế

Machine Learning đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực để phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định. Một số ứng dụng tiêu biểu trong thực tế gồm:

• Y tế và chăm sóc sức khỏe: Học máy hỗ trợ phân tích hình ảnh y tế như X-quang, MRI hoặc CT scan nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh. Ngoài ra, Machine Learning còn được dùng để dự đoán nguy cơ bệnh và hỗ trợ xây dựng phác đồ điều trị cá nhân hóa.
• Dịch vụ khách hàng và chatbot: Các hệ thống AI chatbot sử dụng học máy để học từ dữ liệu hội thoại, từ đó cải thiện khả năng trả lời câu hỏi và tự động hỗ trợ khách hàng.
• An ninh mạng: Học máy giúp phát hiện hành vi bất thường và gian lận bằng cách phân tích lưu lượng mạng và hành vi người dùng, góp phần nâng cao mức độ bảo mật hệ thống.
• Tiếp thị và quảng cáo: Machine Learning được dùng để phân tích hành vi khách hàng, cá nhân hóa nội dung quảng cáo và tối ưu chiến lược tiếp thị dựa trên dữ liệu.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Học máy là nền tảng cho các ứng dụng như dịch máy và nhận dạng giọng nói. Các ứng dụng bao gồm phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis), dịch ngôn ngữ và tóm tắt văn bản, cùng nhiều ứng dụng khác. Các hệ thống như Google Translate hay Siri sử dụng ML để xử lý và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên.
• Quản lý quan hệ khách hàng (CRM): Học máy giúp phân khúc khách hàng, dự đoán khả năng rời bỏ dịch vụ (churn), đề xuất sản phẩm cá nhân hóa và tối ưu chiến dịch tiếp thị. Ngoài ra, Machine Learning còn hỗ trợ chatbot và hệ thống chăm sóc khách hàng tự động, trong khi AI tạo sinh giúp gợi ý nội dung tiếp thị và phản hồi khách hàng dựa trên dữ liệu tương tác.
• Tài chính – Ngân hàng: Machine Learning được sử dụng để phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro tín dụng và dự báo xu hướng tài chính dựa trên dữ liệu giao dịch và hành vi khách hàng.
• Thương mại điện tử: Machine Learning hỗ trợ gợi ý sản phẩm cá nhân hóa, phân tích hành vi người dùng và tối ưu trải nghiệm mua sắm, bao gồm dự đoán nhu cầu, tối ưu giá và phát hiện gian lận thanh toán.

Ưu điểm và hạn chế của học máy

Cũng như mọi công nghệ khác, Machine Learning không chỉ mang lại lợi ích mà còn có những giới hạn nhất định trong quá trình ứng dụng. Hãy cùng FPT.AI tìm hiểu về ưu nhược điểm của học máy.

Ưu điểm của Machine Learning

Machine Learning mang đến nhiều lợi thế giúp doanh nghiệp khai thác tối đa sức mạnh dữ liệu và nâng cao hiệu quả hoạt động. Một số ưu điểm nổi bật gồm:

• Tự động hóa quy trình: Giảm sự phụ thuộc vào con người nhờ khả năng xử lý và phân tích dữ liệu tự động.
• Dự đoán chính xác: Học từ dữ liệu quá khứ để dự báo xu hướng, hành vi và kết quả tương lai.
• Tối ưu chi phí và hiệu suất: Cải thiện quy trình vận hành, giúp doanh nghiệp đạt hiệu quả cao hơn với nguồn lực ít hơn.
• Phân tích dữ liệu lớn: Xử lý và khai thác giá trị từ khối lượng dữ liệu khổng lồ mà con người khó đảm nhiệm.
• Liên tục học hỏi: Huấn luyện mô hình càng nhiều, độ chính xác và hiệu quả càng cao.

Hạn chế của Machine Learning

Bên cạnh lợi ích, Machine Learning cũng tồn tại một số hạn chế trong quá trình triển khai thực tế.

• Phụ thuộc vào dữ liệu lớn: Học máy cần nhiều dữ liệu chất lượng để hoạt động hiệu quả. Việc thu thập, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu thường tốn nhiều thời gian và công sức.
• Yêu cầu chuyên môn kỹ thuật: Việc xây dựng và tối ưu mô hình đòi hỏi kiến thức về lập trình và khoa học dữ liệu.
• Tốn tài nguyên: Huấn luyện mô hình phức tạp cần phần cứng mạnh và chi phí cao, gây khó khăn cho các doanh nghiệp nhỏ.

Machine Learning và LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) có gì khác nhau?

Hiện nay, sự ra đời của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đánh dấu bước tiến mới của AI, giúp máy có thể hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên sâu sắc hơn, mở rộng khả năng ứng dụng vượt xa các mô hình học máy truyền thống.

Machine Learning và mô hình ngôn ngữ lớn đều thuộc lĩnh vực AI, nhưng chúng khác nhau về mục tiêu, quy mô dữ liệu và cách hoạt động:

• Phạm vi: Machine Learning là khái niệm rộng, bao gồm nhiều thuật toán giúp máy học từ dữ liệu để dự đoán hoặc phân loại. Trong khi đó, LLM là một dạng chuyên biệt của ML, tập trung vào xử lý và tạo ngôn ngữ tự nhiên như văn bản hoặc hội thoại.
• Dữ liệu và quy mô: ML thường làm việc với tập dữ liệu nhỏ hoặc có cấu trúc, còn LLM được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu khổng lồ từ internet, sách, bài báo… để học cách hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên.
• Khả năng ứng dụng: ML được ứng dụng trong dự đoán xu hướng, phân tích dữ liệu, nhận diện hình ảnh, còn LLM lại mạnh ở các tác vụ viết, dịch, tóm tắt, trò chuyện hoặc phân tích ngữ nghĩa.

Phân biệt Machine Learning và Deep Learning

Machine Learning và Deep Learning đều là những công nghệ phổ biến trong trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng khác nhau về cách xử lý dữ liệu, mức độ phức tạp và phạm vi ứng dụng. Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning giúp doanh nghiệp và người học lựa chọn đúng công nghệ phù hợp với nhu cầu. Dưới đây là phân biệt Machine Learning và Deep Learning:

Câu hỏi thường gặp (FAQ) về học máy

ML và AI khác nhau như thế nào?

Trả lời: AI (Trí tuệ nhân tạo) là lĩnh vực rộng mô phỏng trí thông minh con người, còn Machine Learning (học máy) là một nhánh của AI, cho phép máy tính tự học từ dữ liệu để cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình cụ thể.

Học máy kết hợp với con người như thế nào trong việc training dữ liệu?

Trả lời: Trong quá trình training dữ liệu, con người gắn nhãn và giám sát chất lượng dữ liệu, còn học máy sẽ phân tích và học từ dữ liệu đó để tối ưu mô hình, tạo nên sự kết hợp giữa trí tuệ con người và sức mạnh tính toán của máy.

ML cần bao nhiêu thời gian để thành thạo?

Trả lời: Thời gian để thành thạo Machine Learning tùy thuộc vào nền tảng kiến thức và mức độ học tập, thường mất từ 6 tháng đến 2 năm để nắm vững lý thuyết, thực hành và áp dụng vào dự án thực tế.

Hy vọng bài viết này mang đến những lời giải thỏa đáng về học máy là gì, quy trình hoạt động đến những ứng dụng thực tế cho quý doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp muốn khai thác sức mạnh của Machine Learning và mô hình LLM để nâng cấp hoạt động kinh doanh, hãy trải nghiệm ngay các giải pháp từ FPT.AI – nền tảng ứng dụng AI hàng đầu Việt Nam.

CÔNG TY TNHH FPT SMART CLOUD

Hotline: 1900638399

Địa chỉ:

• Hà Nội: Số 10 Phạm Văn Bạch, Phường Cầu Giấy
• Hồ Chí Minh: Tòa nhà PJICO, Số 186 Điện Biên Phủ, Phường Xuân Hòa
• Tokyo: 33F, Sumitomo Fudosan Tokyo Mita Garden Tower, 3-5-19 Mita, Minato-ku