Machine Learning là gì? Các loại học máy, ứng dụng và ví dụ

Trong thời đại công nghệ 4.0, học máy (Machine Learning – ML) đã trở thành một trong những lĩnh vực nổi bật nhất của trí tuệ nhân tạo (AI). Với khả năng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu, học máy đang dần thay đổi cách con người giải quyết các vấn đề phức tạp và tối ưu hóa các hoạt động kinh doanh. Bài viết này của FPT.AI sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về học máy, từ khái niệm cơ bản, các loại hình học máy, cho đến ứng dụng thực tiễn và những thách thức đặt ra trong quá trình triển khai.

Học máy là gì?

Học máy (Machine Learning – ML) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc thiết kế các hệ thống máy tính có khả năng học hỏi từ dữ liệu. Các kỹ thuật học máy phong phú cung cấp khả năng cải thiện hiệu suất của các ứng dụng phần mềm theo thời gian, dựa trên dữ liệu đầu vào.

Thuật toán học máy được xây dựng để khám phá các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Thông qua việc sử dụng dữ liệu lịch sử, các thuật toán này có thể thực hiện dự đoán, phân loại, nhóm dữ liệu, giảm chiều, và thậm chí tạo nội dung mới. Một số ứng dụng tiêu biểu của AI tạo sinh bao gồm ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic và GitHub Copilot. Những công cụ này minh chứng rõ ràng cho sự tiến bộ của học máy trong việc tái tạo và cải thiện hiệu suất.

>>> XEM THÊM: ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free

Quy trình làm việc của Machine Learning (Machine Learning Workflow)

Machine Learning Workflow thể hiện các bước cần thực hiện để làm việc với học máy một cách hiệu quả. Dưới đây là các bước cụ thể:

1. Thu thập dữ liệu (Data Collection): Đây là bước đầu tiên, trong đó bạn cần chuẩn bị một tập dữ liệu (dataset) để máy tính học. Dữ liệu có thể được tự thu thập hoặc sử dụng các tập dữ liệu đã được công bố. Quan trọng là dữ liệu phải đến từ các nguồn đáng tin cậy để đảm bảo tính chính xác, giúp mô hình học hiệu quả hơn.
2. Tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing): Bước này nhằm chuẩn hóa dữ liệu, loại bỏ các thuộc tính không cần thiết, gán nhãn, mã hóa đặc trưng, trích xuất đặc trưng hoặc giảm kích thước dữ liệu mà vẫn đảm bảo kết quả chính xác. 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.
3. Huấn luyện mô hình (Training Model): Ở bước này, mô hình được huấn luyện trên dữ liệu đã qua xử lý. Mục tiêu là giúp mô hình “học” từ dữ liệu để thực hiện các dự đoán hoặc phân loại.
4. Đánh giá mô hình (Evaluating Model): Sau khi huấn luyện, mô hình cần được đánh giá bằng cách sử dụng các chỉ số đánh giá (metrics) khác nhau. Độ chính xác trên 80% thường được coi là một mô hình tốt, nhưng các tiêu chí cụ thể có thể thay đổi tùy vào ứng dụng.
5. Cải thiện mô hình (Improve): Nếu độ chính xác của mô hình chưa đạt kỳ vọng, bạn cần cải thiện bằng cách điều chỉnh hoặc huấn luyện lại. Quy trình này lặp lại từ bước 3 cho đến khi đạt được kết quả mong muốn. Ba bước cuối thường chiếm khoảng 30% tổng thời gian thực hiện.

Quy trình này giúp đảm bảo mô hình học máy hoạt động hiệu quả, đồng thời cung cấp cơ hội để tối ưu hóa kết quả theo yêu cầu.

>>> XEM THÊM: Các kỹ thuật tiền xử lý văn bản (Text Preprocessing) chính trong trong NLP (Natural Language Processing)

Các loại học máy phổ biến

Học máy (Machine Learning – ML) thường được phân loại dựa trên cách thuật toán học hỏi và trở nên chính xác hơn khi thực hiện các dự đoán. Bốn loại học máy chính bao gồm: học có giám sát, học không giám sát, học bán giám sát, và học tăng cường. Dưới đây là chi tiết về từng loại:

Học có giám sát (Supervised Learning)

Học có giám sát là phương pháp mà thuật toán được cung cấp dữ liệu đào tạo đã được gắn nhãn. Điều này có nghĩa là các biến đầu vào và đầu ra được xác định rõ ràng, giúp thuật toán học cách liên kết giữa chúng để đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

Các ứng dụng của Supervised Learning bao gồm:

• Phân loại nhị phân: Chia dữ liệu thành hai nhóm (ví dụ: email spam hoặc không spam).
• Phân loại đa lớp: Chọn từ nhiều nhóm hơn hai (ví dụ: phân loại hình ảnh thành các danh mục động vật khác nhau).
• Hồi quy: Dự đoán các giá trị liên tục (ví dụ: dự đoán giá nhà dựa trên diện tích và vị trí).
• Mô hình tổng hợp: Kết hợp nhiều thuật toán học máy để tăng độ chính xác (ví dụ: Random Forest, Gradient Boosting).

>>> XEM THÊM: Khám phá 5 loại Generative Models (mô hình tạo sinh) nổi bật

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Phương pháp này không yêu cầu dữ liệu được gắn nhãn, thay vào đó thuật toán tự động tìm kiếm các mẫu và cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Đây là cách tiếp cận thường được sử dụng khi mục tiêu không rõ ràng hoặc dữ liệu không đầy đủ.

Ứng dụng nổi bật của Unsupervised Learning:

• Phân cụm (Clustering): Nhóm các điểm dữ liệu tương đồng vào cùng một nhóm (ví dụ: phân khúc khách hàng trong marketing).
• Phát hiện bất thường (Anomaly Detection): Tìm các điểm dữ liệu bất thường trong tập dữ liệu (ví dụ: phát hiện gian lận thẻ tín dụng).
• Khai thác quy tắc liên kết (Association Rule Mining): Tìm mối quan hệ giữa các mục thường xuyên xuất hiện cùng nhau (ví dụ: gợi ý sản phẩm trong thương mại điện tử).
• Giảm chiều (Dimensionality Reduction): Giảm số lượng biến trong dữ liệu, giữ lại thông tin quan trọng nhất (ví dụ: PCA – Principal Component Analysis).

>>> XEM THÊM: Sentiment Analysis là gì? Cơ chế hoạt động & 10 lợi ích nổi bật

Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning)

Phương pháp này kết hợp một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn với dữ liệu không gắn nhãn. Thuật toán học từ dữ liệu gắn nhãn và áp dụng kiến thức để xử lý dữ liệu chưa được gắn nhãn.

Do đó, Semi-Supervised Learning tận dụng được dữ liệu chưa gắn nhãn vốn thường dễ thu thập hơn, đồng thời giảm chi phí và thời gian gắn nhãn dữ liệu.

Các ứng dụng của Học bán giám sát như sau:

• Dịch máy: Dạy thuật toán cách dịch ngôn ngữ với số lượng từ vựng hạn chế.
• Phát hiện gian lận: Phân tích các trường hợp gian lận chỉ dựa trên một số lượng nhỏ ví dụ tích cực.
• Gắn nhãn dữ liệu tự động: Sử dụng dữ liệu gắn nhãn nhỏ để tự động dán nhãn cho tập dữ liệu lớn hơn.

>>> XEM THÊM: Fraud Detection: Công nghệ giúp eKYC phát hiện gian lận tài chính tăng hàng rào bảo mật

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường liên quan đến việc lập trình một thuật toán với mục tiêu rõ ràng và các quy tắc để đạt được mục tiêu đó. Thuật toán sẽ nhận phần thưởng khi thực hiện các hành động đưa nó đến gần mục tiêu hơn và bị phạt khi đi sai hướng.

Phương pháp này phù hợp với các tác vụ phức tạp yêu cầu tính thử nghiệm và cải thiện liên tục vì nó có khả năng tối ưu hóa hiệu suất trong các môi trường thay đổi liên tục.

Các ứng dụng của Reinforcement Learning bao gồm:

• Dạy robot: Giúp robot học cách thực hiện các tác vụ vật lý như nhặt và đặt đồ vật.
• Chơi trò chơi: Dạy bot chơi các trò chơi điện tử hoặc cờ vua, cờ vây.
• Lập kế hoạch tài nguyên: Giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực.

Tuy nhiên, việc lựa chọn thuật toán Machine Learning phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và yêu cầu cụ thể của bài toán. Chẳng hạn, các thuật toán học sâu như mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks) và mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks) có thể áp dụng linh hoạt trong học có giám sát, học không giám sát, và học tăng cường, tùy thuộc vào vấn đề cần giải quyết và mức độ sẵn có của dữ liệu.

>>> XEM THÊM: AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot

Ứng dụng thực tế của học máy

Học máy được áp dụng rộng rãi trong việc phát hiện gian lận, lọc thư rác, phát hiện phần mềm độc hại, bảo trì dự đoán và tự động hóa quy trình kinh doanh. Trong thương mại điện tử, Machine Learning được sử dụng để phát triển các công cụ đề xuất nội dung dựa trên hành vi của người dùng.

Trong lĩnh vực xe tự lái, học máy cùng với thị giác máy tính (Computer Vision) đảm bảo xe có thể điều hướng an toàn trên đường. Đặc biệt trong y tế, ML hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán và đưa ra các phác đồ điều trị dựa trên dữ liệu bệnh nhân.

Trong kinh doanh, các doanh nghiệp sử dụng học máy để:

• Trí tuệ kinh doanh (BI): Phần mềm phân tích dự đoán và BI sử dụng các thuật toán học máy như hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic để xác định các điểm dữ liệu quan trọng, mẫu và bất thường trong các tập dữ liệu lớn. Những thông tin này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, dự báo xu hướng và tối ưu hóa hiệu suất. Những tiến bộ trong AI tạo sinh cũng cho phép tạo ra các báo cáo và bảng điều khiển tóm tắt dữ liệu phức tạp dưới dạng dễ hiểu.
• Quản lý quan hệ khách hàng (CRM): Các ứng dụng học máy trong CRM bao gồm phân tích dữ liệu khách hàng để phân khúc thị trường, dự đoán hành vi như rời bỏ dịch vụ, đưa ra đề xuất cá nhân hóa, điều chỉnh giá cả, tối ưu hóa chiến dịch email, cung cấp hỗ trợ chatbot và phát hiện gian lận. AI tạo sinh cũng có thể tạo nội dung tiếp thị tùy chỉnh, tự động hóa phản hồi trong dịch vụ khách hàng và tạo ra thông tin chi tiết dựa trên phản hồi của khách hàng.
• Bảo mật và tuân thủ: Máy vector hỗ trợ (SVM) có thể phân biệt các sai lệch trong hành vi so với chuẩn mực, rất quan trọng trong việc phát hiện các mối đe dọa mạng tiềm ẩn, bằng cách tìm ra đường biên tốt nhất để phân chia dữ liệu thành các nhóm khác nhau. Các mạng đối kháng sinh (GAN) có thể tạo ra các mẫu phần mềm độc hại giả, giúp các nhóm bảo mật huấn luyện các mô hình học máy để phân biệt tốt hơn giữa phần mềm an toàn và độc hại.
• Hệ thống thông tin nguồn nhân lực (HRIS): Các mô hình học máy giúp tối ưu hóa quy trình tuyển dụng bằng cách lọc đơn ứng tuyển và xác định ứng viên phù hợp nhất cho vị trí. Chúng cũng có thể dự đoán sự rời bỏ của nhân viên, đề xuất lộ trình phát triển nghề nghiệp và tự động hóa lịch trình phỏng vấn. AI tạo sinh có thể hỗ trợ tạo mô tả công việc và tài liệu đào tạo được cá nhân hóa.
• Quản lý chuỗi cung ứng: Học máy có thể tối ưu hóa mức tồn kho, hợp lý hóa logistics, cải thiện việc lựa chọn nhà cung cấp và chủ động giải quyết các gián đoạn trong chuỗi cung ứng. Phân tích dự đoán giúp dự báo nhu cầu chính xác hơn, và mô phỏng do AI điều khiển có thể mô hình hóa các kịch bản khác nhau để cải thiện khả năng phục hồi.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên bao gồm phân tích cảm xúc, dịch ngôn ngữ và tóm tắt văn bản, cùng nhiều ứng dụng khác. Những tiến bộ trong AI tạo sinh, như GPT-4 của OpenAI và Gemini của Google, đã cải thiện đáng kể các khả năng này. Các mô hình NLP tạo sinh có thể tạo ra văn bản giống con người, cải thiện trợ lý ảo và cho phép các ứng dụng ngôn ngữ phức tạp hơn, bao gồm tạo nội dung và tóm tắt tài liệu.

Các ví dụ về ứng dụng Machine Learning của doanh nghiệp trong thực tế như sau:

• Dịch vụ tài chính: Capital One sử dụng học máy để tăng cường phân tích khối lượng dữ liệu lớn, phát hiện các giao dịch bất thường, cung cấp trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa và cải thiện kế hoạch kinh doanh. Công ty áp dụng phương pháp MLOps để triển khai các ứng dụng học máy ở quy mô lớn.
• Dược phẩm: Các hãng sản xuất thuốc sử dụng học máy trong việc khám phá thuốc mới, thử nghiệm lâm sàng và sản xuất. Ví dụ, Eli Lilly đã xây dựng các mô hình AI và học máy để xác định địa điểm tốt nhất cho thử nghiệm lâm sàng và tăng cường sự đa dạng của người tham gia, rút ngắn đáng kể thời gian thử nghiệm.
• Bảo hiểm: Chương trình Snapshot nổi tiếng của Progressive Corp sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu lái xe, cung cấp mức giá ưu đãi cho những người lái xe an toàn. Các ứng dụng khác của học máy trong bảo hiểm bao gồm thẩm định và xử lý yêu cầu bồi thường.
• Bán lẻ: Walmart đã triển khai “My Assistant”, một công cụ AI tạo sinh nội dung để hỗ trợ khoảng 50.000 nhân viên trong việc tạo nội dung, tóm tắt tài liệu lớn và hoạt động như một “đối tác sáng tạo” toàn diện. Công ty cũng sử dụng công cụ này để thu thập phản hồi của nhân viên về các trường hợp sử dụng.

>>> XEM THÊM: AI Marketing là gì? Cách mạng hóa tiếp thị nhờ Generative AI

Sự khác biệt giữa học máy và học sâu

Học sâu (Deep Learning) là một nhánh nhỏ của học máy, tập trung vào việc sử dụng các mạng nơ-ron sâu để xử lý và trích xuất thông tin từ dữ liệu. Với cấu trúc nhiều lớp, học sâu cho phép các mô hình tự động học các đặc trưng phân cấp, đặc biệt hiệu quả trong nhận dạng hình ảnh và giọng nói.

Ưu điểm và nhược điểm của Machine Learning

Học máy (ML) khi được triển khai hiệu quả mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể cho doanh nghiệp bằng cách phân tích xu hướng và dự đoán kết quả với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp thống kê truyền thống hoặc khả năng suy luận của con người. Một số lợi ích quan trọng mà ML mang lại cho doanh nghiệp bao gồm:

• Phân tích dữ liệu lịch sử để giữ chân khách hàng: ML có thể phân tích dữ liệu khách hàng trong quá khứ để tìm hiểu hành vi và giúp xây dựng chiến lược giữ chân khách hàng.
• Ra mắt hệ thống đề xuất thông minh: Các hệ thống gợi ý cá nhân hóa giúp tăng doanh thu bằng cách cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp với sở thích khách hàng.
• Cải thiện lập kế hoạch và dự báo: ML hỗ trợ doanh nghiệp lập kế hoạch dài hạn chính xác hơn và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
• Đánh giá mô hình để phát hiện gian lận: Bằng cách sử dụng dữ liệu giao dịch, các thuật toán ML có thể phát hiện gian lận nhanh hơn và chính xác hơn.
• Tăng hiệu quả hoạt động và cắt giảm chi phí: ML tự động hóa các tác vụ thường lệ, giảm tải cho nhân viên và tối ưu hóa quy trình.

Tuy nhiên, ML cũng đối mặt với những thách thức quan trọng. Đầu tiên, triển khai ML có thể rất tốn kém. Việc đầu tư vào phần mềm, phần cứng và cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu yêu cầu chi phí lớn, chưa kể đến mức lương cao của các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học.

Các thuật toán phức tạp như mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) không chỉ yêu cầu lượng dữ liệu khổng lồ mà còn khó giải thích kết quả. Thiên vị dữ liệu (bias) do các thuật toán học từ các tập dữ liệu chứa lỗi hoặc loại trừ một số nhóm đối tượng có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc phân biệt đối xử. Nếu doanh nghiệp dựa vào các mô hình sai lệch để đưa ra quyết định, hậu quả pháp lý và ảnh hưởng đến danh tiếng có thể rất nghiêm trọng.

>>> XEM THÊM: AGI là gì? 100 tỷ USD lợi nhuận – OpenAI & Microsoft thực dụng hóa AGI

Cách chọn và xây dựng mô hình học máy phù hợp

Việc phát triển một mô hình học máy hiệu quả để giải quyết vấn đề đòi hỏi sự tận tâm, thử nghiệm kỹ lưỡng và sự sáng tạo. Mặc dù quá trình này có thể phức tạp, nhưng có thể được tóm tắt trong bảy bước chính để xây dựng một mô hình học máy:

1. Hiểu rõ vấn đề kinh doanh và xác định tiêu chí thành công: Chuyển đổi kiến thức của đội ngũ về vấn đề kinh doanh và mục tiêu dự án thành một định nghĩa vấn đề phù hợp cho học máy. Xem xét lý do tại sao dự án cần áp dụng học máy, lựa chọn loại thuật toán phù hợp nhất cho vấn đề, các yêu cầu về tính minh bạch, giảm thiểu độ lệch, cũng như xác định đầu vào và đầu ra mong muốn.
2. Xác định nhu cầu về dữ liệu và hiểu rõ dữ liệu cần thiết: Xác định loại dữ liệu cần thiết để xây dựng mô hình và đánh giá mức độ sẵn sàng của dữ liệu cho việc huấn luyện. Xem xét khối lượng dữ liệu cần thiết, cách phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra, và liệu có thể sử dụng các mô hình học máy đã được huấn luyện trước hay không.
3. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu cho quá trình huấn luyện: Làm sạch và gắn nhãn dữ liệu, bao gồm việc thay thế các dữ liệu không chính xác hoặc bị thiếu, giảm nhiễu và loại bỏ sự mơ hồ. Giai đoạn này cũng có thể bao gồm việc tăng cường dữ liệu, bổ sung dữ liệu cần thiết và ẩn danh hóa dữ liệu cá nhân tùy theo tập dữ liệu. Cuối cùng, chia dữ liệu thành các tập huấn luyện, kiểm tra và xác thực.
4. Xác định các đặc trưng của mô hình và tiến hành huấn luyện: Bắt đầu bằng việc lựa chọn các thuật toán và kỹ thuật phù hợp, bao gồm cả việc thiết lập các siêu tham số. Tiếp theo, huấn luyện và xác thực mô hình, sau đó tối ưu hóa khi cần thiết bằng cách điều chỉnh siêu tham số và trọng số. Tùy thuộc vào vấn đề kinh doanh, các thuật toán có thể bao gồm khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, như mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN) hoặc transformer cho các tác vụ NLP, hoặc các thuật toán tăng cường để tối ưu hóa mô hình cây quyết định.
5. Đánh giá hiệu suất của mô hình và thiết lập chuẩn mực: Thực hiện các tính toán như ma trận nhầm lẫn, xác định các KPI kinh doanh và các chỉ số học máy, đo lường chất lượng của mô hình và xác định xem mô hình có đáp ứng được mục tiêu kinh doanh hay không.
6. Triển khai mô hình và theo dõi hiệu suất trong môi trường sản xuất: Phần này của quy trình, thường được gọi là vận hành mô hình (MLOps), thường được thực hiện hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy. Liên tục đo lường hiệu suất của mô hình, phát triển các tiêu chuẩn cho các phiên bản mô hình trong tương lai và lặp lại quá trình để cải thiện hiệu suất tổng thể. Môi trường triển khai có thể trên đám mây, tại biên hoặc tại cơ sở.
7. Liên tục tinh chỉnh và điều chỉnh mô hình trong quá trình hoạt động: Ngay cả sau khi mô hình học máy đã được đưa vào sản xuất và được giám sát liên tục, công việc vẫn chưa kết thúc. Những thay đổi về nhu cầu kinh doanh, khả năng công nghệ và dữ liệu thực tế có thể đặt ra các yêu cầu và thách thức mới.

Tóm lại, học máy đã và đang chứng minh vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và xã hội. Với khả năng phân tích, dự đoán và tự động hóa mạnh mẽ, học máy không chỉ mở ra những cơ hội mới mà còn thúc đẩy sự phát triển vượt bậc trong nhiều lĩnh vực.

Tuy nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của học máy, việc hiểu rõ cách áp dụng, cùng với việc cân nhắc các thách thức về đạo đức, thiên vị và chi phí, là điều cần thiết. Doanh nghiệp cần đảm bảo chất lượng dữ liệu, giảm thiên vị trong mô hình để Machine có thể phát huy tối đa hiệu quả mà không gây ra các tác động tiêu cực. Hy vọng bài viết của FPT.AI đã mang đến cho bạn các thông tin bổ ích.

Nguồn tham khảo: TechTarget. (n.d.). What is machine learning (ML)? Definition, types, applications and examples. Retrieved January 7, 2025, from https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/machine-learning-ML