Bài viết

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

Tháng Mười Hai 28, 2024

Chia sẻ với:

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 (ML) là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo (AI), trong đó máy tính tự học từ dữ liệu có sẵn để có thể tự đưa ra quyết định, dự đoán và tìm ra quy luật, mô hình ẩn để cải thiện hiệu suất mà không cần con người lập trình chi tiết từng quy tắc. Các bài toán trong ML thường được chia thành hai nhóm chính là dự đoán và phân loại, mỗi nhóm hướng đến những mục tiêu và phương pháp xử lý dữ liệu khác nhau.

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.

Machine Learning - Công nghệ giúp máy tính tự học và không ngừng cải thiện từ dữ liệu. — Machine Learning – Công nghệ giúp máy tính tự học và không ngừng cải thiện từ dữ liệu.

>>> XEM THÊM: OCR là gì? Machine Learning giúp công nghệ OCR số hoá tài liệu như thế nào?

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 có giám sát (Supervised Learning) là phương pháp máy tính học từ dữ liệu huấn luyện ML đã được gắn nhãn, tức là mỗi thông tin đầu vào đều có sẵn kết quả đúng đi kèm. Quá trình này giúp mô hình học máy tìm ra mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra, từ đó có thể dự đoán kết quả cho những dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy. Nói cách khác, máy tính “học từ câu hỏi có đáp án” để có thể dự đoán chính xác hơn.

Ví dụ, trong thương mại điện tử, hệ thống có thể được huấn luyện bằng dữ liệu khách hàng đã được gắn nhãn như “đã mua hàng” hoặc “chưa mua hàng”. Sau khi học, mô hình sẽ biết nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm như độ tuổi, giới tính, thời gian truy cập… Từ đó, doanh nghiệp có thể dự đoán nhóm khách hàng tiềm năng và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm hiệu quả hơn.

Mô hình học có giám sát sẽ điều chỉnh sai số để đưa ra kết quả chính xác hơn

>>> XEM THÊM: Xu hướng ứng dụng công nghệ OCR trong ngành bảo hiểm tại Việt Nam

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Học không giám sát (Unsupervised Learning) là phương pháp máy tính tự học từ dữ liệu chưa được gắn nhãn, tức là không có câu trả lời đúng sai sẵn có. Thay vì được hướng dẫn, mô hình sẽ tự phân tích và khám phá các quy luật, cấu trúc hoặc mối quan hệ tiềm ẩn trong dữ liệu. Mục tiêu chính là tìm ra các nhóm dữ liệu tương đồng (clusters) hoặc mẫu ẩn giúp con người hiểu sâu hơn về dữ liệu mà không cần can thiệp trực tiếp.

Ví dụ, trong lĩnh vực marketing, doanh nghiệp có thể sử dụng học không giám sát để phân tích nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm mà không cần biết trước ai thuộc nhóm nào. Từ đó, doanh nghiệp dễ dàng thiết kế các chiến dịch cá nhân hóa phù hợp cho từng nhóm khách hàng tiềm năng.

Học không giám sát – chìa khóa để phát hiện các quy luật và xu hướng ẩn trong dữ liệu

>>> XEM THÊM: Text mining là gì? So sánh Text mining và Data Mining

Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning)

Học bán giám sát là sự kết hợp giữa hai phương pháp học có giám sát và học không giám sát, trong đó mô hình được huấn luyện bằng một phần dữ liệu có nhãn và phần lớn dữ liệu chưa gắn nhãn. Cách tiếp cận này giúp máy tính học hiệu quả hơn từ lượng dữ liệu lớn nhưng không cần gắn nhãn toàn bộ, nhờ đó doanh nghiệp tối ưu được chi phí và thời gian mà vẫn đảm bảo độ chính xác cao.

Ví dụ, trong hệ thống nhận diện khuôn mặt, chỉ một số hình ảnh ban đầu được gắn nhãn để xác định danh tính người dùng, trong khi hàng loạt các ảnh khác không được gắn nhãn. Mô hình sẽ học từ dữ liệu có nhãn để hiểu đặc điểm khuôn mặt, sau đó tự mở rộng khả năng nhận diện trên dữ liệu chưa gắn nhãn.

Học bán giám sát - Cầu nối giữa học có giám sát và học không giám sát, giúp mô hình học thông minh hơn từ dữ liệu thực tế — Học bán giám sát – Cầu nối giữa học có giám sát và học không giám sát, giúp mô hình học thông minh hơn từ dữ liệu thực tế

>>> XEM THÊM: Generative AI vs Machine Learning: Những khác biệt chính

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường (Reinforcement Learning) là phương pháp có một tác nhân (agent) học cách đưa ra quyết định tối ưu thông qua quá trình thử và sai trong một môi trường. Ở mỗi bước, agent thực hiện một hành động và nhận lại phản hồi dưới dạng phần thưởng (reward) hoặc hình phạt (penalty). Dựa trên phản hồi đó, agent điều chỉnh chiến lược của mình để dần tối đa hóa tổng phần thưởng theo thời gian.

Khác với học có giám sát, phương pháp vốn cần dữ liệu được gắn nhãn sẵn, học tăng cường tự học 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 công nghệ xe tự lái, hệ thống học tăng cường giúp xe học cách điều khiển an toàn thông qua hàng triệu tình huống mô phỏng. Xe (agent) nhận tín hiệu tích cực khi di chuyển đúng làn, tránh va chạm và đến đích nhanh, nhưng bị “phạt” khi vượt đèn đỏ hoặc gây nguy hiểm. Mô hình sẽ tự điều chỉnh để đưa ra quyết định tối ưu trong điều kiện giao thông thực tế theo thời gian.

Học tăng cường - Quá trình máy học qua thử và sai, không ngừng cải thiện để đưa ra quyết định tối ưu — Học tăng cường – Quá trình máy học qua thử và sai, không ngừng cải thiện để đưa ra quyết định tối ưu

Quy trình triển khai một bài toán Machine Learning

Triển khai một thuật toán học máy là quy trình có hệ thống gồm nhiều bước từ thu thập dữ liệu đến đánh giá kết quả. Mỗi giai đoạn đều ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và hiệu quả của mô hình. Dưới đây là 6 bước cơ bản triển khai một mô hình học máy:

Bước 1 – Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, cảm biến, website hoặc hệ thống doanh nghiệp. Dữ liệu càng đầy đủ và đa dạng thì mô hình học càng chính xác.
Bước 2 – Tiền xử lý dữ liệu: Chuẩn bị dữ liệu sạch và phù hợp cho huấn luyện mô hình, bao gồm thu thập, làm sạch, chuyển đổi, chuẩn hóa và trích xuất đặc trưng, giúp dữ liệu nhất quán và mô hình học chính xác hơn. 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 – Phân tích dữ liệu: Khám phá dữ liệu để hiểu mối quan hệ, xu hướng và đặc điểm quan trọng giúp định hướng mô hình phù hợp.

Bước 4 – Xây dựng mô hình: Chọn thuật toán học máy thích hợp (như hồi quy, phân loại, hay clustering) và thiết lập cấu trúc mô hình ban đầu.
Bước 5 – Huấn luyện mô hình: Cho mô hình học từ dữ liệu, điều chỉnh các tham số để tối ưu hiệu quả dự đoán.
Bước 6 – Đánh giá mô hình: Kiểm tra độ chính xác của mô hình bằng dữ liệu kiểm thử , sau đó tinh chỉnh để cải thiện hiệu suất trước khi đưa vào ứng dụng thực tế.

6 bước liên kết chặt chẽ trong quy trình học máy

>>> XEM THÊM: Fine-tuning là gì? So sánh Fine-tuning vs Transfer Learning

H2: Ứng dụng của Machine Learning thực tế

Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, Machine Learning đang trở thành công cụ trọng yếu giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành, nâng cao hiệu suất và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Công nghệ này không chỉ hỗ trợ tự động hóa mà còn mang lại lợi thế cạnh tranh rõ rệt trong nhiều lĩnh vực.

Một số ứng dụng Machine Learning nổi bật trong doanh nghiệp:

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 AI 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 (GANs) 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 (Sentiment Analysis), 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.

Machine Learning ứng dụng rộng rãi, giúp cá nhân hóa trải nghiệm và tối ưu vận hành

>>> XEM THÊM: Robotic Process Automation là gì? Các ứng dụng của RPA trong thực tiễn

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.

Những lợi ích vượt trội giúp Machine Learning trở thành công cụ đắc lực cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên dữ liệu

>>> XEM THÊM: Khai phá dữ liệu là gì? 9 công cụ và kỹ thuật Data Mining

Hạn chế của Machine Learning

Dù mang lại nhiều lợi ích, Machine Learning vẫn tồn tại hạn chế như phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, tốn chi phí huấn luyện, khó giải thích kết quả và dễ phát sinh rủi ro bảo mật. Mô hình cần được cập nhật thường xuyên để duy trì độ chính xác.

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.

Những thách thức và giới hạn mà Machine Learning vẫn cần vượt qua để đạt hiệu quả tối ưu.

Trong bối cảnh doanh nghiệp đẩy mạnh chuyển đổi số, FPT.AI cung cấp các nền tảng ứng dụng AI và công nghệ LLM toàn diện, đóng góp nhiều giải pháp thông minh hỗ trợ tối ưu hoạt động và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Dưới đây là một vài sản phẩm nổi bật từ FPT.AI đang ứng dụng công nghệ mô hình ngôn ngữ lớn:

FPT AI Chat: Nền tảng chatbot đa kênh cho doanh nghiệp, sử dụng công nghệ LLM để hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thấu hiểu nhu cầu khách hàng và phản hồi chính xác, hỗ trợ khách hàng 24/7 qua website, Facebook, Zalo…
FPT AI Engage: Trợ lý ảo (voice-bot) cho trung tâm cuộc gọi, áp dụng AI tạo sinh/LLM để hiểu âm thanh, thoại, xử lý hàng nghìn cuộc gọi cùng lúc, tối ưu vận hành và chi phí cho doanh nghiệp.
FPT AI Agents: Nền tảng phát triển “AI Agents” – hệ thống nhân viên ảo thông minh, có khả năng học liên tục, thực hiện các tác vụ phức tạp, tương tác đa ngôn ngữ và tích hợp sâu vào quy trình nghiệp vụ doanh nghiệp.

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: