Học máy là gì và tại sao nó quan trọng?
Học máy là một phương pháp trí tuệ nhân tạo được sử dụng để cho phép hệ thống hoàn thành công việc thông qua quy trình phân tích dữ liệu và nhận dạng mẫu.
Mục tiêu của học máy là giúp các hệ thống sử dụng mô hình học máy trí tuệ nhân tạo có thể phản ứng linh hoạt với dữ liệu mới mà không cần lập trình thêm hoặc sự can thiệp khác của con người. Khả năng thích ứng này, với sự lặp lại liên tục, giúp cải thiện phản ứng và hành động của hệ thống theo thời gian.
Các ứng dụng học máy đang được áp dụng nhanh chóng, có tác động sâu sắc đến nhiều ngành, bao gồm chăm sóc sức khỏe, giáo dục và ô tô, cũng như đời sống và giao tiếp hàng ngày.
Học máy Cổ điển
Cho đến gần đây, học máy đã dựa vào các kỹ thuật mô hình và phân tích dữ liệu, bao gồm hồi quy, vectơ hỗ trợ, cây quyết định và các phương pháp thống kê khác. Cách tiếp cận này được phân loại là học máy cổ điển.
Trong học máy cổ điển, cần có chuyên môn trong lĩnh vực của con người để thiết kế và chọn các tính năng liên quan từ một bộ dữ liệu và để gắn nhãn hoặc cấu trúc dữ liệu sẽ được sử dụng để đào tạo các thuật toán học máy.
Học máy cổ điển đặc biệt hiệu quả với các bộ dữ liệu có cấu trúc, nhỏ hơn và có xu hướng ít cần tính toán hơn các phương pháp học máy nâng cao như học sâu.
Một thuộc tính của học máy cổ điển là có thể diễn giải được. Điều này có nghĩa là nhà phát triển thường có thể hiểu tại sao mô hình học máy trí tuệ nhân tạo đưa ra các quyết định hoặc dự đoán nhất định và dễ dàng điều chỉnh các thông số hoặc quy trình của nó hơn khi cần.
Học máy so với Học sâu
Danh mục học máy rộng hơn cũng bao gồm các phương pháp tiếp cận hiện đại phức tạp hơn và đòi hỏi nhiều dữ liệu hơn và khó diễn giải hơn.
Học sâu, một nhánh của học máy, có thể mô hình hóa các mẫu đa lớp trong các bộ dữ liệu phức tạp. Các thuật toán học sâu có thể phát hiện và phân loại các tính năng trong dữ liệu thô, vì vậy các nhà phát triển không cần áp dụng chuyên môn trong lĩnh vực của con người để xác định hoặc gắn nhãn từng tính năng.
Để hoạt động tốt, học sâu thường đòi hỏi một lượng dữ liệu khổng lồ. Đó là vì các thuật toán cần xác định và phân loại nhiều thông số. Và tất cả chúng phải có mặt trong bộ dữ liệu với số lượng đáng kể để đào tạo mô hình. Các hệ thống học sâu với hơn ba lớp được gọi là mạng thần kinh vì chúng bắt chước các nút kết nối với nhau của hệ thống thần kinh con người.
Các mô hình học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron sâu, có thể có vẻ không rõ ràng, giống như "hộp đen", vì các thuật toán phức tạp đến mức khó hiểu chúng đưa ra quyết định cụ thể như thế nào. Một bộ quy trình và phương pháp được gọi là trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (XAI) đang được sử dụng để mang lại sự minh bạch hơn cho các quyết định mô hình học sâu, điều này rất quan trọng để xây dựng niềm tin và trách nhiệm giải trình trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo này, đặc biệt là trong các ngành phải tuân theo quy định.
Lợi ích của học máy
Học máy là một thành phần cơ bản của tất cả các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các chức năng của học máy đang thay đổi cách mọi người làm việc, sáng tạo và tương tác cũng như cách các doanh nghiệp hoạt động.
Học máy có thể tạo điều kiện cho các tương tác tự động, được cá nhân hóa, chẳng hạn như chatbot và hệ thống đề xuất, để giúp khách hàng thu thập thông tin và đưa ra quyết định sáng suốt nhanh hơn.
Bằng cách tự động hóa các công việc thường xuyên từng cần có sự can thiệp của con người, học máy có thể giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu quả. Trong nhiều trường hợp, các quy trình được học máy hỗ trợ sẽ nhanh hơn và chính xác hơn so với các quy trình tương đương do con người thực hiện, mang lại kết quả tốt hơn trong khi chuyển hướng nhân viên đến các công việc kích thích, sáng tạo hơn mà máy tính không thể thực hiện.
Học máy cũng có thể được sử dụng để xác định các mô hình và xu hướng, phát hiện các sự cố bất thường hoặc dự đoán các sự kiện trong tương lai. Các chức năng này giúp có được nhiều giải pháp đổi mới để hợp lý hóa hoặc tùy chỉnh các quy trình, chẳng hạn như trong sản xuất hoặc cung cấp thông tin để lập kế hoạch, chẳng hạn như trong lĩnh vực năng lượng để điều chỉnh lưới điện dựa trên nhu cầu dự báo.
Cách thức hoạt động của học máy
Học máy dựa vào các kỹ thuật thống kê để nhận diện và hành động theo các mẫu trong dữ liệu mà không cần con người can thiệp. Thuật toán học máy được đào tạo để hoàn thành các công việc cụ thể bằng cách cho nó tiếp xúc với một bộ dữ liệu có liên quan. Trong quá trình đào tạo, học máy có thể được tối ưu hóa theo từng bước để cải thiện độ chính xác của các dự đoán và quyết định. Chất lượng và số lượng dữ liệu và khả năng thích ứng của thuật toán là rất quan trọng cho sự thành công của mô hình trí tuệ nhân tạo.
Các phương pháp học máy
Có bốn phương pháp hoặc loại học máy chính:
- Học có giám sát: Thuật toán được đào tạo trên một bộ dữ liệu được gắn nhãn, nghĩa là mỗi ví dụ đào tạo được ghép nối với một nhãn đầu ra. Thuật toán học cách dự đoán đầu ra từ dữ liệu đầu vào.
- Học không giám sát: Thuật toán được cung cấp dữ liệu không được gắn nhãn mà không có hướng dẫn rõ ràng. Hệ thống phải học mẫu và cấu trúc từ chính dữ liệu.
- Học bán giám sát: Cách tiếp cận này sử dụng cả dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn để đào tạo. Thông thường, một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn được ghép nối với một lượng dữ liệu không được gắn nhãn lớn hơn.
- Học tăng cường: Thuật toán học khi nó cố gắng đạt được mục tiêu trong môi trường động. Ví dụ như khi lái xe hoặc chơi game tương tác. Hệ thống nhận được phản hồi về các hành động của học máy khi nó ứng phó trong không gian vấn đề.
Các thuật toán học máy
Thuật toán học máy là một tập hợp lệnh được áp dụng cho dữ liệu để cho phép nhận dạng, phân loại và dự đoán các mô hình. Trong số nhiều thuật toán học máy, đây là một số ví dụ:
- Hồi quy tuyến tính: Thuật toán này dự đoán các điểm dữ liệu trong tương lai dựa trên mối quan hệ tuyến tính với các điểm dữ liệu trước đó.
- Hồi quy logistic: Quy trình này ước tính xác suất của điểm dữ liệu trong tương lai dựa trên các biến độc lập.
- Thuật toán cụm: Loại thuật toán này có thể nhóm các điểm dữ liệu dựa trên sự tương đồng của chúng.
- Cây quyết định: Cây quyết định sắp xếp dữ liệu thành các danh mục con riêng biệt bằng cách sử dụng một chuỗi bài kiểm tra có điều kiện.
- Rừng ngẫu nhiên: Thuật toán này tổng hợp phản hồi của nhiều cây quyết định.
Các công cụ và khung học máy
Các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo tạo ra phần mềm học máy bằng cách tận dụng nhiều công cụ, khung và thư viện mã được viết sẵn. Học máy chạy trên các ngôn ngữ lập trình như Python và C++, cũng như các ngôn ngữ chuyên dụng như R, được thiết kế để phân tích thống kê. TensorFlow và PyTorch đều là ví dụ về các khung học máy, bao gồm các thư viện và công cụ được đóng gói cùng nhau.
Cách sử dụng học máy
Học máy trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong một loạt công việc điện toán quá phức tạp để được quản lý bằng các thuật toán dựa trên các quy tắc rõ ràng. Ví dụ về các ứng dụng phức tạp này là nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính, hệ thống đề xuất và phát hiện gian lận.
Các trường hợp sử dụng học máy
Dịch vụ khách hàng
Các phương pháp học máy được sử dụng để hợp lý hóa và cải thiện nhiều khía cạnh dịch vụ khách hàng, đặc biệt là đối với các nhà cung cấp dịch vụ trực tuyến.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)—các mô hình học sâu được thiết kế để hiểu, dịch và tạo ra ngôn ngữ giống con người—là các công cụ nền tảng đằng sau các công cụ tập trung vào giọng nói và văn bản, chẳng hạn như chuyển giọng nói thành văn bản, trợ lý giọng nói, chatbot và các ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) giúp tự động hóa các chức năng dịch vụ khách hàng.
Các nhà cung cấp dịch vụ và bán lẻ trực tuyến cũng triển khai hệ thống đề xuất để cải thiện dịch vụ và sự tương tác của khách hàng. Các hệ thống đề xuất phụ thuộc vào các kỹ thuật lọc dữ liệu và học máy để đưa ra dự đoán chính xác về các loại nội dung mà người dùng muốn dựa trên các lựa chọn, phản hồi, mức độ tương tác trước đây và các mô hình tương tự từ các người dùng khác có hồ sơ tương tự.
Sản xuất
Kiểm soát chất lượng trong sản xuất được hỗ trợ bằng thị giác máy tính, trong đó thị giác máy tính dựa vào công nghệ học máy và công nghệ học sâu. Thị giác máy tính diễn giải dữ liệu hình ảnh trong nhiều môi trường công nghiệp để phát hiện các lỗi và sự bất thường, giám sát và kiểm soát các quy trình, tăng tốc phản ứng và tạo ra các thông tin có giá trị, thường là trong thời gian thực.
Dịch vụ tài chính
Các phương pháp học máy đóng góp cho ngành tài chính và ngân hàng bằng cách khai thác nhận dạng mẫu để hợp lý hóa và cải thiện các hoạt động đa dạng như phát hiện gian lận, tuân thủ quy định, ngân hàng cá nhân hóa, xử lý thanh toán và thậm chí là giao dịch chứng khoán tự động.
Tự động hóa quy trình robot (RPA)
Trí tuệ nhân tạo và học máy hỗ trợ RPA, hay tự động hóa các công việc thường xuyên và lặp đi lặp lại theo truyền thống mà con người thực hiện. Có rất nhiều ứng dụng cho RPA trong các ngành. Ví dụ: trong môi trường văn phòng, các giải pháp RPA có thể điền thông tin vào biểu mẫu, di chuyển tệp, xử lý giao dịch hoặc tạo báo cáo.
Cách triển khai học máy
Để triển khai học máy, các tổ chức sẽ cần có một nhóm chuyên gia có kỹ năng, bao gồm:
- Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu tập trung vào việc chuẩn bị dữ liệu và phát triển mô hình
- Các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo và kỹ sư học máy đã viết mã cho các thuật toán cung cấp sức mạnh cho học máy, cũng như xử lý việc triển khai và mở rộng quy mô
- Các chuyên gia trong lĩnh vực giúp kiểm tra kết quả học máy trong quá trình đào tạo, tinh chỉnh và hậu triển khai bằng cách áp dụng kiến thức của họ để xác minh độ chính xác của mô hình trí tuệ nhân tạo
Ngoài ra, các tổ chức sẽ cần phần cứng trí tuệ nhân tạo để đào tạo và chạy các giải pháp học máy.
Tuy nhiên, chi tiết cụ thể của mỗi quy trình triển khai học máy sẽ khác nhau tùy theo cách sử dụng. Ví dụ: công ty lớn có thể chạy học máy để hỗ trợ phân tích doanh nghiệp trong trung tâm dữ liệu, trong khi cửa hàng bán lẻ có thể chạy các quy trình học máy trên máy chủ biên.
Các thách thức của học máy
Một số giải pháp học máy có thể được triển khai với sự hỗ trợ của các mô hình được đào tạo trước và các công cụ nguồn mở. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, cần phải tùy chỉnh ngay cả đối với các quy trình triển khai nhỏ nhất. Đối với các tổ chức chỉ mới bắt đầu áp dụng trí tuệ nhân tạo, việc tuyển dụng các thành viên nhóm có các bộ kỹ năng cần thiết cũng có thể khó khăn.
Khi nhân viên đã vào vị trí, thách thức tiếp theo là thiết kế hoặc tùy chỉnh mô hình hiệu quả và năng suất. Có thể cần phải lặp lại nhiều lần để ngăn chặn việc quá khớp—khi việc diễn giải dữ liệu đào tạo của mô hình quá chính xác và không bao gồm dữ liệu mới—hoặc chưa đủ khớp—khi mô hình quá đơn giản để nắm bắt các mẫu dữ liệu cơ bản. Trong một số trường hợp, mô hình sẽ yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để cải thiện độ chính xác của các dự đoán và việc thu thập thêm dữ liệu có thể gặp khó khăn, tốn kém hoặc mất thời gian.
Bảo mật dữ liệu cũng là một thách thức khác. Một số ứng dụng học máy, chẳng hạn như hệ thống đề xuất, dựa vào trình duyệt và lịch sử mua hàng của người dùng, cũng như dữ liệu nhân khẩu học. Các giải pháp bảo mật đa lớp, bao gồm các giải pháp tận dụng trí tuệ nhân tạo, có thể giúp bảo vệ quyền riêng tư và thông tin cá nhân của người dùng, cũng như dữ liệu bí mật và sở hữu trí tuệ của tổ chức.
Việc triển khai học máy trí tuệ nhân tạo mới cũng phải phù hợp với các biện pháp trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm, để đảm bảo hệ thống sẽ được sử dụng theo cách an toàn, đáng tin cậy và đạo đức.
Tương lai của học máy
Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo chỉ là ở giai đoạn sơ khai. Những tiến bộ nhanh chóng trong trí tuệ nhân tạo và học máy cùng các công nghệ hỗ trợ đang giúp các doanh nghiệp tiếp cận học máy nhiều hơn và từ đó, mở ra các khả năng không giới hạn cho ứng dụng và tác động toàn cầu của trí tuệ nhân tạo. Trong tương lai, học máy sẽ được áp dụng trong các trường hợp sử dụng mới và các bối cảnh mới.