Học máy (Machine Learning) là gì? Cách hoạt động và ứng dụng

Với khả năng xử lý dữ liệu lớn và thích nghi linh hoạt,học máy đang dần trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, từ y tế, tài chính, sản xuất đến bán lẻ, giải trí,… Nhờ Data, AI, Machine Learning mà con người có thể đưa ra quyết định sáng suốt và tạo ra những sản phẩm, dịch vụ thông minh. Bài viết này của FPT IS sẽ cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn tổng quát nhất về công nghệ này.

Tham khảo thêm:Tìm hiểu về các hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến

1. Học máy là gì?

Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật cho phép hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết các vấn đề cụ thể.

Hiểu đơn giản, thuật ngữ này nói tới việc con người dạy máy tính nâng cao khả năng thực hiện các tác vụ cụ thể. Cụ thể là cung cấp các dữ liệu và thuật toán có sẵn để máy tính đưa ra dự đoán hoặc tự ra các quyết định. Thông thường, con người chỉ cần lập trình phần mềm với các dòng lệnh cụ thể để máy tính hiểu và thực hiện. Với Machine Learning, máy tính sẽ tự “học” cách giải quyết công việc thông qua những dữ liệu đã được thu thập và cung cấp.

Theo Tom Mitchell trong cuốn sách “Machine Learning” xuất bản năm 1997, Machine Learning như 1 chương trình, nhiệm vụ của nó là thực hiện 1 nhiệm vụ T nào đó, khi thực hiện xong, ta thu được trải nghiệm E. Nhờ vào việc học hỏi trải nghiệm E, ta có thể thay đổi (hoặc không) để tiến tới thực hiện task T+1, và nhằm cải thiện hiệu suất P.

Lấy ngay ví dụ là AlphaGo - 1 chương trình máy tính chuyên để chơi cờ vây. T chính là việc AlphaGo chơi cờ với các người chơi khác nhau, E chính là kinh nghiệm AlphaGo thu được sau khi chơi các ván cờ, còn P chính là xác suất AlphaGo thắng ván tiếp theo. AlphaGo sẽ liên tục chơi (thực hiện nhiệm vụ T) để cập nhật kinh nghiệm E và nâng cao xác suất thắng P.

Xem thêm: Database là gì? Phân loại và ứng dụng của cơ sở dữ liệu

2. Tại sao Machine Learning quan trọng?

Máy học là một lĩnh vực then chốt trong trí tuệ nhân tạo với nhiều ứng dụng thành công trong Dưới đây là một số lý do cho sự cần thiết của Machine Learning:

Tăng khả năng nhận dạng

Việc xây dựng hệ thống thông minh thực hiện các công việc liên quan tới trí tuệ như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên là vô cùng khó khăn nếu không có khả năng học hỏi và tích lũy kinh nghiệm. Khi viết chương trình, cần một thuật toán rõ ràng để chuyển đầu vào thành đầu ra. Tuy nhiên rất khó để xây dựng được thuật toán trong những bài toán rắc rối.

Ví dụ: Trong nhận dạng chữ viết, con người dễ dàng nhận diện được chữ viết trong ảnh nhưng lại khó giải thích chính xác tại sao có thể kết luận được như vậy, vì vậy rất khó để viết ra 1 thuật toán cụ thể ngay từ đầu. Học máy giúp giải quyết vấn đề này bằng cách phân tích dữ liệu, tìm ra điểm chung và khác biệt giữa các ký tự từ rất nhiều ảnh chụp, từ đó dần hoàn thiện khả năng nhận dạng của máy..

Tăng khả năng thích nghi

Nhiều ứng dụng đòi hỏi chương trình máy tính linh hoạt để thích ứng với những thay đổi. Máy học có khả năng thích nghi cao nhờ phân tích dữ liệu thu thập được, tự động điều chỉnh mô hình để phù hợp với những thay đổi mới nhất.

Ví dụ: Hành vi mua sắm của khách hàng biến đổi theo thời gian và theo độ tuổi. Việc xây dựng thuật toán cố định cho ứng dụng sẽ không phù hợp. Thay vào đó, ứng dụng machine learning để “học” từ dữ liệu khách hàng sẽ là giải pháp phù hợp.

Triển khai công nghệ AI một cách thông minh

Việc tìm kiếm chuyên gia và thu thập kiến thức để thiết kế thuật toán giải quyết vấn đề là điều tốn kém thời gian và công sức. Trong khi đó, dữ liệu ngày càng nhiều và dễ dàng thu thập hơn.

Khả năng lưu trữ và tính toán của máy tính ngày càng mạnh mẽ, cho phép xử lý thuật toán máy học trên tập dữ liệu lớn. Máy học giúp tự động hóa quá trình học hỏi, giải quyết vấn đề hiệu quả hơn so với phương pháp truyền thống.

Xem thêm: Big Data là gì? Đặc trưng, ứng dụng công nghệ của Big Data

3. Cách hoạt động của học máy

Quy trình triển khai thuật toán học máy thường bao gồm 6 bước như sau:

Bước 1: Thu thập dữ liệu (Gathering data/Data collection)

Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu (Data preprocessing)

• Trích xuất dữ liệu - Data extraction
• Làm sạch dữ liệu - Data cleaning
• Chuyển đổi dữ liệu - Data transformation
• Chuẩn hóa dữ liệu - Data normalization
• Trích xuất đặc trưng - Feature extraction

Bước 3: Phân tích dữ liệu (Data analysis)

Bước 4: Xây dựng mô hình máy học (Model building)

Bước 5: Huấn luyện mô hình (Model training)

Bước 6: Đánh giá mô hình (Model evaluation)

Trong số các bước này, thu thập dữ liệu, tiền xử lý và xây dựng bộ dữ liệu thường chiếm nhiều thời gian và công sức nhất. Đây là những bước cực kỳ quan trọng, quyết định đến hiệu quả của thuật toán máy học. Độ chính xác của kết quả phụ thuộc rất lớn vào lượng dữ liệu đầu vào.

4. Các loại học máy hiện nay

Máy tính có thể học tập theo nhiều phương pháp khác nhau, trong đó 3 cách phổ biến nhất là:

4.1. Học máy có giám sát

Học máy có giám sát (Supervised Machine Learning) là phương pháp mà trong đó máy tính được học từ dữ liệu đã được đánh dấu trước, để phát triển các thuật toán có khả năng phân loại hoặc dự đoán kết quả một cách chính xác. Kỹ thuật này thường được áp dụng cho các bài toán phân lớp (Classification).

Ví dụ: Chúng ta có một tập dữ liệu gồm các hình ảnh của chó và mèo. Trong giai đoạn đầu, máy tính được huấn luyện để nhận biết các hình ảnh này. Khi quá trình huấn luyện hoàn tất, máy tính có thể nhận diện và dự đoán chính xác loại động vật trong hình ảnh mới được cung cấp, dựa trên việc phân tích các đặc điểm như hình dạng và màu sắc. Quá trình này chính là nhận dạng đối tượng trong máy học có giám sát.

4.2. Học máy không giám sát

Trái ngược với học máy có giám sát, máy học không giám sát (Unsupervised Learning) sử dụng thuật toán để phân tích và phân cụm các dữ liệu không có nhãn. Phương pháp này tự động tìm kiếm các mô hình và cấu trúc ẩn trong dữ liệu mà không yêu cầu sự hỗ trợ từ con người.

Ví dụ: Máy học không giám sát nổi bật với khả năng nhận diện các điểm chung và khác biệt trong dữ liệu, làm cho nó trở thành công cụ hữu ích trong việc phân tích dữ liệu khám phá, phân loại khách hàng, phát triển chiến lược bán chéo (Cross-sell), nhận dạng hình ảnh, và nhiều ứng dụng khác.

4.3. Học máy bán giám sát

Trong bối cảnh dữ liệu phát triển nhanh chóng và không có cách nào để chúng được gắn nhãn kịp thời, đó là lý do học máy bán giám sát (Semi-supervised Learning) trở nên rất quan trọng. Phương pháp này kết hợp việc sử dụng dữ liệu đã được gắn nhãn và chưa gắn nhãn để huấn luyện máy tính.

Trong quá trình huấn luyện, con người sử dụng một tập dữ liệu có nhãn nhỏ hơn để chỉ dẫn máy tính cách phân loại và trích xuất từ một lượng lớn dữ liệu chưa được gắn nhãn. Semi-supervised Learning giúp giải quyết các vấn đề khi không có đủ dữ liệu gắn nhãn cho việc huấn luyện máy học có giám sát.

Ví dụ: Nó được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận diện giọng nói, phân loại nội dung web và tài liệu.

5. Ưu nhược điểm của học máy

Dưới đây là ưu và nhược điểm của Machine Learning:

5.1. Ưu điểm

Xác định xu hướng dữ liệu dễ dàng

Máy học có thể xử lý lượng lớn dữ liệu và tự động phát hiện các xu hướng mà con người khó có thể nhận ra.

Ví dụ: Chương trình học máy giúp hệ thống hiểu được hành vi của khách hàng trên sàn thương mại điện tử, từ đó gợi ý đúng những sản phẩm liên quan.

Khả năng tự động hóa cao

Sau khi thiết lập, mô hình máy học có thể tự động học hỏi, đưa ra dự đoán và cải thiện hiệu suất mà không cần quá nhiều sự can thiệp từ con người.

Xử lý đa dạng dữ liệu

Có thể xử lý nhiều định dạng dữ liệu trong môi trường dữ liệu linh hoạt, khối lượng lớn và phức tạp.

5.2. Nhược điểm

Phụ thuộc vào việc thu thập dữ liệu

• Cần có tập dữ liệu lớn, đáng tin cậy, không thiên vị và chất lượng tốt để đào tạo mô hình.
• Phải đợi dữ liệu mới được xử lý để đưa vào huấn luyện mô hình học máy.

Tuy nhiên, ngày nay có nhiều công nghệ lưu trữ dữ liệu mới ra đời như Blockchain, Big data nên đây không phải là nhược điểm đáng quan ngại.

Vẫn có khả năng xảy ra lỗi

• Kết quả máy học có thể không chính xác hoàn toàn do lỗi trong quá trình đào tạo và kiểm tra dữ liệu.
• Việc gỡ lỗi các mô hình máy học phức tạp và tốn thời gian.

6. Ứng dụng Machine Learning vào trong lĩnh vực nào?

Các doanh nghiệp/tổ chức có thể ứng dụng Machine Learning trong 4 lĩnh vực cụ thể sau:

Sản xuất

• Hỗ trợ bảo trì dự đoán
• Kiểm soát chất lượng
• Nghiên cứu đổi mới
• Cải thiện các giải pháp hậu cần như quản lý tài sản, chuỗi cung ứng và kho hàng

Ví dụ: Công ty 3M sử dụng AWS Machine Learning để cải thiện sản phẩm giấy nhám bằng cach1 phân tích những thay đổi nhỏ về kích thước, hình dạng và định hướng cải thiện khả năng mài mòn và độ bền.

Chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống

• Phân tích dữ liệu y tế để hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh.
• Phát triển giải pháp phát hiện khối u ung thư và chẩn đoán bệnh về mắt.
• Tác động tới kết quả chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân.

Ví dụ: Cambia Health Solutions áp dụng công nghệ học máy để hỗ trợ các doanh nghiệp mới trong lĩnh vực y tế, nhằm mục đích tự động hóa và tối ưu các liệu pháp điều trị dành cho bà bầu.

Dịch vụ tài chính

• Phân tích rủi ro và quy định hợp lý..
• Phân tích sự biến động của các sàn giao dịch chứng khoán.
• Đánh giá các quỹ phòng hộ và hiệu chỉnh các danh mục tài chính.
• Chống hành vi gian lận và vay nợ có rủi ro cao.

Ví dụ: Intuit - Công ty hàng đầu trong ngành phần mềm tài chính đã áp dụng công nghệ máy học của AWS và Amazon Textract để cung cấp dịch vụ quản lý tài chính cá nhân hóa, giúp người dùng nâng cao khả năng kiểm soát tình hình tài chính cá nhân của mình.

Bán lẻ

• Chất lượng dịch vụ không ngừng cải thiện theo từng ngày.
• Lượng hàng tồn kho được quản lý hiệu quả
• Tăng cường doanh số bán hàng và thực hiện chiến lược tiếp thị qua nhiều kênh.

Ví dụ: Amazon Fulfillment (AFT) đã cắt giảm 40% chi phí cơ sở hạ tầng bằng việc áp dụng mô hình học máy để phát hiện và sắp xếp lại hàng hóa không đúng vị trí. Nhờ đó, Amazon có thể đảm bảo việc cung cấp sản phẩm một cách liên tục và đúng hạn cho khách hàng, dù phải quản lý hàng triệu đơn hàng trên khắp thế giới mỗi năm.

Truyền thông và giải trí

• Tăng cường hiểu biết về khách hàng mục tiêu
• Cung cấp nội dung chân thực, cá nhân hóa và theo nhu cầu khách hàng.
• Hỗ trợ thiết kế trailer, quảng cáo và đề xuất nội dung phù hợp với từng người dùng
• Tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Ví dụ: Disney sử dụng AWS Deep Learning để quản lý kho nội dung đa phương tiện của mình. Công cụ máy học tự động phân loại, mô tả và tổ chức nội dung, giúp nhà biên kịch và họa sĩ hoạt hình dễ dàng truy cập và tương tác với các nhân vật nổi tiếng của Disney.

Xem thêm: Customer Churn là gì? Cách quản lý và giảm thiểu Customer Churn

7. Các use case ứng dụng Machine Learning trong thực tiễn

Dưới đây là một số ví dụ về học máy mà doanh nghiệp có thể ứng dụng trong thực tiễn:

Nhận dạng giọng nói

Còn được biết đến với tên gọi nhận dạng giọng nói tự động (ASR), hoặc chuyển giọng nói thành văn bản (speech-to-text). Đây là việc ứng dụng công nghệ NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Nhiều thiết bị di động kết hợp nhận dạng giọng nói vào hệ thống để tiến hành tìm kiếm bằng giọng nói—ví dụ: Siri—hoặc cải thiện khả năng truy cập để nhắn tin.

Dịch vụ khách hàng

Chatbot trực tuyến thay thế nhân viên hỗ trợ, thay đổi cách chúng ta tương tác với khách hàng trên các trang web và nền tảng truyền thông xã hội. Chatbot trả lời các câu hỏi thường gặp về vấn đề vận chuyển, gợi ý kích cỡ cho người dùng. Ví dụ chatbot trả lời tin nhắn của khách hàng trên Facebook, hoặc các trang thương mại điện tử như Shopee.

Thị giác máy tính (Computer vision)

Công nghệ AI này giúp máy tính lấy thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh, video, sau đó thực hiện hành động phù hợp. Thị giác máy tính đang được ứng dụng trong việc tự động gắn thẻ ảnh (tag) trên mạng xã hội, chụp ảnh X-quang trong ngành y tế và xe ô tô tự lái.

Công cụ đề xuất (Recommendation engines)

Phân tích dữ liệu về hành vi tiêu dùng trong quá khứ, các thuật toán AI có thể giúp khám phá các xu hướng dữ liệu để phát triển chiến lược cross-sale hiệu quả. Các công cụ đề xuất được các nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng để gợi ý sản phẩm phù hợp cho khách hàng trong quá trình thanh toán.

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

Còn được gọi là robot phần mềm, RPA sử dụng các công nghệ tự động hóa thông minh để thực hiện các tác vụ thủ công lặp đi lặp lại.

Giao dịch chứng khoán tự động

Được thiết kế để tối ưu hóa danh mục đầu tư chứng khoán, nền tảng giao dịch tần suất cao do AI điều khiển thực hiện hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần sự can thiệp của con người.

Phát hiện gian lận

Ngân hàng và các tổ chức tài chính khác có thể sử dụng máy học để phát hiện các giao dịch đáng ngờ. Ứng dụng học máy có giám sát để huấn luyện một mô hình, sử dụng thông tin về các giao dịch gian lận được lưu lại trong quá khứ. Phát hiện bất thường có thể xác định các giao dịch có dấu hiệu lạ và cần được điều tra thêm.

Các bài viết liên quan:

• CDP là gì? Vai trò và quy trình thiết lập CDP cho doanh nghiệp
• Customer 360 là gì? Lợi ích và thách thức khi triển khai

Học máy đã và đang chứng minh tiềm năng to lớn trong việc mở ra cơ hội cho sự phát triển và tiến bộ trong nhiều lĩnh vực. Với khả năng học không ngừng, thích ứng linh hoạt và xử lý lượng thông tin lớn, học máy hứa hẹn sẽ đóng vai trò then chốt trong việc kiến tạo tương lai thông minh. Đừng quên theo dõi các bài viết khác của FPT IS để cập nhật thêm nhiều chủ đề hấp dẫn khác.