Data Visualization được dùng trong Machine Learning như thế nào?

Trong những năm gần đây, AI (trí tuệ nhân tạo) và Data Analysis (phân tích dữ liệu) đang là một trong những ngành nghề hot và khan hiếm nhân lực tại Việt Nam. Việc ứng dụng Big Data (dữ liệu lớn) trong hệ thống kinh doanh đang dần trở nên phổ biến và cấp thiết.

Khi nhắc đến những lĩnh vực này, Data Visualization (trực quan hóa dữ liệu) là một phần không thể thiếu. Trong bài viết này, VTC Academy sẽ cùng bạn tìm hiểu khái niệm và vai trò của Data Visualization, cách sử dụng chúng trong Machine Learning (máy học) và điểm mặt một số biểu đồ thường gặp.

Data Visualization là gì?

Data Visualization là cụm từ ghép của 2 từ: Data (số liệu) và Visualization (mô hình hóa hay hình ảnh hóa), có nghĩa là thể hiện dữ liệu thành các hình ảnh trực quan như biểu đồ, đồ thị hay bảng.

Việc này giúp cho người đọc dễ quan sát và dễ hiểu các thông tin hơn. Từ đó, họ có thể phân tích nguồn dữ liệu nhanh hơn và đưa ra những phỏng đoán chính xác hơn.

Tại sao nên dùng Data Visualization?

Như đề cập ở trên, Data Visualization không chỉ giúp người đọc dễ dàng nắm bắt thông tin mà còn giúp các chuyên viên phân tích dữ liệu (data analyst) khai thác dữ liệu tốt hơn.

Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng con người có khả năng ghi nhớ và xử lý thông tin với hình ảnh tốt hơn rất nhiều so với các hình thức khác như chữ viết, con số hay kí hiệu.

Việc thể hiện dữ liệu thành hình ảnh cũng giúp cho người đọc nhạy bén hơn trong việc xác định các mối tương quan giữa các con số, nhìn ra được những xu hướng hay insight ẩn sau nguồn dữ liệu.

Ngoài ra, đây cũng là một phương tiện truyền đạt thông tin cực kỳ hiệu quả đến những người không có nhiều kiến thức chuyên môn về Data Analysis.

Sử dụng Data Visualization trong Machine Learning

Vậy, Data Visualization được ứng dụng vào Machine Learning như thế nào? Trước tiên, chúng ta hãy tìm hiểu khái niệm Machine Learning là gì nhé!

Machine Learning là gì?

Machine Learning, hay còn được gọi là máy học, là một nhánh trong ngành Trí tuệ nhân tạo. Machine Learning cho phép các máy tính hành động và đưa ra quyết định dựa trên các dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể.

Machine Learning có thể tự học và tự phát triển theo thời gian. Cụ thể hơn, nó sẽ sử dụng các thuật toán để phân tích những dữ liệu cũ, học hỏi từ đó và tự đưa ra các quyết định khi tiếp xúc với nguồn dữ liệu mới.

Ví dụ trong công nghệ Blockchain, Machine Learning được tích hợp để khai thác bộ số liệu khổng lồ, phân tích và đưa ra các giải pháp phù hợp dựa trên hành vi dữ liệu.

Data Visualization trong Machine Learning

Data Visualization được sử dụng chủ yếu trong 3 giai đoạn của một bài toán Machine Learning, bao gồm:

1. Giai đoạn tiền xử lý dữ liệu

Data Visualization là một công việc quan trọng trong đoạn tiền xử lý số liệu để phát triển một mô hình Machine Learning hiệu quả. Trong quá trình này, việc trực quan hóa giúp truyền tải những thông tin cơ bản về dữ liệu đầu vào.

Đây là một hình thức thể hiện trực quan nhất các dữ liệu và mô hình, đặc biệt là trong các trường hợp cần đánh giá thuật toán, so sánh kết quả hay xây dựng các dữ liệu kinh doanh.

Phương pháp trực quan này giúp con người lẫn máy tính hiểu rõ hơn về số liệu nhập vào như thế nào. Những dữ liệu này thường là: đặc tính và sự phân số dữ liệu, mối tương quan giữa các tính năng, hình ảnh các số liệu bị khuyết thiếu hay bị nhiễu, các giá trị ngoại lai, … Quá trình này đóng vai trò rất lớn trong việc lựa chọn và định hướng mô hình Machine Learning.

Xem thêm bài viết: Top 5 ngôn ngữ lập trình cho trí tuệ nhân tạo

2. Giai đoạn trích chọn đặc trưng

Trong Machine Learning, trích chọn đặc trưng là một công việc chọn lọc một tập con chứa những thuộc tính liên quan để tích hơn trong quá trình phát triển mô hình.

Trong giai đoạn này, Data Visualization thường được dùng kết hợp với vài thuật toán như selection/ranking feature để xuất ra những biểu đồ so sánh, đánh giá hay các bản score cho từng thuộc tính. Những kết quả này sẽ dùng để tính toán và đánh giá mức độ phù hợp của thuộc tính đối với mô hình.

3. Giai đoạn đánh giá mô hình

Đây là quá trình xem xét và đánh giá chất lượng của mô hình, từ đó lựa ra được những mô hình phù hợp với bài toán được đặt ra từ trước.

Đây cũng là quá trình mà Data Visualization được ứng dụng nhiều nhất để trình bày kết quả các mô hình trong Machine Learning, cũng như là so sánh các kết quả của mô hình và quá trình parameter tunning.

Ngoài ra, Data Visualization cũng được sử dụng để thể hiện kết quả cuối cùng trong các tài liệu trình bày cho khách hàng doanh nghiệp, kế hoạch truyền thông, ….

Ví dụ, hiện nay một số agency sử dụng trí tuệ nhân tạo trong Digital Marketing để phân tích hành vi khách hàng để phân tích biến động của thị trường và đưa ra dự đoán cho các hoạt động Marketing trong thời gian tới. Những báo cáo của các agency này thường được trực quan hóa với hình ảnh và biểu đồ là chính.

Một số dạng biểu đồ thường gặp trong Data Visualization

Trong quá trình trực quan hóa kết quả phân tích, việc lựa chọn biểu đồ phù hợp sẽ giúp truyền tải câu chuyện của dữ liệu hiệu quả hơn. Từ đó, giúp người đọc nhanh chóng hiểu và tìm ra được vấn đề cần giải quyết. Dưới đây là những loại biểu đồ phổ biến trong Data Visualization.

Biểu đồ đường (Line Plot)

Đây là một dạng biểu đồ thông dụng, thường dùng để miêu tả chuỗi số liệu có tính liên tục hay tiến trình phát triển theo thời gian. Trục x thể hiện khoảng thời gian quan sát và trục y là giá trị dữ liệu.

Biểu đồ miền (Area Chart)

Biểu đồ miền thường dùng để diễn tả chuyển dịch cơ cấu hay tỷ lệ phát triển của đối tượng quan sát theo các mốc thời gian.

Biểu đồ cột (Bar Chart)

Biểu đồ cột minh họa số lượng tương đối giữa các đối tượng. Ngoài ra, nó cũng dùng để biểu diễn những thay đổi theo thời gian. Trong một vài trường hợp cụ thể, biểu đồ đường sẽ được thêm vào biểu đồ cột để nhấn mạnh sự khác nhau giữa các biến.

Biểu đồ Histogram

Biểu đồ này biểu diễn tần suất của dữ liệu theo dạng cột, từ đó theo dõi sự phân bố thông số của các đối tượng theo thời gian. Trong đó, trục x là tuần suất của mẫu dữ liệu và y là giá trị của chúng.

Biểu đồ dạng hộp (Box Plot)

Đây là một dạng biểu đồ tóm tắt sự phân bố của các số liệu, gồm vị trí chính lần lượt là: giá trị nhỏ nhất, tứ phân vị thứ nhất, trung vị, tứ phân vị thứ 3 và giá trị lớn nhất.

Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)

Biểu đồ phân tán dùng để thể hiện mối tương quan giữa các biến dựa trên các tọa độ toán học. Từ đó, người đọc có thể xác định xu hướng của các số liệu cần phân tích.

Biểu đồ tròn (Pie Chart)

Đây được xem là một trong những biểu đồ sử dụng nhiều nhất trong tất cả các lĩnh vực. Nó là một loại biểu đồ trực quan hóa tỷ lệ (tính theo phần trăm) và cơ cấu của các thành phần trong một tổng thể chung.

Xem thêm bài viết: Trí tuệ nhân tạo cần học những gì? Ra trường làm gì?

Biểu đồ bong bóng (Bubble chart)

Đây là một dạng biểu đồ biến thể của Scatter Plot, cũng thể hiện mối tương quan. Tuy nhiên, thay vì các điểm hay chấm tròn nhỏ, các điểm dữ liệu sẽ được thể hiện bằng các bong bóng có kích thước khác nhau tùy theo giá trị của biến quan sát.

Biểu đồ máy đo (Gauge Chart)

Máy đo trông giống như các loại đồng hồ đo lực, được dùng để thể hiện khoảng cách giữa đối tượng cần đo và chỉ số hiệu suất mục tiêu (KPI).

Biểu đồ nhiệt (Heat Map)

Đây là một biểu đồ minh họa dữ liệu bằng ma trận mã màu, biểu hiện các giá trị rủi ro hay tương đối của đối tượng đang phân tích.

Kết luận

Data Visualization luôn cần thiết trong việc phân tích dữ liệu. Nếu thiếu đi bước này, người đọc phải tốn nhiều thời gian để có thể hiểu câu chuyện đằng sau những con số, thậm chí là đưa ra những dự đoán sai. Đặc biệt trong Machine Learning, việc trực quan hóa dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng, hầu như xuyên suốt quá trình máy hiểu, học và đưa ra kết quả.

Nếu bạn muốn làm việc với dữ liệu tốt hơn và đào sâu hơn trong lĩnh vực này thì hãy tham khảo khóa học trí tuệ nhân tạo tại VTC Academy ngay nhé!