Machine Learning là gì? Các ứng dụng thực tiễn của học máy

Ngày đăng 03/02/2023

Có thể bạn không nhận ra nhưng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), cụ thể là Machine Learning đang hiện hữu trong mọi lĩnh vực đời sống chúng ta. Machine Learning là khái niệm được rất nhiều người nhắc đến trên các diễn đàn, hội nhóm về công nghệ nhưng thực chất Machine Learning là gì, nó được ứng dụng như thế nào thì chắc hẳn chưa có nhiều bạn hiểu rõ. Ngay bài viết sau, VTC Academy Plus sẽ giúp bạn làm rõ khái niệm này.

Machine Learning là gì?

Machine Learning (Học máy) là một công cụ của Trí tuệ nhân tạo và là một nhánh của khoa học máy tính (Computer Science). Đây là thuật ngữ dùng để chỉ các hành động mà chúng ta dạy máy tính cải thiện một nhiệm vụ mà nó đang thực hiện. Cụ thể học máy là việc chúng ta cung cấp các thuật toán và dữ liệu sẵn có để máy tính học hỏi và đưa ra các quyết định, dự đoán về những thứ có liên quan. Thông thường chúng ta phải lập trình ra một phần mềm với loạt câu lệnh, hướng dẫn chi tiết để máy tính có thể hiểu và thực hiện. Với Machine Learning, máy tính sẽ tự học cách thực hiện các công việc thông qua những dữ liệu ,thuật toán được chúng ta cung cấp.

Xem thêm bài viết: Sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning

IBM là một tập đoàn đa quốc gia về công nghệ máy tính tại Mỹ. Đây cũng là công ty có khá nhiều nhân tài nghiên cứu trong lĩnh vực Machine Learning, trong đó có nhà khoa học máy tính Arthur Samuel – Giáo sư trường Đại học Stanford. Ông được ghi nhận là người đã định nghĩa thuật ngữ “Machine Learning” vào năm 1959 và nghiên cứu thành công chương trình chơi cờ caro – một trong những chương trình tự học đầu tiên trên thế giới. Đây là cột mốc quan trọng cho những phát triển lĩnh vực trí tuệ nhân tạo sau này.

Giáo sư Arthur Samuel và máy tính cùng chơi cờ caro (Nguồn: MobyGames)

Quy trình hoạt động của Machine Learning

Dường như việc truyền trí thông minh cho máy tính nghe có vẻ khó và bất khả thi nhưng thực chất nó không quá phức tạp như bạn nghĩ. Bạn có thể tham khảo quy trình hoạt động sau của Machine Learning khi giải quyết các vấn đề.

Quy trình hoạt động của Machine Learning

Thu thập dữ liệu (Data Collection)

Đây là công việc quan trọng và tiêu tốn nhiều thời gian nhất trong cả quá trình. Để máy móc hiểu và giải quyết vấn đề, chúng ta cần cung cấp cho chúng các tệp dữ liệu. Chất lượng dữ liệu thu được sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của Machine Learning. Vì thế dữ liệu thu được phải đảm bảo độ chính xác, mức độ đáng tin cậy cao để tránh làm kết quả dự đoán sai sót.

Về vấn đề độ tin cậy của dữ liệu, ngày nay chúng ta đã và đang triển khai công nghệ Blockchain. Công nghệ này đã tạo ra bước ngoặt mới cho việc ghi và lưu trữ dữ liệu bởi bất kỳ ai cũng không thể sửa đổi hoặc tấn công. Như vậy dữ liệu ghi nhận được đều có độ tin cậy cao và kết quả dự đoán của Machine Learning càng chính xác.

Tiền xử lý dữ liệu (Data Processing)

Lượng lớn dữ liệu được thu về chắc chắn sẽ có những thuộc tính không cần dùng đến, thông tin bị thiếu/ thừa,… và công việc của chúng ta là loại bỏ những thành phần này. Việc chuẩn hóa dữ liệu sẽ giúp máy tính học nhanh hơn và hiệu quả học tập mang lại cao hơn, ít sai sót hơn.

Huấn luyện cho mô hình (Training Model)

Sau khi có được tập dữ liệu “sạch”, chúng ta sẽ bắt đầu truyền dữ liệu cho mô hình học máy. Sau quá trình học tập, kết hợp các dữ liệu, máy tính sẽ có khả năng đưa ra các dự đoán hoặc hoàn thành nhiệm vụ đã đề ra.

Đánh giá mô hình (Evaluate Model)

Sau quá trình đào tạo chúng ta cần kiểm tra kết quả hiệu quả học tập của máy tính như thế nào. Chúng ta có thể kiểm tra thông qua các bài toán với dữ liệu chưa từng cung cấp cho máy tính trước đó. Nếu thử nghiệm được thực hiện trên cùng một dữ liệu đã được sử dụng để đào tạo, chúng ta sẽ không có được thước đo chính xác, vì mô hình có thể tìm thấy các mẫu giống nhau trong tập dữ liệu trước đây. Điều này sẽ cung cấp cho chúng ta độ chính xác cao không tương xứng.

Cải thiện hiệu quả (Improve)

Quá trình đánh giá kết thúc chúng ta sẽ nhận thấy những lỗi của mô hình. Ta cần tìm cách khắc phục lỗi đó bằng cách huấn luyện lại. Như vậy công việc huấn luyện và đánh giá sẽ được thực hiện xoay vòng liên tục cho đến khi mô hình cho ra kết quả có độ chính xác cao.

Phân loại phương pháp Machine Learning

Máy tính sẽ học tập theo nhiều phương pháp khác nhau và dưới đây là 3 cách học máy phổ biến nhất:

Học máy có giám sát (Supervised Machine Learning)

Supervised Machine Learning là phương pháp máy tính học tập dựa trên bộ dữ liệu đã được gắn nhãn để tạo ra các thuật toán phân loại dữ liệu hoặc dự đoán kết quả chính xác. Đây là kỹ thuật thường được dùng cho các bài toán phân lớp (Classification).

hoc-may-co-giam-sat

Các bạn có thể tham khảo ví dụ sau để dễ hình dung hơn. Một bộ dữ liệu đầu vào gồm hình ảnh con cún và con mèo. Ban đầu, máy được đào tạo để hiểu các bức tranh có chứa con cún và con mèo. Sau khi đào tạo, hình ảnh đầu vào của một con cún hoặc con mèo được cung cấp và máy sẽ xác định đối tượng và dự đoán đầu ra. Máy được đào tạo sẽ kiểm tra các đặc điểm khác nhau của đối tượng, chẳng hạn như hình dạng, màu sắc,… trong ảnh đầu vào, để đưa ra dự đoán cuối cùng. Đây là quá trình nhận dạng đối tượng trong học máy có giám sát.

Học máy không giám sát (Unsupervised Machine Learning)

Ngược lại với học máy có giám sát thì học máy không giám sát là việc sử dụng các thuật toán học máy để phân tích và phân cụm các tập dữ liệu không được gắn nhãn. Học không giám sát tìm các mẫu ẩn hoặc cấu trúc nội tại trong dữ liệu mà không cần đến sự can thiệp của con người.

hoc-may-khong-giam-sat

Với khả năng phát hiện ra sự tương đồng và khác biệt của các thông tin mà học máy không giám sát đã trở thành giải pháp tuyệt vời cho việc phân tích dữ liệu khám phá, phân khúc khách hàng, lên chiến lược cross-sell (bán chéo), nhận dạng hình ảnh,…

Học máy bán giám sát (Semi-supervised Learning)

Với lượng dữ liệu không ngừng tăng nhanh chóng, không có cách nào để nó được gắn nhãn một cách kịp thời, đó là lý do chúng ta cần đến học máy bán giám sát. Semi-supervised Learning là việc sử dụng cả dữ liệu đã gắn nhãn và chưa gán nhãn để huấn luyện máy tính. Cụ thể trong quá trình đào tạo, chúng ta sử dụng một tập dữ liệu có nhãn nhỏ hơn để hướng dẫn phân loại và trích xuất tính năng từ một tập dữ liệu lớn mà chưa được gắn nhãn. Học máy bán giám sát được sử dụng để giải quyết các tình huống không có đủ dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo cho máy tính học tập có giám sát.

Học máy bán giám sát thường được sử dụng để nhận diện giọng nói, phân loại nội dung web, phân loại tài liệu,…

(Nguồn: Enjoy Algorithms)

Ưu và nhược điểm của Machine Learning

Ưu điểm của Machine Learning

Xác định xu hướng dữ liệu dễ dàng

Machine Learning có thể xem xét khối lượng lớn dữ liệu và khám phá các xu hướng dữ liệu mà con người không nhận ra được. Chẳng hạn, đối với trang thương mại điện tử như Amazon, chương trình học máy sẽ giúp hệ thống hiểu được hành vi khách hành trên web và lịch sử mua hàng của người dùng từ đó gợi ý và cung cấp đúng sản phẩm, cũng như lời nhắc có liên quan đến họ. Ngoài ra, nó sử dụng các kết quả thống kê dữ liệu lớn để phân phối các quảng cáo có liên quan đến khách hàng.

Khả năng tự động hóa cao

Với Machine Learning, chúng ta không cần can thiệp bất cứ điều gì sau khi thiết lập. Vì chúng ta đã cung cấp cho máy móc khả năng học hỏi, cho phép chúng đưa ra dự đoán và cũng như tự mình cải thiện các thuật toán. Một ví dụ phổ biến về điều này là phần mềm chống vi-rút, máy tính sẽ tự học cách lọc các mối đe dọa mới khi chúng được nhận ra.

Machine Learning giúp mọi công việc được tự động hóa (Nguồn: Internet)

Xử lý dữ liệu linh động, đa dạng

Machine Learning có thể xử lý và phân tích những dữ liệu mà các hệ thống thông thường không thể làm được. Cụ thể, nó có thể xử lý nhiều định dạng dữ liệu trong môi trường dữ liệu linh hoạt, khối lượng lớn và phức tạp.

Nhược điểm của Machine Learning

Phụ thuộc vào việc thu thập dữ liệu

Machine Learning cần có tập dữ liệu lớn để đào tạo và những tập dữ liệu này phải đáng tin cậy, không thiên vị và có chất lượng tốt. Cũng có thể chúng ta phải đợi dữ liệu mới được xử lý sau đó mới có thể đưa vào huấn luyện mô hình học máy. Nhưng ngày nay đã có một số công nghệ lưu trữ dữ liệu mới ra đời như Big data, Blockchain nên nhược điểm này không phải là điều đáng quan ngại trong tương lai.

Vẫn có khả năng xảy ra lỗi

Hiện tại, các kết quả học máy đưa ra vẫn chưa chính xác hoàn toàn. Vấn đề thường xảy ra trong quá trình đào tạo và kiểm tra dữ liệu. Vì dữ liệu rất lớn nên các lỗi mất rất nhiều thời gian để phát hiện và giải quyết, đôi khi việc gỡ lỗi gần như không thể.

Các lĩnh vực áp dụng Machine Learning

Nhận thấy những lợi ích nêu trên, Machine Learning được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực đời sống, bao gồm:

Tài chính

Các tổ chức tín dụng, ngân hàng thường ứng dụng Machine Learning để xác định các dữ liệu quan trọng, quản lý danh mục đầu tư, ngăn chặn gian lận. Chẳng hạn, Machine Learning giúp phân tích khối lượng dữ liệu lớn từ hàng nghìn giao dịch mỗi ngày. Từ đó, Machine Learning giúp đưa ra các quyết định giao dịch nhanh chóng, mang lại lợi thế cho các nhà giao dịch.

Machine Learning được ứng dụng trong lĩnh vực tài chính (Nguồn: Internet)

Với hoạt động chống gian lận, Machine Learning hoạt động bằng cách quét qua các tập dữ liệu lớn để phát hiện các hoạt động hoặc điểm bất thường và gắn cờ chúng để các nhóm bảo mật điều tra thêm.

Chăm sóc sức khỏe

Sự ra đời của các thiết bị theo dõi sức khỏe đã giúp các chuyên gia y tế có được thông tin tình hình sức khỏe bệnh nhân trong thời gian thực. Từ đây các thuật toán của Machine Learning sẽ giúp các chuyên gia phân tích, xác định các xu hướng nhằm phát hiện ra những dấu hiệu bệnh. Nhờ đó mà công tác chẩn đoán, điều trị được cải thiện hơn.

Machine Learning được ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe (Nguồn: Solulab)

Bán lẻ

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là lợi ích lớn nhất mà Machine Learning mang lại cho ngành bán lẻ. Nhờ công nghệ học máy mà các trang web bán lẻ có thể đề xuất các mặt hàng phù hợp thông qua lịch sử mua hàng cũng như hành trình khách hàng trên website. Ngoài ra, Machine Learning có thể giúp doanh nghiệp đưa ra các chiến lược định giá, chiêu thị, kế hoạch bán hàng tối ưu.

(Nguồn: Mobile App Daily)

Chăm sóc khách hàng

Machine Learning có thể hỗ trợ các tổng đài viên bằng các phân tích dự đoán để xác định các câu hỏi và câu trả lời phổ biến. Công nghệ này thậm chí có thể bắt được những thứ mà một tổng đài viên có thể bỏ lỡ trong quá trình giao tiếp với khách hàng. Ngoài ra, Machine Learning có thể được sử dụng để giúp chatbot và các công cụ AI khác thích ứng với tình huống nhất định dựa trên kết quả trước đó và cuối cùng giúp khách hàng giải quyết vấn đề thông qua dịch vụ tự phục vụ.

Machine Learning được ứng dụng trong việc Chăm sóc khách hàng (Nguồn: Wee Tech Solution)

Tương lai phát triển nhân sự trong lĩnh vực Machine Learning

Machine Learning là một công nghệ mang tính cách mạng, đem đến nhiều thay đổi trong cuộc sống. Chắc chắn trong tương lai khi các thuật toán được cải thiện thì khả năng dự đoán, nhận diện thông tin của học máy sẽ càng chính xác hơn. Các sản phẩm trí tuệ nhân tạo có sử dụng Machine Learning sẽ dần hiện hữu và trở thành thứ thiết yếu trong cuộc sống chúng ta.

Hầu hết các dự báo về công nghệ trong năm 2023 đều nhất trí rằng, AI và Machine Learning sẽ dẫn đầu xu hướng. Rất nhiều doanh nghiệp đang tìm cách ứng dụng AI, Machine Learning vào mọi hoạt động vì thế sẽ có rất nhiều cơ hội cho kỹ sư trí tuệ nhân tạo trong tương lai. Hầu hết các công ty công nghệ đang rất cần các kỹ sư am hiểu chuyên sâu về Machine Learning cũng như là kiến thức về BI (Business Intelligence) như: phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu,…

(Nguồn: sohuutritue.net.vn)

Cùng với sự phát triển không ngừng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, mức lương của nhân sự hoạt động trong lĩnh vực này cũng liên tục tăng. Theo thống kê của Economic Research Institute (ERI), mức lương trung bình của Kỹ sư trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam đang ở mức 595 triệu đồng/ năm (~50 triệu đồng/ tháng). Mức lương trung bình cho vị trí kỹ sư Machine Learning là 645 triệu đồng/ năm (~ 54 triệu đồng/ tháng). Tùy vào kinh nghiệm, cấp bậc vị trí mà mức lương của các kỹ sư sẽ có sự thay đổi khác nhau. Tuy nhiên nhìn chung đây vẫn là mức thu nhập đáng mơ ước của nhiều người. Các bạn có thể tham khảo thêm bài viết mức lương ngành trí tuệ nhân tạo để có nhiều thông tin về ngành.

Có thể nói Trí tuệ nhân tạo nói chung và Machine Learning nói riêng đang là lĩnh vực thu hút rất nhiều bạn trẻ yêu thích khám phá công nghệ mới. Tuy nhiên đây là lĩnh vực cần nhiều sự đầu tư nghiên cứu, đào tạo bài bản. Đó là lý do các bạn nên tìm cho mình một đơn vị đào tạo uy tín, chuyên nghiệp để học tập một cách bài bản nhất.

Tại Việt Nam, các đơn vị đào tạo chuyên ngành trí tuệ nhân tạo còn khá ít và một trong số đó là Học viện Công nghệ thông tin và Thiết kế VTC (VTC Academy). Đây là hệ đào tạo quốc tế của VTC Academy – Học viện đã có hơn 12 năm kinh nghiệm trong việc đào tạo lĩnh vực Công nghệ thông tin.

Học viện Công nghệ thông tin và Thiết kế VTC (VTC Academy)

Trong năm 2021, Học viện chính thức triển khai chương trình đào tạo liên thông quốc tế VTC Academy Plus ngành Trí tuệ nhân tạo trong vòng 5 học kỳ.

Đến với khóa học Trí tuệ nhân tạo của VTC Academy Plus, bạn sẽ nắm rõ được cách thức xây dựng các thuật toán Machine Learning, huấn luyện, đánh giá mô hình cho bài toán Deep Learning (Học sâu) dựa trên hình ảnh, âm thanh, ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống đề xuất, tự động hóa và học tăng cường. Quan trọng là với mô hình đào tạo chú trọng phát triển năng lực cốt lõi, các bạn được ứng dụng thực tế Machine Learning vào giải quyết các bài toán thực tế của doanh nghiệp thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau.

VTC Academy Plus hiện là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao ngành trí tuệ nhân tạo.

Sau 2,5 năm học tập tại VTC Academy Plus bạn hoàn toàn có thể tự tin ứng tuyển vào các doanh nghiệp với nhiều vị trí như: Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo, chuyên viên Khoa học dữ liệu, chuyên gia phân tích dữ liệu, chuyên gia xây dựng và vận hành hệ thống AI phức hợp, chuyên gia cố vấn giải pháp AI cho doanh nghiệp… Đặc biệt với mạng lưới hơn 300 đối tác doanh nghiệp hàng đầu về công nghệ, sau khi tốt nghiệp các bạn có rất nhiều cơ hội làm việc tốt với mức lương lên đến 20 triệu đồng/ tháng. VTC Academy Plus luôn là học viện uy tín đáng để bạn cân nhắc lựa chọn.

Hy vọng với những thông tin hữu ích mà VTC Academy Plus cung cấp, các bạn đã hiểu Machine Learning là gì cũng như những lĩnh vực đang áp dụng công nghệ này. Hiện tại,Machine Learning vẫn chưa đạt đến độ chính xác tuyệt đối tuy nhiên đây vẫn là công cụ tuyệt vời cần được khai thác triệt để. Bạn có muốn làm chủ công nghệ tiềm năng này không? Bạn có muốn trở thành những người đi đầu công nghệ trí tuệ nhân tạo không? Nếu có thì học tập ngay từ bây giờ bạn nhé.

Chúc các bạn thành công!

Tài liệu tham khảo: