Machine Learning là gì? Vai trò của Machine Learning trong ngành công nghệ số

Nội dung

Tầm quan trọng của Machine Learning trong ngành công nghệ số là điều mà ít ai phủ nhận được. Cùng chúng tôi tìm hiểu về khái niệm thuật toán machine learning là gì cùng với lịch sử hình thành và ứng dụng của máy học trong các ngành công nghiệp lớn như thế nào nhé.

1. Machine Learning là gì? Lịch sử ra đời Machine Learning

Nếu như con người học hỏi kinh nghiệm từ quá khứ và sáng tạo ra nhiều thứ ở hiện tại, tương lai thì máy móc lại hoạt động theo quy trình được lập trình sẵn. Điều này có nghĩa là nếu muốn máy làm điều gì đó thì ta phải cung cấp quy trình chi tiết và chính xác những việc cần làm.

Khi con người viết lên kịch bản, lập trình để máy tính làm theo và có khả năng tự học hỏi thì đó chính là cách mà machine learning ra đời. Vậy machine learning là gì?

Học máy (machine learning) là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho các hệ thống khả năng tự học dựa trên dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Có thể nói machine learning là một trong những cải tiến vượt bậc của con người trong ngành công nghệ, máy học có thể tự dự đoán hoặc đưa ra quyết định mà không cần lập trình.

Ngoài khái niệm về máy học thì kỹ sư máy học cũng là khái niệm mà chúng ta không nên bỏ qua. Bạn có thể hiểu đơn giản rằng nếu công việc của machine learning cơ bản chính là học liên tục thì công việc của machine learning engineer chính là dạy học liên tục cho máy.

Sự hình thành của Machine Learning

2. Thuật toán machine learning

Khi machine learning làm việc chúng ta có thể sử dụng nhiều mô hình khác nhau để chuyển đổi input (đầu vào) thành output (đầu ra) như mong muốn. Machine learning không phải là một loại thuật toán duy nhất, có rất nhiều thuật toán machine learning khác nhau nhưng dưới đây sẽ là 3 thuật toán phổ biến nhất.

- Support Vector Machines (SVM): Thuật toán cố gắng xây dựng 1 siêu mặt phẳng trong không gian đa chiều nhằm phân biệt các đối tượng ở các lớp khác nhau. Trong 1 vài bài toán thì đây là mô hình machine learning cho hiệu quả tốt nhất.

- Mô hình xác suất (Probabilistic Models): Các mô hình này sẽ cố gắng giải quyết bài toán bằng phân bố xác suất. Naive Bayes là thuật toán phổ biến nhất, nó sử dụng lý thuyết Bayes và giả thiết các đặc trưng là độc lập. Output của nó không chỉ là label mà còn có xác suất thể hiện độ chính xác cho kết quả đó.

- Học sâu (Deep learning): Xu hướng trong machine learning hiện nay chính là dựa trên các mô hình mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Networks). Đây là mô hình mạng có cách tiếp cận kết nối và sử dụng ý tưởng theo cách mà não bộ con người làm việc. Học sâu liên tục được phát triển với các cấu trúc mới sâu hơn, không chỉ cố gắng học mà nó còn xây dựng cấu trúc biểu diễn các đặc trưng quan trọng một cách tự động.

3. Các ứng dụng phổ biến của machine learning

Machine learning được ứng dụng phổ biến trong đời sống và các lĩnh vực công nghiệp lớn, dưới đây là một vài ứng dụng không thể bỏ qua khi nhắc tới công nghệ học máy.

- Tự động phân loại

Khối lượng thông tin đã đăng tải lên web là rất nhiều, mỗi cá nhân đều có sở thích và lựa chọn riêng, vậy nên việc tìm được thông tin đúng với nhu cầu là rất khó.

Việc ứng dụng công nghệ học máy vào phân loại các danh mục, điều hướng đơn giản chắc chắn sẽ giúp ích cho các trang web đang phát triển, hơn nữa độc giả cũng có thể tìm kiếm tin tức 1 cách đơn giản và nhanh chóng.

Ứng dụng của machine learning vào công nghệ số

- Ứng dụng trong các mạng xã hội

Facebook News Feed là một ví dụ điển hình cho việc sử dụng machine learning vào các ứng dụng ngày này. Theo đó nếu bạn thường xuyên dừng lại để đọc hoặc like bài đăng của người khác thì news feed sẽ hiển thị tin về người ấy nhiều hơn.

Đằng sau hệ thống này thì phần mềm sử dụng phân tích để thống kê và dự đoán dữ liệu người dùng, từ đó sẽ đẩy mẫu này vào news feed, nếu bạn lướt qua 1 vấn đề nào đó thì trang dữ liệu sẽ được điều chỉnh cho phù hợp.

Ngoài Facebook thì Instagram, Twitter, Tiktok,.. cũng đang ứng dụng tính năng này.

- Nhận diện hình ảnh

Đây là một trong những ví dụ về machine learning và AI phổ biến nhất. Có thể nói đây là một cách tiếp cận để xác định và phát hiện đặc trưng của 1 đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Kỹ thuật này còn có thể sử dụng để phân tích sâu hơn như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng ký tự quang học,...

- Chăm sóc sức khỏe

Cảm biến và các thiết bị đeo đã tạo ra được 1 lượng lớn các dữ liệu về sức khỏe. Các chương trình máy học có thể phân tích những thông tin này và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán và điều trị.

Công nghệ máy học với ứng dụng trong y tế

- Tài chính

Công nghệ máy học giúp các nhà đầu từ xác định cơ hội bằng cách phân tích thị trường chứng khoán. đánh giá quỹ phòng hộ hoặc điều chỉnh danh mục tài chính. Công nghệ machine learning cũng giúp xác định các khách hàng vay nợ có rủi ro cao, giảm bớt các trường hợp có hành vi lừa đảo.

Tìm hiểu thêm: Triển khai eKYC hiệu quả cho các công ty chứng khoán

4. Phân loại machine learning

Machine learning thường được phân loại thành giám sát hoặc không giám sát

- Học máy được giám sát (supervised learning)

Máy học có thể áp dụng những gì đã được học trong quá khứ vào dữ liệu mới thông qua các ví dụ được gắn nhãn để dự đoán các sự kiện ở tương lai. Nếu xác lập thành công thì mô hình đó được sử dụng như trong những trường hợp tương tự.

- Học máy không giám sát (unsupervised learning)

Học máy này liên quan tới các dữ liệu có nguồn gốc không rõ ràng, với trường hợp này máy móc không có chìa khóa để trả lời và buộc phải tự phân tích dữ liệu, hình ảnh, tìm mối tương quan để đưa ra đáp án.

Phân loại machine learning

- Học máy nửa giám sát

Với công nghệ này, máy móc sẽ nhận dữ liệu đầu vào được gán nhãn và không gán nhãn, kiểu máy học này được thực hiện khi có quá nhiều dữ liệu hoặc thông tin có quá nhiều sự khác biệt tới mức không thể sắp xếp câu trả lời cho mỗi thông tin, khi đó hệ thống sẽ tự đề xuất câu trả lời và tạo ra các mô hình chung.

- Học gia cố

Học tăng cường tức là máy móc nhận bộ thao tác và các quy định được phép trước đó. Hoạt động theo khuôn khổ có sẵn, máy móc sẽ phân tích và quan sát kết quả các thao tác để tự cập nhật, đưa ra những kết quả tốt hơn.

Nói tới machine learning thì còn rất nhiều khía cạnh chuyên sâu khác cũng như những ứng dụng thực tiễn mà công nghệ này mang lại. Vega Fintech mong rằng qua những chia sẻ vừa rồi thì bạn đọc sẽ có được cái nhìn tổng quan về thuật toán machine learning và lên kế hoạch áp dụng phương pháp này vào mô hình kinh doanh của mình sao cho hiệu quả.