Machine learning là gì? 3 loại học máy và ứng dụng thực tế

Machine learning là gì và tại sao lại quan trọng? Ở kỷ nguyên hiện nay, công nghệ máy học (machine learning) đang có mặt khắp nơi, từ các sản phẩm công nghệ cao cho đến những dịch vụ mà chúng ta sử dụng hàng ngày. Công Nghệ AI VN sẽ giúp bạn giải mã khái niệm về machine learning, các loại hình học máy phổ biến, và ứng dụng của chúng trong thực tế trong bài viết này.

Mục lục bài viết

Machine learning là gì? Cách thức hoạt động của học máy là gì?

Machine learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial intelligence) tập trung vào việc dạy máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể cho mỗi nhiệm vụ. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, machine learning giúp máy tính cải thiện khả năng tự động thực hiện các công việc mà trước đây cần sự can thiệp của con người.

Một cách đơn giản để hiểu machine learning là gì thì bạn cứ nghĩ về việc dạy máy tính qua các ví dụ. Chẳng hạn, trong nhận diện hình ảnh, một mô hình học máy có thể học cách nhận diện mặt người bằng cách phân tích hàng nghìn bức ảnh có chứa mặt người và không chứa mặt người. Sau đó, khi được cung cấp một hình ảnh mới, mô hình sẽ tự động dự đoán xem đó có phải là mặt người hay không.

Machine learning là gì? Học máy hoạt động ra sao?

Ví dụ thực tế:

Nhận diện khuôn mặt trong điện thoại thông minh: Hệ thống sẽ học từ hàng triệu dữ liệu về khuôn mặt người dùng để nhận diện khuôn mặt khi bạn mở khóa điện thoại.
Gợi ý trên Netflix: Dựa trên lịch sử xem phim của bạn, hệ thống machine learning sẽ dự đoán những bộ phim hoặc chương trình bạn có thể thích.

Deep Learning (Học sâu) là một nhánh con của học máy (Machine Learning), tập trung vào việc sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo có nhiều lớp (deep neural networks) để học và xử lý dữ liệu. Deep learning có khả năng tự động phát hiện các đặc trưng quan trọng trong dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người.

3 loại hình máy học phổ biến trong machine learning là gì?

Trong machine learning, có ba loại hình học máy cơ bản: học có giám sát, học không giám sát, và học tăng cường. Mỗi loại có cách thức hoạt động riêng biệt và được ứng dụng trong những tình huống khác nhau.

Học có giám sát

Học có giám sát (supervised learning) là loại hình học máy mà máy tính được dạy bằng một tập hợp dữ liệu đã được gán nhãn. Dữ liệu này sẽ bao gồm các đầu vào và kết quả mong muốn. Hệ thống học sâu hơn từ các ví dụ này để dự đoán kết quả cho những dữ liệu chưa thấy.

Ví dụ:

Dự đoán giá nhà dựa trên các yếu tố như diện tích, số phòng ngủ, vị trí, v.v….
Phân loại email là thư rác hay không.

Nhóm học có giám sát có chức năng phân loại thư trong gmail

Học không giám sát

Sự khác nhau giữa học có giám sát và không giám sát trong machine learning là gì? Khác với học có giám sát, học không giám sát (unsupervised learning) không yêu cầu dữ liệu đầu vào phải được gán nhãn. Thay vào đó, hệ thống sẽ tìm kiếm các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu mà không có sự hướng dẫn trước. Đây là một phương pháp cực kỳ hữu ích khi chúng ta không có dữ liệu gắn nhãn.

Ví dụ:

Phân nhóm khách hàng trong các chiến dịch marketing dựa trên hành vi của họ.
Nhận diện các điểm bất thường trong dữ liệu tài chính để phát hiện gian lận.

Bạn có thể ứng dụng học không giám sát vào công việc phân tích nhóm khách hàng

Học tăng cường

Học tăng cường (reinforcement learning) là một loại học máy đặc biệt, nơi một tác nhân (agent) được huấn luyện để học cách hành động trong một môi trường để tối ưu hóa một mục tiêu cụ thể. Tác nhân này sẽ nhận được các phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của mình, và từ đó cải thiện cách thức hành động trong tương lai.

Ví dụ:

Trí tuệ nhân tạo chơi game: Tác nhân học cách chơi game tốt hơn qua mỗi lượt chơi, nhận được điểm cao khi thực hiện các hành động đúng.
Các robot tự động có thể học cách di chuyển trong không gian mà không cần sự can thiệp của con người.

Ứng dụng thực tế của machine learning là gì?

Machine learning không chỉ dừng lại ở lý thuyết, mà đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng machine learning nổi bật.

Chatbot

Các chatbot được phát triển dựa trên machine learning giúp doanh nghiệp cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7 mà không cần sự can thiệp của con người. Với khả năng hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng, chatbot cải thiện trải nghiệm người dùng và giảm chi phí vận hành.

Ví dụ: Chatbot của ngân hàng là một đáp án của câu hỏi ứng dụng thực tế của machine learning là gì. Cụ thể, chatbot này giúp khách hàng tra cứu số dư tài khoản, chuyển tiền hoặc trả lời các câu hỏi về sản phẩm.

Chatbot được dùng để trả lời tin nhắn của khách hàng một cách tự động 24/24

Nhận diện hình ảnh

Ứng dụng nhận diện hình ảnh trong machine learning đang trở thành xu hướng trong nhiều ngành công nghiệp, từ chăm sóc sức khỏe đến bán lẻ. Máy tính có thể học cách nhận diện các đối tượng trong hình ảnh, từ đó hỗ trợ các ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, kiểm tra chất lượng sản phẩm và phân loại hình ảnh.

Ví dụ:

Các ứng dụng y tế sử dụng machine learning để phân tích hình ảnh chụp X-quang và phát hiện bệnh lý.
Hệ thống nhận diện hình ảnh giúp các cửa hàng tự động nhận diện và thanh toán khi khách hàng chọn mua sản phẩm.

Chúng mình hy vọng với các thông tin về machine learning là gì mà chúng mình chia sẻ bên trên đã giúp bạn hiểu rõ hơn thuật ngữ này. Với khả năng tự học hỏi từ dữ liệu và cải thiện qua thời gian, machine learning sẽ tiếp tục thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các thuật toán machine learning thì hãy theo dõi những thông tin mới nhất từ Công Nghệ AI VN.