Training AI là gì? Quy trình & bí quyết tạo ra AI thông minh

Training AI (huấn luyện AI) về bản chất là quá trình cốt lõi sử dụng dữ liệu và thuật toán để “dạy” các hệ thống máy tính thực hiện nhiệm vụ, nhận dạng mẫu hoặc đưa ra dự đoán mà không cần được lập trình một cách tỉ mỉ cho mọi tình huống. Vậy quá trình này diễn ra chi tiết như thế nào, hãy cùng Công Nghệ AI VN đi sâu vào giải mã thuật ngữ AI này cũng như quy trình chi tiết từng bước để xây dựng một mô hình AI.

Training AI là gì? Mục đích của việc huấn luyện AI

Training AI (huấn luyện AI) là quá trình mà các nhà khoa học dữ liệu cung cấp một lượng lớn dữ liệu đầu vào cho một thuật toán máy học, cho phép thuật toán đó học cách nhận diện các mẫu, mối tương quan hoặc quy luật trong dữ liệu. 

Mục tiêu chính của quá trình này là tạo ra một mô hình AI đã được tinh chỉnh và mô hình AI này sau đó có khả năng tự đưa ra các dự đoán chính xác hoặc thực hiện các hành động cụ thể khi đối mặt với dữ liệu mới, chưa từng thấy trước đây. Quá trình học hỏi này giúp máy tính phát triển “trí thông minh” dựa trên kinh nghiệm từ dữ liệu.

Training AI chính là nền tảng cho hầu hết các ứng dụng AI mang tính đột phá mà chúng ta thấy ngày nay từ xe tự lái, trợ lý ảo, hệ thống gợi ý sản phẩm cho đến chẩn đoán y khoa và dịch thuật tự động. 

Khả năng học hỏi tự động từ dữ liệu khổng lồ cho phép AI liên tục cải thiện hiệu suất và giải quyết những vấn đề mà trước đây chỉ có con người mới làm được, qua đó thúc đẩy mạnh mẽ sự đổi mới sáng tạo trong mọi lĩnh vực khoa học, kinh doanh và xã hội. Nếu không có quá trình huấn luyện, AI sẽ chỉ là những thuật toán trống rỗng, thiếu khả năng ứng dụng thực tế.

Quy trình training AI chi tiết cho người mới

Quy trình huấn luyện một mô hình AI thường bao gồm nhiều giai đoạn tuần tự, đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng và thực thi cẩn thận để đạt được kết quả tối ưu nhất.

Bước 1: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu 

Giai đoạn nền tảng này bao gồm việc xác định nguồn, tìm kiếm và tổng hợp tập dữ liệu (dataset) thô phù hợp với bài toán cần giải quyết, đồng thời đảm bảo dữ liệu đủ lớn và đại diện cho vấn đề thực tế. 

Tiếp theo, tiền xử lý dữ liệu là một bước quan trọng liên quan đến việc làm sạch (loại bỏ nhiễu, xử lý giá trị thiếu), chuẩn hóa (đưa về cùng thang đo), biến đổi (tạo đặc trưng mới) và đôi khi là gán nhãn dữ liệu (data labeling) cho dữ liệu thô, nhằm đảm bảo chất lượng và tính phù hợp của dữ liệu đầu vào cho thuật toán học máy.

Các tác vụ tiền xử lý dữ liệu phổ biến:

• Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning): Xử lý các giá trị bị thiếu (missing values), dữ liệu nhiễu (noisy data), và dữ liệu không nhất quán (inconsistent data).
• Biến đổi dữ liệu (Data Transformation): Chuẩn hóa (normalization) hoặc quy chuẩn hóa (standardization) để đưa các đặc trưng về cùng một thang đo, hoặc áp dụng các phép biến đổi như logarit để xử lý phân phối lệch.
• Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction): Loại bỏ các đặc trưng không cần thiết hoặc ít thông tin để giảm độ phức tạp tính toán và tránh hiện tượng “lời nguyền chiều dữ liệu”.
• Trích xuất đặc trưng (Feature Engineering): Tạo ra các đặc trưng mới từ dữ liệu hiện có để cải thiện khả năng dự đoán của mô hình.
• Phân chia dữ liệu (Data Splitting): Chia tập dữ liệu thành các tập con: tập huấn luyện (training set), tập kiểm định (validation set) và tập kiểm thử (test set).

Bước 2: Lựa chọn mô hình và thuật toán

Việc lựa chọn mô hình AI và thuật toán học máy phù hợp phụ thuộc chặt chẽ vào bản chất của bài toán (phân loại, hồi quy, phân cụm), đặc điểm của dữ liệu (kích thước, loại dữ liệu) và yêu cầu về hiệu suất cũng như khả năng diễn giải của mô hình.

Các nhà khoa học dữ liệu cần xem xét các lựa chọn từ các thuật toán đơn giản như hồi quy tuyến tính, máy vector hỗ trợ (SVM) đến các mô hình phức tạp hơn như mạng nơ-ron (neural networks) và học sâu (deep learning), cân nhắc sự đánh đổi giữa độ chính xác, tốc độ huấn luyện và tài nguyên tính toán cần thiết.

Bước 3: Huấn luyện mô hình 

Quá trình huấn luyện thực tế liên quan đến việc cung cấp tập dữ liệu huấn luyện đã được tiền xử lý cho thuật toán chọn, thuật toán này sẽ liên tục điều chỉnh các tham số nội bộ của mô hình để giảm thiểu sai số giữa dự đoán của mô hình và kết quả thực tế trong dữ liệu. 

Việc sử dụng phần cứng chuyên dụng như GPU (Graphics Processing Unit) hoặc TPU (Tensor Processing Unit) từ các hãng như NVIDIA có thể tăng tốc đáng kể quá trình tính toán phức tạp này, đặc biệt với các mô hình học sâu và tập dữ liệu lớn. Tập kiểm định thường được dùng trong quá trình này để theo dõi hiệu suất và tránh overfitting (quá khớp).

Bước 4: Đánh giá hiệu suất 

Đánh giá hiệu suất mô hình là bước kiểm tra khách quan khả năng tổng quát của mô hình đã huấn luyện trên tập dữ liệu kiểm thử – dữ liệu mà mô hình chưa từng thấy trước đây. Các chỉ số đánh giá phổ biến như độ chính xác (accuracy), độ chính xác dự đoán lớp dương (precision), độ nhạy (recall), điểm F1, và diện tích dưới đường cong ROC (AUC) được sử dụng để đo lường hiệu quả của mô hình dựa trên mục tiêu cụ thể của bài toán. 

Quá trình này giúp xác định liệu mô hình có hoạt động tốt trong thực tế hay không và so sánh hiệu quả giữa các mô hình khác nhau.

Bước 5: Tinh chỉnh và triển khai 

Tinh chỉnh siêu tham số (Hyperparameter tuning) là quá trình tối ưu hóa các cài đặt bên ngoài của thuật toán (ví dụ: tốc độ học, số lớp ẩn trong mạng nơ-ron) mà không được học trực tiếp từ dữ liệu, thường sử dụng tập kiểm định để tìm ra cấu hình tốt nhất.

Sau khi mô hình đạt hiệu suất mong muốn, bước triển khai mô hình (deployment) sẽ đưa mô hình vào môi trường sản xuất để bắt đầu tạo ra giá trị thực tế, có thể dưới dạng một API, tích hợp vào ứng dụng hoặc hệ thống tự động. Việc giám sát liên tục sau triển khai là cần thiết để đảm bảo mô hình hoạt động ổn định và cập nhật khi cần.

Khám phá các phương pháp training AI phổ biến

Có ba phương pháp học máy chính được sử dụng rộng rãi để huấn luyện các mô hình Trí tuệ nhân tạo, mỗi phương pháp sẽ phù hợp với các loại bài toán và dữ liệu khác nhau.

Tiêu chí	Học Có Giám Sát (Supervised Learning)	Học Không Giám Sát (Unsupervised Learning)	Học Tăng Cường (Reinforcement Learning)
Loại dữ liệu	Dữ liệu có nhãn (Input-Output pairs)	Dữ liệu không có nhãn	Dữ liệu từ tương tác (State, Action, Reward)
Mục tiêu	Dự đoán đầu ra cho dữ liệu mới dựa trên mẫu đã học	Khám phá cấu trúc, mẫu ẩn trong dữ liệu	Học chính sách hành động tối ưu để tối đa hóa phần thưởng
Thuật toán phổ biến	Hồi quy, Phân loại (SVM, Decision Trees, Neural Nets)	Phân cụm (K-Means), Giảm chiều (PCA), Luật kết hợp	Q-Learning, SARSA, Deep Q-Networks (DQN)
Ví dụ ứng dụng	Phân loại email spam, Nhận diện khuôn mặt, Dự đoán giá	Phân khúc khách hàng, Hệ thống gợi ý, Phát hiện bất thường	Robot tự hành, Chơi game (AlphaGo), Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Công cụ và nền tảng hỗ trợ đắc lực cho training AI

Sự phát triển mạnh mẽ của AI được thúc đẩy bởi sự sẵn có của nhiều công cụ, thư viện mã nguồn mở và nền tảng điện toán đám mây mạnh mẽ. Bảng dưới đây Công Nghệ AI VN sẽ bật mí cho các bạn các công cụ và nền tảng hỗ trợ đắc lực để huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo.

Công cụ/Nền tảng	Mô tả	Lĩnh vực ứng dụng chính	Nhà phát triển
TensorFlow	Thư viện mã nguồn mở toàn diện cho tính toán số học và học máy, đặc biệt mạnh về học sâu.	Học sâu, Mạng nơ-ron	Google AI
PyTorch	Thư viện mã nguồn mở phổ biến khác cho học sâu, nổi tiếng với tính linh hoạt và giao diện Pythonic.	Học sâu, Nghiên cứu AI	Meta AI (Facebook)
Scikit-learn	Thư viện Python đơn giản và hiệu quả cho các thuật toán máy học truyền thống và tiền xử lý dữ liệu.	Máy học cổ điển, Khoa học dữ liệu	Cộng đồng
Keras	API học sâu cấp cao, có thể chạy trên nền TensorFlow, Theano hoặc CNTK, dễ sử dụng cho người mới bắt đầu.	Học sâu, Tạo mẫu nhanh	Google AI
Google Cloud AI Platform	Bộ dịch vụ AI/ML tích hợp trên nền tảng đám mây của Google, cung cấp hạ tầng và công cụ quản lý.	Huấn luyện, Triển khai trên cloud	Google Cloud
Microsoft Azure ML	Nền tảng đám mây của Microsoft cung cấp các công cụ và dịch vụ cho toàn bộ vòng đời máy học.	Huấn luyện, Triển khai trên cloud	Microsoft Azure

Tóm lại, training AI là một quy trình phức tạp và vô cùng quan trọng, là chìa khóa để khai phá tiềm năng to lớn của Trí tuệ nhân tạo. Từ việc chuẩn bị dữ liệu kỹ lưỡng, lựa chọn phương pháp và công cụ phù hợp, cho đến việc đánh giá và tinh chỉnh mô hình, mỗi bước đều đóng góp vào việc tạo ra các hệ thống AI thông minh, hiệu quả và đáng tin cậy. Hãy theo dõi Công Nghệ AI VN để biết thêm nhiều kiến thức bổ ích về AI nhé.