Machine Learning là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo giúp tự động hóa, tối ưu quy trình sản xuất, quản lý, kiểm tra, góp phần thúc đẩy sự phát triển của nhiều ngành nghề, lĩnh vực. Bởi vậy công nghệ này đang được nghiên cứu và phát triển sâu rộng, ứng dụng nhiều trong đời sống. Hãy cùng tìm hiểu Machine Learning là gì và những ứng dụng của công nghệ máy học qua bài viết của TopviecIT.vn nhé.
Machine Learning là gì?
Machine Learning – Máy học là một nhánh nhỏ của trí tuệ nhân tạo AI và khoa học máy tính. Machine Learning sẽ dùng data, thuật toán đầu vào nhằm xử lý các vấn đề, liên tục tối ưu để đưa ra các phương án xử lý hiệu quả hơn, giống như việc tự học của não bộ con người.
Mục đích chính của việc ứng dụng Machine Learning cơ bản là thống kê và dự đoán. Công nghệ này được thiết kế với khả năng tự nghiên cứu, cải thiện dựa vào các nguyên lý đã lập trình sẵn. Ở một số trường hợp cụ thể Machine Learning thậm chí có thể tự đề xuất các giải pháp tối ưu mà không cần lập trình trước.
Không quá khi nói rằng Machine Learning giống như một người lao động có khả năng tự học, hoàn thiện, giàu kinh nghiệm hơn theo thời gian.
>> Xem thêm: Sự khác biệt giữa Deep learning và Machine learning là gì?
Machine Learning tự học như thế nào?
Xét một cách tổng quan, quá trình tự học của Machine Learning bắt đầu từ xác định vấn đề, đánh giá lại các phương án có sẵn trong bộ dữ liệu đầu vào và đưa ra kết quả tương ứng.
Trải qua mỗi lần xử lý, Machine Learning sẽ có thể đánh giá, rút ra kinh nghiệm và làm giàu cho bộ dữ liệu đã lập trình lúc đầu. Quá trình này được thực hiện khép kín, vận hành, chuyển hóa liên tục, cụ thể như sau:
Bước 1: Xử lý dữ liệu đầu vào
Chọn lọc dữ liệu thô sau đó loại bỏ phần thừa và sắp xếp lại dữ liệu theo các nhóm với cấu trúc cụ thể. Dữ liệu thô ở mỗi trường hợp sẽ khác nhau và đôi khi rất “rối” nhưng nhờ có cơ chế sàng lọc machine learning có thể tự gỡ rối được. Cơ chế này cũng giúp xác định các dữ liệu quan trọng để nhóm lại và cắt bỏ các dữ liệu rác nhằm tiết kiệm chi phí xử lý.
Bước 2: Dùng thuật toán chọn ra các phương án tối ưu
Những dữ liệu được phân nhóm sẽ tiếp tục đưa vào “dây chuyền” để phân tích và kết hợp lại tạo ra các phương án mà học máy cho rằng phù hợp với vấn đề hiện tại. Nói một cách dễ hiểu hơn đây là thời điểm hệ thống tổ hợp các dữ liệu đầu vào và vận dụng thuật toán để đánh giá, chọn ra giải pháp khả thi nhất.
Những dữ liệu còn lại sau bước đánh giá sẽ được kiểm nghiệm với các điều kiện giả định của yêu cầu đầu vào. Lần nữa những phương án có yếu điểm sẽ bị loại bỏ. Kết quả thu được là phương án sau khi đã thử nghiệm nhiều lần mà machine learning cho rằng phù hợp với vấn đề đang cần giải đáp.
Bước 3. Triển khai phương án tốt nhất, tiếp tục cải thiện
Phương án cuối cùng được triển khai trong thực tế cũng như trong quá trình thực hiện machine learning ghi nhận các vấn đề phát sinh, bao gồm cả những ưu – nhược điểm mà quá trình kiểm nghiệm chưa phát hiện ra được. Sau đó hệ thống tiếp tục quay lại đưa ra cập nhật cho bộ dữ liệu ban đầu để có giải pháp chính xác hơn.
Sau khi đã cập nhật nhiều lần, machine learning đưa ra các tiêu chuẩn cụ thể cho các phương án thu được và hướng đến phương án tốt nhất, ít sai sót, rủi ro với tốc độ xử lý nhanh.
Phân loại Machine Learning
Machine Learning vẫn chưa tách biệt khỏi con người nhưng tùy vào phân loại, mức độ tham gia của con người trong chu trình vận hành sẽ không giống nhau. Hiện nay Machine Learning có 3 phân loại đó là:
Supervised learning – Học tập dưới sự giám sát
Con người lập trình dữ liệu đầu vào trong đó có cả cách thức cũng như các phương án con người mong muốn. Mỗi phương án và đáp án đều được gắn nhãn và sắp xếp sẵn, Machine Learning chỉ cần rà soát, trả ra đúng kết quả có trong bộ dữ liệu sẵn có. Nếu có tin nhắn rác từ một số nguồn sẽ tự động bị tách ra khỏi hộp thư, đây cũng là ứng dụng của machine learning hỗ trợ phân loại tin nhắn trên email.
Unsupervised learning – Học tập không giám sát
Machine learning sẽ được cung cấp thuật toán hay các công cụ để có thể tự xử lý mà không được biết trước kết quả. Điển hình nhất cho việc ứng dụng phân loại này là cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
Các dữ liệu đầu vào gồm có hành vi, lịch sử mua hàng, hệ thống sẽ dự đoán các sản phẩm phù hợp rồi đề xuất riêng cho mỗi khách hàng.
>> Xem thêm: Thực tập AI Engineer làm gì? Các vị trí, lĩnh vực đang tuyển dụng
Semi – Supervised learning – Học tập với giám sát bán phần
Phân loại này nằm giữa của 2 phân loại trên, lúc này dữ liệu đầu vào là 1 hỗn hợp với cả phương án và đáp án. Điểm khác biệt chính là phương án và đáp án vẫn chưa được nhóm lại thành mỗi bộ. Machine learning sẽ phải tự tìm ra cách giải tương ứng với đáp án thích hợp trong bộ dữ liệu sẵn có.
Semi-supervised learning được doanh nghiệp ứng dụng chủ yếu trong khảo sát thị trường. Khi sắp ra mắt sản phẩm mới họ đưa ra những kết quả giả định về phản ứng của khách hàng. Sau đó dùng machine learning vào việc khảo sát để kiểm chứng lại xem giả định nào đúng. Qua đó doanh nghiệp điều chỉnh lại sản phẩm và nhắm đến các đối tượng mục tiêu thích hợp, cách này cũng giúp sản phẩm thành công hơn khi chính thức ra mắt.
Tùy mỗi phân loại, con người cần phải lập trình bộ dữ liệu đầu vào tương ứng nhưng vẫn cần đảm bảo machine learning có khoảng trống để thể hiện tính ứng dụng. Ở một số trường hợp đơn giản, thuật toán chỉ cần nhận diện, thao tác đúng. Tuy nhiên ở các phân loại phức tạp như unsupervised learning hệ thống cần tự xử lý đồng thời gợi ý ngược lại cho phía con người.
Ứng dụng của Machine Learning hiện nay
Vậy ứng dụng của Machine Learning hiện nay là gì? Liệu rằng học máy có thật sự đang bước vào cuộc sống hiện đại của chúng ta? Thực tế cho thấy ngày nay Machine Learning được ứng dụng ở rất nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên ở mỗi lĩnh vực cách sử dụng lại khác nhau nên không ít người vẫn chưa thấy rõ sự phân nhánh của AI.
Có thể kể tới một số ứng dụng phổ biến của Machine Learning như sau:
Phân tích thị trường tài chính
Những năm gần đây thị trường tài chính luôn có nhiều biến động thậm chí có nhiều rủi ro nhất là thị trường chứng khoán. Machine Learning không chắc chắn rằng mọi cơ hội đầu tư đều sẽ chính xác mà sẽ làm giảm thiểu đến mức thấp nhất các rủi ro có thể gặp phải.
Nhờ việc phân tích chi tiết và dự đoán nền kinh tế chung nên mỗi lượt mua hay bán đúng thời điểm, phù hợp với mức lợi nhuận như nhà đầu tư mong muốn.
>> Xem thêm: Hướng dẫn viết AI Engineer CV chi tiết và đơn giản [Kèm mẫu]
Bước đột phá trong ngành nông nghiệp
Máy bay không người lái được sử dụng để bón phân theo các khu vực đã được ấn định sẵn, hệ thống có thể biết được sức khỏe của vật nuôi hoặc quản lý tất cả bằng thiết bị số theo tiêu chuẩn quốc tế là các ứng dụng điển hình của Machine Learning với ngành nông nghiệp.
Các công việc tay chân hoặc những lo lắng cố hữu từ nhiều năm nay như “được mùa mất giá” của người nông dân đã được giải quyết. Nền nông nghiệp được khoác lên một bộ áo mới, tối ưu quá trình sản xuất, tối đa chất lượng sản phẩm và hơn nữa là luôn cân bằng được cung với cầu.
Cải thiện chất lượng dịch vụ ngành y tế
Nói đơn giản là các tổng đài tự động tư vấn sức khỏe cho các căn bệnh thông thường, người bệnh không phải mất thời gian và công sức tới bệnh viện. Nói phức tạp hơn là máy móc thậm chí có thể thực hiện các ca phẫu thuật.
Ở một số quốc gia phát triển, bệnh nhân còn được tư vấn và sắp xếp lịch gặp bác sĩ và được chăm sóc trong quá trình hồi phục nhờ vào ứng dụng của machine learning. Đội ngũ y bác sĩ và nhân viên y tế chỉ cần trực tiếp chẩn đoán khám chữa cho các trường hợp phức tạp để việc dùng dịch vụ y tế đồng bộ.
>> Xem thêm: Ngành khoa học máy tính có khó không? Học môn gì? Kỹ năng cần có
Chuyển đổi ngành vận tải
Machine Learning cũng có tiềm năng để chuyển đổi ngành vận tải nhờ cải thiện độ an toàn, giảm tắc nghẽn giao thông. Có thể kể tới một vài ứng dụng quan trọng của học máy với giao thông vận tải như:
Hệ thống xe tự lái để điều hướng, giữ làn đường, phát hiện đối tượng. Các thuật toán sẽ phân tích dữ liệu từ cảm biến camera, lidar hay radar nhằm giúp các phương tiện điều hướng và di chuyển an toàn.
Phân tích dữ liệu truy cập lịch sử cũng như dữ liệu thời gian thực từ cảm biến nhằm dự đoán tình trạng giao thông, quản lý lưu lượng truy cập một cách hiệu quả hơn. Qua đó sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa các tuyến đường, giảm tắc nghẽn.
Sử dụng thuật toán phân tích các yếu tố như thời tiết, tình trạng giao thông, đường xá nhằm tối ưu hóa các tuyến đường cho mỗi loại phương tiện hay tất cả phương tiện giao thông. Cách tiếp cận này giúp giảm mức tiêu thụ nhiên liệu và tối ưu hóa thời gian di chuyển, nâng cao hiệu quả hoạt động.
Với những thông tin chia sẻ trên đây chắc hẳn các bạn đã hiểu Machine Learning là gì cũng như các vai trò và ứng dụng của Machine Learning trong đời sống hiện nay. Để cập nhật những thông tin thú vị về công nghệ máy học nói riêng, ngành IT nói chung và những việc làm hấp dẫn ngành IT đừng quên theo dõi TopviecIT.vn thường xuyên nhé.
