Học máy là gì?
Học máy là một phương pháp AI dùng để giúp các hệ thống hoàn thành nhiệm vụ thông qua quá trình phân tích dữ liệu và nhận dạng mẫu hình.
Mục tiêu của học máy là để các hệ thống sử dụng mô hình AI ML có thể phản ứng linh hoạt với dữ liệu mới mà không cần lập trình thêm hoặc có sự can thiệp khác từ con người. Khả năng thích nghi này kết hợp với chu kỳ lặp lại liên tục sẽ tạo ra những cải tiến trong phản hồi và hành động của hệ thống theo thời gian.
Các ứng dụng học máy đang được áp dụng nhanh chóng với tác động sâu rộng đến nhiều ngành, bao gồm chăm sóc sức khỏe, giáo dục và công nghiệp ô tô, cũng như trong đời sống hàng ngày và truyền thông.
Học máy Cổ điển
Cho đến thời gian gần đây, học máy vẫn đang dựa trên các kỹ thuật mô hình hóa và phân tích dữ liệu như hồi quy, vector hỗ trợ, cây quyết định và các phương pháp thống kê khác. Phương pháp tiếp cận này được phân loại là học máy cổ điển.
Trong học máy cổ điển, chuyên môn của con người là yếu tố cần thiết để thiết kế và chọn các đặc trưng liên quan trong bộ dữ liệu cũng như gán nhãn hoặc tái cấu trúc dữ liệu dùng để huấn luyện các thuật toán ML.
Học máy cổ điển đặc biệt hiệu quả với các bộ dữ liệu nhỏ và có cấu trúc, thường có nhu cầu tính toán thấp hơn so với các phương pháp học máy nâng cao như học sâu.
Một thuộc tính của học máy cổ điển là có thể diễn giải được. Điều này có nghĩa là nhà phát triển thường có thể hiểu lý do mô hình AI ML đưa ra các quyết định hoặc dự đoán nhất định, đồng thời dễ dàng điều chỉnh các tham số hoặc quy trình khi cần.
Học sâu và Mạng nơ-ron
Phân nhánh rộng hơn của học máy bao gồm cả các phương pháp hiện đại, phức tạp hơn, cần nhiều dữ liệu và khó diễn giải hơn.
Học sâu, một phân nhánh của học máy, có thể mô hình hóa các mẫu đa lớp trong các bộ dữ liệu phức tạp. Các thuật toán học sâu có thể phát hiện và phân loại các đặc trưng trong dữ liệu thô, do đó nhà phát triển không cần áp dụng kiến thức chuyên môn của con người để xác định hoặc gán nhãn cho từng đặc trưng.
Học sâu thường yêu cầu lượng dữ liệu lớn để hoạt động hiệu quả. Lý do là các thuật toán cần xác định và phân loại nhiều tham số và tất cả những tham số đó phải có mặt trong bộ dữ liệu với số lượng đáng kể để huấn luyện mô hình. Các hệ thống học sâu có hơn ba lớp được gọi là mạng nơ-ron vì chúng mô phỏng các nút kết nối trong hệ thần kinh của con người.
Các mô hình học sâu, đặc biệt là các mạng nơ-ron sâu, có thể trông khó hiểu như những chiếc “hộp đen” vì các thuật toán quá phức tạp, khó có thể hiểu được lý do khiến mô hình đưa ra một quyết định cụ thể. Một tập hợp các quy trình và phương pháp được gọi là trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (XAI) đang được sử dụng để giúp giải thích rõ ràng hơn các quyết định của mô hình học sâu. Đây là yếu tố quan trọng để xây dựng niềm tin cũng như trách nhiệm trong các hệ thống AI này, đặc biệt trong các ngành được quản lý.
Lợi ích của Học máy
Học máy là thành phần cơ bản của tất cả các trường hợp sử dụng AI và khả năng của học máy đang thay đổi cách con người làm việc, sáng tạo, tương tác cũng như cách các doanh nghiệp vận hành.
Học máy có thể giúp tạo ra các tương tác tự động, cá nhân hóa, chẳng hạn như chatbot và hệ thống đề xuất, giúp khách hàng thu thập thông tin và đưa ra quyết định sáng suốt nhanh hơn.
Bằng cách tự động hóa các tác vụ thường lệ, vốn yêu cầu sự can thiệp của con người, học máy có thể giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu quả. Trong nhiều trường hợp, các quy trình có ML hỗ trợ hoạt động nhanh hơn và chính xác hơn so với quy trình do con người thực hiện, mang lại kết quả tốt hơn, đồng thời giúp nhân viên chuyển sang thực hiện các nhiệm vụ có tính thử thách và sáng tạo mà máy tính không thể thực hiện được.
Học máy cũng có thể dùng để xác định các mẫu hình và xu hướng nhằm phát hiện các điểm bất thường hoặc dự đoán các sự kiện trong tương lai. Những khả năng này tạo điều kiện cho rất nhiều giải pháp sáng tạo nhằm tinh giản hoặc tùy chỉnh quy trình, chẳng hạn như trong sản xuất, hoặc hỗ trợ khâu lập kế hoạch, chẳng hạn như trong ngành năng lượng để điều chỉnh lưới điện dựa trên nhu cầu đã dự báo.
Cách hoạt động của Học máy
Học máy dựa trên các kỹ thuật thống kê để nhận dạng và hành động dựa trên các mẫu hình trong dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người. Một thuật toán ML được huấn luyện để hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể bằng cách cho tiếp xúc với bộ dữ liệu liên quan. Trong quá trình huấn luyện, thuật toán có thể được tối ưu hóa nhiều lần nhằm cải thiện độ chính xác của các dự đoán và quyết định của thuật toán. Chất lượng và số lượng dữ liệu cũng như khả năng thích ứng của thuật toán là yếu tố quan trọng đối với sự thành công của mô hình AI được tạo ra.
Các phương pháp học máy
Có bốn phương pháp chính hoặc loại học máy:
- Học máy có giám sát: Thuật toán được huấn luyện trên một bộ dữ liệu đã được gán nhãn, nghĩa là mỗi ví dụ huấn luyện được ghép với một nhãn đầu ra. Thuật toán học cách dự đoán đầu ra từ dữ liệu đầu vào.
- Học máy không giám sát: Thuật toán được cung cấp dữ liệu chưa được gán nhãn mà không có hướng dẫn rõ ràng. Hệ thống phải học các mẫu hình và cấu trúc từ chính dữ liệu đó.
- Học máy giám sát một phần: Phương pháp này sử dụng cả dữ liệu đã gán nhãn và chưa gán nhãn để huấn luyện. Thông thường, một lượng nhỏ dữ liệu đã gán nhãn sẽ được ghép với một lượng lớn dữ liệu chưa gán nhãn.
- Học máy củng cố: Thuật toán học tập trong quá trình cố gắng đạt được các mục tiêu trong một môi trường linh hoạt. Ví dụ như lái xe hoặc chơi một trò chơi tương tác. Hệ thống vừa nhận phản hồi về hành động của mình, vừa điều hướng trong không gian vấn đề.
Cách sử dụng Học máy
Học máy AI được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ tính toán quá phức tạp để có thể quản lý dựa trên các thuật toán tuân theo quy tắc rõ ràng. Ví dụ về các ứng dụng phức tạp này bao gồm nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính, hệ thống đề xuất và phát hiện gian lận.
Các trường hợp sử dụng Học máy
Dịch vụ khách hàng
Các phương pháp học máy dùng để tinh giản và cải thiện nhiều khía cạnh của dịch vụ khách hàng, đặc biệt là đối với các nhà cung cấp dịch vụ trực tuyến.
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) - mô hình học sâu được thiết kế để hiểu, dịch thuật và tạo ra ngôn ngữ giống con người - là công nghệ nền tảng đằng sau các công cụ tập trung vào lời nói và văn bản, chẳng hạn như chuyển giọng nói thành văn bản, trợ lý giọng nói, chatbot và các ứng dụng AI tạo sinh (GenAI) giúp tự động hóa các tính năng dịch vụ khách hàng.
Các nhà cung cấp dịch vụ và bán lẻ trực tuyến cũng triển khai các hệ thống đề xuất để cải thiện dịch vụ và tương tác của khách hàng. Các hệ thống đề xuất phụ thuộc vào kỹ thuật học máy và lọc dữ liệu để đưa ra dự đoán chính xác về các loại nội dung mà người dùng muốn dựa trên các lựa chọn, phản hồi, tương tác và các mẫu hình tương tự trong quá khứ từ những người dùng khác có hồ sơ tương tự.
Sản xuất
Hoạt động kiểm soát chất lượng trong sản xuất được hỗ trợ bởi công nghê thị giác máy tính, công nghệ này lại dựa vào học máy và học sâu. Thị giác máy tính diễn giải dữ liệu trực quan trong nhiều môi trường công nghiệp để phát hiện lỗi và điểm bất thường, giám sát và kiểm soát các quy trình, tăng tốc độ phản hồi và tạo ra những thông tin chuyên sâu có giá trị, thường là gần như ngay lập tức.
Các dịch vụ Tài chính
Các phương pháp học máy đóng góp cho ngành tài chính và ngân hàng bằng cách khai thác khả năng nhận dạng mẫu hình để tinh giản và cải thiện các hoạt động đa dạng như phát hiện gian lận, tuân thủ quy định, dịch vụ ngân hàng cá nhân hóa, xử lý thanh toán và thậm chí là giao dịch chứng khoán tự động.
Những thách thức của Học máy
Chúng ta có thể triển khai một số giải pháp học máy với sự hỗ trợ từ các mô hình được đào tạo trước cũng như các công cụ có mã nguồn mở. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, chúng ta cần phải tùy chỉnh ngay cả với các mô hình triển khai ở quy mô không lớn. Đối với các tổ chức áp dụng AI lần đầu, việc tuyển dụng nhân viên sở hữu các kỹ năng cần thiết cũng có thể gặp khó khăn.
Sau khi đội ngũ nhân viên đã sẵn sàng, thách thức tiếp theo là thiết kế hoặc tùy chỉnh một mô hình có hiệu quả và hiệu suất tốt. Chúng ta có thể cần nhiều chu kỳ lặp lại để ngăn chặn tình trạng quá khớp – khi cách diễn giải dữ liệu đào tạo của mô hình quá chính xác và không bao gồm dữ liệu mới - hoặc chưa khớp – khi mô hình quá đơn giản để nắm bắt được các mẫu dữ liệu cơ bản. Trong một số trường hợp, mô hình sẽ yêu cầu lượng dữ liệu lớn để cải thiện độ chính xác của các dự đoán cũng như chúng ta có thể gặp khó khăn, tốn chi phí hoặc tốn thời gian để thu thập dữ liệu bổ sung.
Bảo mật dữ liệu cũng là một trong những thách thức. Một số ứng dụng học máy, chẳng hạn như hệ thống đề xuất, dựa vào lịch sử trình duyệt và giao dịch mua hàng cũng như dữ liệu nhân khẩu học của người dùng. Các giải pháp bảo mật đa lớp, bao gồm các giải pháp có tận dụng AI, có thể giúp bảo vệ quyền riêng tư và thông tin cá nhân của người dùng cũng như dữ liệu bí mật và tài sản sở hữu trí tuệ của tổ chức.
Hoạt động triển khai AI ML mới cũng cần tuân thủ các phương pháp thực hành AI có trách nhiệm nhằm đảm bảo sử dụng hệ thống theo cách an toàn, đáng tin cậy và có đạo đức.
Tương lai của Học máy
Hoạt động áp dụng AI mới chỉ ở giai đoạn sơ khai. Những tiến bộ nhanh chóng đang giúp các doanh nghiệp dễ tiếp cận AI ML và các công nghệ hỗ trợ hơn, từ đó mở ra những tiềm năng vô hạn cho ứng dụng và tác động toàn cầu của các công nghệ này. Trong tương lai, học máy sẽ được áp dụng trong các trường hợp sử dụng mới và bối cảnh mới.