Tìm hiểu Machine Learning cơ bản: Những điều cần biết cho người mới bắt đầu

Trong kỷ nguyên công nghệ 4.0, thuật ngữ Machine Learning đang trở thành một trong những từ khóa quan trọng mà những người đam mê công nghệ hay các nhà phát triển phần mềm không thể bỏ qua. Vậy Machine Learning là gì? Tại sao nó lại quan trọng đối với thế giới hiện đại? Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ những khái niệm Machine Learning cơ bản nhất và lý do tại sao nó lại thu hút sự chú ý của rất nhiều người, đặc biệt là những người mới bắt đầu tìm hiểu.

Machine Learning (học máy) là một nhánh con của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI)

Tìm hiểu khái niệm Machine Learning là gì?

Machine Learning (học máy) là một nhánh con của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), tập trung vào việc phát triển các thuật toán giúp máy tính có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất mà không cần phải lập trình một cách rõ ràng. Nói một cách đơn giản, Machine Learning là quá trình mà máy tính “học” từ dữ liệu, qua đó cải thiện khả năng dự đoán hoặc ra quyết định mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người.

Machine Learning cơ bản gồm các phương pháp và thuật toán cơ bản, chẳng hạn như học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Để hiểu rõ hơn về các thuật toán và ứng dụng của Machine Learning, ta cần đi sâu vào từng khái niệm cơ bản.

Các loại Machine Learning cơ bản

Machine Learning có thể được chia thành ba loại cơ bản:

Học có giám sát (Supervised Learning)

Học có giám sát là loại Machine Learning phổ biến nhất, trong đó thuật toán được huấn luyện bằng một bộ dữ liệu đã được gắn nhãn (labeled data). Dữ liệu này chứa các đầu vào (input) và kết quả đầu ra (output) mà thuật toán phải học để từ đó dự đoán kết quả cho dữ liệu chưa được gắn nhãn.

Ví dụ: Trong bài toán phân loại ảnh, một hệ thống có thể được huấn luyện để nhận diện các loài động vật từ hình ảnh. Dữ liệu huấn luyện sẽ bao gồm các bức ảnh đã được gắn nhãn, chẳng hạn như “chó”, “mèo”, “sư tử”…

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Khác với học có giám sát, học không giám sát sử dụng dữ liệu không có nhãn (unlabeled data). Mục tiêu của học không giám sát là tìm ra các mẫu (patterns) ẩn trong dữ liệu mà không cần sự chỉ dẫn cụ thể từ đầu ra.

Một ví dụ điển hình của học không giám sát là phân nhóm (clustering), chẳng hạn như phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên các đặc điểm tương đồng mà không cần biết trước nhóm nào chứa loại khách hàng nào.

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường là một lĩnh vực đặc biệt trong Machine Learning, nơi một tác nhân (agent) học cách hành động trong một môi trường sao cho tối đa hóa phần thưởng (reward). Tác nhân này học từ những trải nghiệm qua các hành động mà nó thực hiện và phản hồi nhận được từ môi trường.

Một ứng dụng nổi bật của học tăng cường là trong các trò chơi, như AlphaGo của Google, nơi hệ thống học cách chơi cờ vây và đánh bại các cao thủ của trò chơi này.

Để thực hiện các tác vụ học máy, chúng ta sử dụng nhiều thuật toán khác nhau

Các thuật toán Machine Learning cơ bản

Để thực hiện các tác vụ học máy, chúng ta sử dụng nhiều thuật toán khác nhau. Dưới đây là một số thuật toán Machine Learning cơ bản mà người mới bắt đầu cần biết:

• Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Hồi quy tuyến tính là một trong những thuật toán cơ bản nhất trong học có giám sát, được sử dụng để dự đoán giá trị liên tục. Thuật toán này tìm mối quan hệ giữa một hoặc nhiều biến độc lập (input) và một biến phụ thuộc (output). Ví dụ: Dự đoán giá nhà dựa trên diện tích, số phòng ngủ và các yếu tố khác.
• Phân loại quyết định (Decision Trees): Thuật toán cây quyết định giúp phân loại dữ liệu bằng cách tạo ra một cây phân quyết. Các nút của cây đại diện cho các quyết định hoặc kiểm tra, và các nhánh của cây đại diện cho các kết quả của các quyết định đó. Ví dụ: Dự đoán liệu khách hàng có mua sản phẩm hay không dựa trên các đặc điểm như độ tuổi, thu nhập, sở thích,…
• K-means clustering: Thuật toán K-means clustering là một thuật toán học không giám sát dùng để phân nhóm các đối tượng trong các cụm (clusters). Thuật toán này tìm ra K cụm, mỗi cụm chứa các đối tượng có sự tương đồng cao với nhau.
• Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks): Mạng nơ-ron nhân tạo mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não con người để xử lý thông tin và học từ dữ liệu. Mạng nơ-ron có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm phân loại, dự đoán và nhận dạng hình ảnh.

Ứng dụng của Machine Learning

Machine Learning đã và đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến:

• Phân tích dữ liệu và dự báo: Machine Learning được sử dụng để phân tích các tập dữ liệu lớn và dự báo các xu hướng trong tương lai. Ví dụ, trong ngành tài chính, Machine Learning giúp phân tích thị trường chứng khoán để đưa ra dự đoán về giá cổ phiếu.
• Chăm sóc sức khỏe: Trong y tế, Machine Learning được sử dụng để phân tích hình ảnh y tế, dự đoán các bệnh lý, và cá nhân hóa phương pháp điều trị cho bệnh nhân.
• Tự động hóa trong sản xuất: Machine Learning giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu lãng phí và nâng cao hiệu suất làm việc.
• Ô tô tự lái: Các xe tự lái như của Tesla sử dụng Machine Learning để nhận diện môi trường xung quanh và ra quyết định lái xe an toàn.
• Tiếp thị và quảng cáo: Machine Learning giúp tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo, dự đoán hành vi người dùng và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Như vậy, Machine Learning cơ bản là một lĩnh vực rộng lớn và đầy thử thách, nhưng cũng rất hấp dẫn. Với những kiến thức cơ bản đã được đề cập trong bài viết này, hy vọng bạn sẽ có cái nhìn tổng quan về học máy và những ứng dụng thực tế của nó. Machine Learning không chỉ là một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực công nghệ mà còn có tiềm năng thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Để trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực này, điều quan trọng là không ngừng học hỏi và thực hành.

VinUni là một lựa chọn lý tưởng cho những ai mong muốn xây dựng nền tảng vững chắc trong ngành Kinh tế học

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và các ngành khoa học mới, việc chọn học tại trường Đại học VinUni là một lựa chọn lý tưởng cho những ai mong muốn xây dựng nền tảng vững chắc trong ngành Kinh tế học. Chương trình Cử nhân Kinh tế tại viện Khoa học và Giáo dục Khai phóng của VinUni không chỉ cung cấp kiến thức chuyên sâu về kinh tế mà còn trang bị cho sinh viên các kỹ năng quan trọng để làm việc trong môi trường quốc tế, thích ứng với các thay đổi trong thời kỳ hậu đại dịch. Chương trình đào tạo tại VinUni được thiết kế phù hợp với yêu cầu thực tiễn của xã hội, giúp sinh viên phát triển tư duy phân tích, phản biện, sáng tạo và khả năng lãnh đạo.

Ngoài ra, chương trình học cũng chú trọng vào việc phát triển các kỹ năng công nghệ số và tư duy khởi nghiệp, qua đó giúp sinh viên tự tin đối mặt với những thách thức trong nghề nghiệp tương lai. Chương trình thực tập hoặc dự án cuối khóa tại VinUni còn mang đến cơ hội tuyệt vời để sinh viên thực hành, tích lũy kinh nghiệm thực tiễn và xây dựng mạng lưới kết nối với doanh nghiệp, mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn.

Xem thêm bài viết: Phân tích 3 vấn đề cơ bản của kinh tế học