Machine Learning là gì? nguyên lý hoạt động và ứng dụng của phương pháp học máy của Machine Learning là gì?. Cùng INVIAI tìm đáp án chi tiết ở phần nội dung bên dưới này bạn nhé!

Machine Learning?

Machine Learning (ML, hay còn gọi là học máy) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc cho phép máy tính mô phỏng cách con người học hỏi để tự động thực hiện nhiệm vụ và cải thiện hiệu suất nhờ tích lũy kinh nghiệm từ dữ liệu. Nói một cách đơn giản, đây chính là “lĩnh vực nghiên cứu giúp máy tính có khả năng tự học mà không cần được lập trình một cách tường minh”, theo định nghĩa kinh điển của chuyên gia Arthur Samuel từ những năm 1950. Định nghĩa này đến nay vẫn giữ nguyên giá trị: thay vì lập trình mọi hướng dẫn cụ thể, chúng ta cung cấp dữ liệu để máy tự rút ra quy luật và cải thiện dần kết quả theo thời gian.

Ngày nay, machine learning hiện diện rộng rãi trong cuộc sống. Nhiều dịch vụ trực tuyến mà chúng ta dùng hàng ngày – từ công cụ tìm kiếm trên Internet, bộ lọc email spam, các hệ thống gợi ý phim/sản phẩm, đến phần mềm ngân hàng phát hiện giao dịch bất thường – đều được vận hành bởi các thuật toán học máy.

Công nghệ này cũng xuất hiện trong nhiều ứng dụng trên điện thoại, chẳng hạn như tính năng nhận diện giọng nói (voice recognition) cho phép trợ lý ảo hiểu lời bạn nói. Nhờ khả năng tự học và cải thiện, machine learning đang trở thành nền tảng của hầu hết hệ thống AI hiện đại. Thực tế, phần lớn các tiến bộ về AI trong khoảng 5–10 năm trở lại đây đều gắn liền với machine learning, đến mức nhiều người thậm chí xem AI và ML gần như đồng nghĩa.

Machine Learning (ML, also known as machine learning)

Mối quan hệ giữa Machine Lear ning, AI và Deep Learning

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một khái niệm rộng, bao gồm mọi kỹ thuật giúp máy móc thực hiện các hành vi “thông minh” như con người. Machine Learning chính là một phương thức để hiện thực hóa AI, bằng cách cho phép máy tự học từ dữ liệu thay vì được lập trình chi tiết từng bước. Trong hệ sinh thái AI, ML đóng vai trò nổi bật đến mức nhiều hệ thống AI thực chất được xây dựng dựa trên các mô hình học máy.

Deep Learning (học sâu) là một lĩnh vực con đặc biệt của machine learning. Deep learning sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo nhiều tầng (deep neural networks) để tự động rút trích đặc trưng từ dữ liệu thô với rất ít sự can thiệp của con người. Nhờ cấu trúc nhiều lớp, thuật toán học sâu có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ (ví dụ: hình ảnh, âm thanh, văn bản thô) và tự học ra những đặc điểm quan trọng nhằm phân loại hoặc dự đoán mà không cần người lập trình cung cấp trước các đặc trưng đó. Điều này giảm bớt công sức “dạy” máy và tận dụng được dữ liệu quy mô lớn cho mô hình.

Ở chiều ngược lại, các thuật toán ML “cổ điển” (không sử dụng deep learning) thường phụ thuộc nhiều vào việc con người thiết kế đặc trưng đầu vào và cần dữ liệu được xử lý có cấu trúc hơn để đạt kết quả tốt. Có thể hình dung, nếu AI là tập hợp rộng lớn các công nghệ thông minh thì machine learning là một tập con của AI, và deep learning lại là tập con của machine learning – tập trung vào các mô hình mạng nơ-ron sâu.

(Lưu ý: Robot và machine learning là hai lĩnh vực khác nhau. Robot liên quan đến phần cứng và cơ khí tự động, trong khi ML chủ yếu là thuật toán phần mềm. Tuy nhiên, robot hiện đại có thể tích hợp ML để trở nên “thông minh” hơn, ví dụ robot tự hành sử dụng học máy để học cách di chuyển.)

The Relationship Between Machine Learning, AI and Deep Learning

Các loại hình Machine Learning

Có nhiều phương pháp và thuật toán khác nhau trong machine learning. Tuy nhiên về cơ bản, ML được chia thành bốn loại hình chính dựa trên cách hệ thống học từ dữ liệu:

Học có giám sát (Supervised Learning)

Học có giám sát là phương pháp huấn luyện mô hình bằng dữ liệu đã được gắn nhãn sẵn. Điều này nghĩa là dữ liệu đầu vào đã biết trước kết quả mong đợi, giúp thuật toán học bằng ví dụ cụ thể. Mô hình sẽ điều chỉnh các tham số bên trong để dự đoán đầu ra khớp với nhãn đã có. Ví dụ, nếu chúng ta cung cấp cho thuật toán nhiều ảnh chó/mèo đã dán nhãn, mô hình sẽ học từ các ảnh này để phân biệt ảnh con chó với ảnh không phải chó một cách chính xác. Học có giám sát là loại machine learning phổ biến nhất hiện nay, được dùng trong vô số bài toán như nhận dạng chữ viết tay, phân loại email spam hay dự đoán giá nhà đất.

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Với học không giám sát, dữ liệu đưa vào không có nhãn sẵn. Thuật toán sẽ tự dò tìm các mẫu và cấu trúc ẩn trong tập dữ liệu mà không có hướng dẫn trước. Mục tiêu là để máy khám phá ra những nhóm dữ liệu hoặc quy luật tiềm ẩn mà con người có thể chưa biết. Ví dụ, một chương trình học không giám sát có thể phân tích dữ liệu mua hàng trực tuyến và tự động phân nhóm khách hàng thành các cụm có hành vi mua sắm tương đồng với nhau.

Kết quả phân cụm này giúp doanh nghiệp hiểu được các phân khúc khách hàng khác nhau dù trước đó không hề có nhãn “loại khách hàng” cụ thể nào. Học không giám sát thường được ứng dụng trong phân tích dữ liệu thăm dògiảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction) và các hệ thống ph recommendation.

Học bán giám sát (Semi-supervised Learning)

Học bán giám sát là phương pháp kết hợp cả dữ liệu có nhãn và không nhãn trong quá trình huấn luyện. Thông thường, ta chỉ có một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn, còn lại phần lớn là dữ liệu chưa nhãn. Thuật toán học bán giám sát sẽ dùng tập dữ liệu có nhãn nhỏ này để định hướng việc phân loại và trích xuất đặc trưng trên tập dữ liệu lớn hơn chưa có nhãn. Cách tiếp cận này tận dụng được nguồn dữ liệu chưa gắn nhãn khổng lồ trong khi không đòi hỏi quá nhiều công sức gắn nhãn thủ công. 

Học bán giám sát đặc biệt hữu ích khi việc thu thập dữ liệu có nhãn khó hoặc tốn kém, giúp cải thiện độ chính xác so với học không giám sát đơn thuần.

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường là phương pháp mà thuật toán tự học thông qua cơ chế thưởng/phạt khi tương tác với môi trường. Không giống học có giám sát, mô hình không được cung cấp trước cặp dữ liệu-đáp án chuẩn, mà sẽ tự thử nghiệm các hành động khác nhau và nhận phản hồi (thưởng hoặc phạt) dựa trên mức độ thành công của hành động đó.

Qua thời gian, chuỗi những hành động đem lại kết quả tốt sẽ được “củng cố” (reinforce), giúp mô hình dần học được chiến lược tối ưu để đạt được mục tiêu đề ra. Học tăng cường thường được dùng để huấn luyện AI chơi game, điều khiển robot hoặc dạy xe tự lái.

Chẳng hạn, mô hình có thể học chơi cờ bằng cách tự chơi nhiều ván và được thưởng điểm khi thắng. Một ví dụ nổi tiếng là hệ thống IBM Watson – đã sử dụng thuật toán học tăng cường để học cách quyết định thời điểm trả lời và mức cược tối ưu, qua đó chiến thắng cuộc thi đố vui Jeopardy! năm 2011.

Types of Machine Learning

Cách thức hoạt động của Machine Learning

Machine Learning hoạt động dựa trên dữ liệu. Đầu tiên, hệ thống cần thu thập một lượng lớn dữ liệu đa dạng từ nhiều nguồn (cảm biến, hệ thống giao dịch, mạng xã hội, cơ sở dữ liệu mở…). Chất lượng dữ liệu rất quan trọng: nếu dữ liệu nhiễu, thiếu hoặc không đại diện thì mô hình ML có thể học sai lệch và cho kết quả không chính xác.

Ví dụ, càng nhiều dữ liệu sạch và có tính đại diện thì mô hình càng học hiệu quả, nhưng dữ liệu phải được tiền xử lý (làm sạch, chuẩn hóa…) để sẵn sàng cho quá trình huấn luyện.

  1. Thu thập & Tiền xử lý dữ liệu: Đầu tiên, cần xác định dữ liệu đầu vào và thu thập từ các nguồn uy tín. Sau đó, dữ liệu được làm sạch, loại bỏ sai sót, bổ sung giá trị thiếu hoặc chuẩn hóa các thông tin đầu vào. Bước này chiếm nhiều thời gian nhưng quyết định lớn đến độ chính xác cuối cùng của mô hình.
  2. Chọn thuật toán và huấn luyện mô hình: Dựa trên loại dữ liệu và mục tiêu (phân loại hay dự đoán), ta lựa chọn thuật toán phù hợp (ví dụ: hồi quy tuyến tính, cây quyết định, mạng nơ-ron…). Dữ liệu huấn luyện sau khi xử lý được đưa vào mô hình để học thông qua việc tối ưu hóa một hàm mất mát. Quá trình huấn luyện điều chỉnh tham số của mô hình để giảm sai số dự đoán trên tập dữ liệu huấn luyện.
  3. Đánh giá & Triển khai: Sau khi huấn luyện, mô hình được kiểm tra trên dữ liệu mới (tập kiểm thử) để đánh giá chất lượng. Các chỉ số phổ biến là độ chính xác (accuracy), Precision, Recall hay F1-Score, tùy loại bài toán. Nếu kết quả đạt yêu cầu, mô hình sẽ được triển khai vào thực tế (trong ứng dụng hoặc dịch vụ), ngược lại ta có thể điều chỉnh dữ liệu hoặc thuật toán và huấn luyện lại.

Cách thức hoạt động của Machine Learning

Ứng dụng thực tế của Machine Learning

Machine learning đang được ứng dụng đa dạng trong thực tế, từ những tiện ích quen thuộc hàng ngày đến các lĩnh vực công nghệ cao. Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu về ứng dụng của ML:

  • AI tạo sinh (Generative AI): Đây là công nghệ ML cho phép tạo nội dung mới (văn bản, hình ảnh, video, mã nguồn, v.v.) dựa trên yêu cầu đầu vào của người dùng. Các mô hình generative AI (như mô hình ngôn ngữ lớn) học từ lượng dữ liệu khổng lồ để hiểu yêu cầu và tạo ra nội dung phù hợp một cách tự động. Ví dụ: ChatGPT là một ứng dụng AI tạo sinh nổi tiếng, có thể trả lời câu hỏi hoặc soạn thảo văn bản theo ý muốn của người dùng.

  • Nhận dạng giọng nói: Machine learning giúp máy tính hiểu được tiếng nói con người và chuyển đổi thành văn bản. Công nghệ Speech Recognition này sử dụng các mô hình học máy (thường kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để nhận diện và phiên âm giọng nói. Ứng dụng thực tiễn gồm trợ lý ảo trên điện thoại (ví dụ: Siri, Google Assistant) thực hiện lệnh thoại, hoặc tính năng nhập văn bản bằng giọng nói giúp người dùng tương tác với thiết bị thuận tiện hơn.

  • Chatbot và hỗ trợ khách hàng: Nhiều chatbot trên website và mạng xã hội được trang bị machine learning để trả lời tự động các câu hỏi thường gặp (FAQ)hỗ trợ tư vấn sản phẩm và tương tác với khách hàng 24/7. Nhờ ML, chatbot có thể hiểu ý định câu hỏi của người dùng và đưa ra câu trả lời phù hợp, thậm chí học từ mỗi lần trò chuyện để phục vụ ngày càng tốt hơn. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm nhân lực, đồng thời nâng cao trải nghiệm khách hàng (ví dụ: các trợ lý ảo, chatbot của các sàn thương mại điện tử hỗ trợ gợi ý sản phẩm và giải đáp thắc mắc ngay lập tức).

  • Thị giác máy tính (Computer Vision): Đây là lĩnh vực ML giúp máy tính “nhìn” và hiểu nội dung của hình ảnh hoặc video. Thuật toán thị giác máy thường sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để nhận diện đặc trưng hình ảnh, từ đó phát hiện đối tượng, phân loại hoặc nhận dạng mẫu trong dữ liệu hình ảnh. Ứng dụng của computer vision rất phong phú: từ gắn thẻ tự động trên ảnh mạng xã hộinhận diện khuôn mặt trên điện thoại, đến chẩn đoán hình ảnh y tế (phát hiện khối u trong ảnh X-quang) và xe tự lái (nhận biết người đi đường, biển báo...).

  • Hệ thống gợi ý (Recommender System): Đây là các thuật toán ML phân tích hành vi người dùng để đưa ra gợi ý phù hợp với sở thích của từng người. Ví dụ, dựa trên lịch sử xem phim hoặc mua sắm, hệ thống gợi ý sẽ đề xuất những bộ phim hoặc sản phẩm mà bạn có thể quan tâm. Các hãng thương mại điện tử và dịch vụ streaming (Netflix, Spotify...) đều dùng ML để cá nhân hóa nội dung hiển thị cho người dùng, giúp tăng trải nghiệm và thúc đẩy doanh số.

  • Phát hiện gian lận: Trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, machine learning được ứng dụng để phát hiện các giao dịch gian lận hoặc bất thường một cách nhanh chóng. Mô hình học máy có thể được huấn luyện trên dữ liệu giao dịch đã biết có gian lận (học có giám sát) nhằm nhận diện các dấu hiệu đặc trưng của giao dịch gian lận. Đồng thời, kết hợp với kỹ thuật phát hiện bất thường (anomaly detection), hệ thống ML có thể cảnh báo những giao dịch “lệch chuẩn” so với thói quen thông thường để kiểm tra thêm. Nhờ ML, các ngân hàng và công ty thẻ tín dụng phát hiện kịp thời các gian lận, giảm thiểu thiệt hại và rủi ro cho khách hàng.

Real world applications of Machine Learning

(Ngoài ra, ML còn rất nhiều ứng dụng khác như: điều khiển tự động trong nhà máy (robotics), phân tích chuỗi cung ứngdự báo thời tiếtphân tích dữ liệu gen trong sinh học, v.v. Sự phát triển của ML đang mở ra những khả năng mới trong hầu hết mọi lĩnh vực.)

Ưu điểm và hạn chế của Machine Learning

Giống như các công nghệ khác, machine learning có những ưu điểm nổi bật nhưng cũng đi kèm hạn chế nhất định. Hiểu rõ điều này giúp chúng ta ứng dụng ML hiệu quả và tránh được các rủi ro tiềm ẩn.

Ưu điểm

  • Khả năng tìm kiếm mẫu trong dữ liệu lớn: ML có thể phát hiện các mẫu (pattern) và xu hướng ẩn trong khối lượng dữ liệu khổng lồ mà con người khó có thể tự nhìn ra. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể khai thác thông tin từ “big data” để đưa ra quyết định chính xác hơn.

  • Tự động hóa và giảm phụ thuộc vào con người: Hệ thống ML có thể tự học và cải thiện thuật toán phân tích với rất ít sự can thiệp của con người. Chỉ cần cung cấp dữ liệu đầu vào, mô hình sẽ tự “lắp ráp” và hiệu chỉnh các tham số nội bộ để tối ưu kết quả. Điều này cho phép tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp (như phân loại, dự báo) một cách liên tục mà không đòi hỏi lập trình tay cho từng trường hợp cụ thể.

  • Cải thiện theo thời gian & cá nhân hóa trải nghiệm: Khác với các phần mềm truyền thống (hiệu năng cố định), mô hình học máy càng hoạt động với nhiều dữ liệu thì độ chính xác càng tăng lên. Qua mỗi lần huấn luyện thêm, mô hình rút kinh nghiệm và dự đoán tốt hơn. Nhờ đó, các hệ thống ML có khả năng tùy biến theo từng người dùng – ví dụ như đề xuất nội dung ngày càng hợp gu người xem – và nâng cao trải nghiệm người dùng theo thời gian.

Hạn chế

  • Phụ thuộc vào dữ liệu chất lượng: Mô hình ML đòi hỏi lượng dữ liệu huấn luyện rất lớn và dữ liệu này phải chính xác, đa dạng và không thiên lệch. Nếu cung cấp dữ liệu kém chất lượng, kết quả đầu ra sẽ kém (nguyên tắc “rác vào thì rác ra”). Thêm vào đó, việc thu thập và xử lý một khối lượng dữ liệu khổng lồ cũng đòi hỏi hạ tầng lưu trữ, tính toán mạnh, có thể gây tốn kém tài nguyên và chi phí vận hành.

  • Rủi ro học sai hoặc kết quả sai lệch: Mô hình học máy có thể mắc lỗi nghiêm trọng nếu dữ liệu huấn luyện không đủ hoặc thiếu tính đại diện. Trong một số trường hợp, với tập dữ liệu quá nhỏ, thuật toán vẫn có thể tìm ra một quy luật có vẻ “hợp lý” về mặt toán học nhưng hoàn toàn sai trong thực tế. Điều này dẫn đến mô hình đưa ra dự đoán sai lệch hoặc gây hiểu nhầm, ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định dựa trên nó. Do đó, cần thận trọng kiểm tra độ tin cậy của kết quả ML, đặc biệt khi dữ liệu đầu vào có giới hạn.

  • Thiếu tính minh bạch: Nhiều mô hình ML phức tạp (đặc biệt là các mô hình deep learning) hoạt động như một “hộp đen” – rất khó để giải thích tại sao mô hình đưa ra một dự đoán nhất định. Chẳng hạn, một mạng nơ-ron sâu với hàng triệu tham số có thể cho độ chính xác cao, nhưng chúng ta khó mà biết được chính xác những đặc trưng nào đã dẫn mô hình đến quyết định. Việc thiếu khả năng giải thích này gây trở ngại trong các lĩnh vực cần giải trình kết quả (như tài chính, y tế). Ngược lại, một số mô hình đơn giản hơn (ví dụ: cây quyết định) lại dễ kiểm tra và xác thực hơn, vì ta có thể theo dõi logic quyết định của mô hình – ưu điểm mà mạng nơ-ron “hộp đen” không có được.

>>> Click để biết:

AI hẹp và AI tổng quát là gì?

Sự khác nhau giữa: AI, Machine Learning và Deep Learning

Advantages and disadvantages of Machine Learning


Tóm lại, Machine Learning (Học máy) là công nghệ chủ chốt trong kỷ nguyên dữ liệu lớn. Nó cho phép máy tính tự học và cải thiện khả năng dự đoán qua thời gian mà không cần lập trình chi tiết từng bước. Nhờ đó, ML đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong đời sống và công nghiệp, từ những trợ lý ảo thông minh đến các hệ thống tự động tiên tiến.

Như đã đề cập, “Machine Learning chính là công cụ giúp con người khai thác triệt để” giá trị của dữ liệu trong thời đại số, mở ra nhiều cơ hội cho các ứng dụng công nghệ thông minh trong tương lai.

Tham khảo
Bài viết này đề cập đến các nguồn sau: