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 ở phần nội dung bên dưới này bạn nhé!

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu là một tài nguyên quý giá và Machine Learning (Học máy) chính là công cụ then chốt giúp con người khai thác triệt để nguồn tài nguyên này.

Machine Learning (ML) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và cải thiện khả năng xử lý theo thời gian mà không cần lập trình chi tiết. Nói cách khác, ML giúp máy tính “tự học” từ kinh nghiệm để dần nâng cao độ chính xác của dự đoán, tương tự như cách con người học hỏi từ thực tế.

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.

Các phương pháp học máy

Machine Learning thường được chia thành ba phương pháp chính dựa trên cách thức mô hình học từ dữ liệu:

• Học có giám sát (Supervised Learning): Mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu có gắn nhãn. Mỗi ví dụ huấn luyện gồm đầu vào và kết quả (nhãn) tương ứng, giúp mô hình học mối quan hệ giữa hai bên. Sau quá trình học, mô hình có thể dự đoán nhãn cho dữ liệu mới. Đây là phương pháp phổ biến trong các bài toán phân loại (ví dụ: nhận diện chữ viết tay, phân loại email spam) hoặc hồi quy (dự đoán giá nhà, giá cổ phiếu…).
• Học không giám sát (Unsupervised Learning): Mô hình được cung cấp dữ liệu không có nhãn, tức chỉ có đầu vào mà không biết kết quả đúng. Mục tiêu của mô hình là tự tìm ra các mẫu ẩn hoặc cấu trúc trong dữ liệu, chẳng hạn phân nhóm (clustering) hoặc giảm chiều. Ví dụ, một thuật toán phân cụm (như K-Means) sẽ tự động chia khách hàng thành các nhóm dựa trên hành vi mua sắm mà không cần biết trước nhóm nào đúng sai.
• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Mô hình (tác nhân) học cách tương tác với môi trường và nhận thưởng/điểm phạt dựa trên hành động của nó. Qua việc thử và sai, mô hình tối ưu hóa chiến lược để đạt phần thưởng cao nhất. Phương pháp này thường dùng trong trò chơi (như AlphaGo) hoặc robot và hệ thống điều khiển tự động, nơi mô hình phải quyết định bước đi tốt nhất để đạt mục tiêu.

Ứng dụng phổ biến của Machine Learning

Machine Learning đã chứng tỏ giá trị trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau. Các ứng dụng điển hình gồm:

• Xử lý thông tin và giao tiếp: Nhận diện hình ảnh (như nhận dạng khuôn mặt, phân loại ảnh), nhận diện giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (dịch máy, trợ lý ảo như Siri, Google Assistant).
• Gợi ý và bảo mật: Hệ thống gợi ý cá nhân hóa (như đề xuất phim, sản phẩm trên Netflix, Shopee…), lọc thư rác và phát hiện gian lận trực tuyến (ví dụ phát hiện giao dịch bất thường).
• Tự động hóa và phân tích: Xe tự hành (như công nghệ của Tesla), chẩn đoán y tế tự động (xét nghiệm hình ảnh, dự đoán bệnh tật), phân tích thị trường tài chính và dư luận xã hội (phân tích xu hướng, phân tích cảm xúc người dùng)….

Với khả năng học từ dữ liệu, Machine Learning đang dần trở thành nền tảng của nhiều công nghệ AI hiện đại, biến những ý tưởng tự động hóa và thông minh hóa thành hiện thực.

>>> Click để biết:

AI hẹp và AI tổng quát là gì?

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