Machine Learning là gì? Cách thức hoạt động và ứng dụng thực tiễn

Machine Learning là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI)  và đang làm thay đổi các hoạt động nền sản xuất hiện đại. Ứng dụng phương pháp này, các nhà máy có thể dễ dàng rút ngắn thời gian sản xuất thông qua giảm thao tác. Vậy, Machine Learning là gì? 

Machine Learning là gì? 

Machine Learning có nghĩa là học máy. Đây là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Các thuật toán của phương pháp học máy là các chương trình máy tính có khả năng học hỏi về cách hoàn thành các nhiệm vụ và cách cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Máy có khả năng thích nghi với các điều kiện môi trường xung quanh để rút trích ra các nguyên lý từ tri thức thu nhận được phục vụ cho việc ra quyết định. Có thể kể đến một số sản phẩm của phương pháp học máy như: Cảnh báo giao thông trên ứng dụng Google Maps, Deepface của mạng xã hội Facebook, các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp chúng vào thư mục tương ứng.

Đọc thêm: Cuộc công nghiệp 4.0 đã và đang thay đổi các ngành nghề như thế nào

Machine learning hoạt động như thế nào?

Thuật toán Machine Learning được hướng dẫn để sử dụng một bộ dữ liệu đào tạo, từ đó tạo ra một mô hình nguyên mẫu. Khi thuật toán này tiếp nhận dữ liệu mới, nó sẽ đưa ra những dự đoán phân tích dựa trên nguyên mẫu căn bản. 

Những phân tích nói trên sẽ được đánh giá về độ chính xác. Nếu độ chính xác này được công nhận, thuật toán Machine Learning sẽ tiến hành triển khai. Ngược lại, nếu độ chính xác không được công nhận, thuật toán sẽ được hướng dẫn lại nhiều lần với một bộ dữ liệu hướng dẫn tăng dần. 

Phương pháp học máy

• Máy học có giám sát (Supervised Learning)

Đây là kỹ thuật học sử dụng cho các bài toán phân lớp (Classification). Một số thuật toán thường được lựa chọn khi xây dựng bộ phân lớp này gồm có: Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM); Cây quyết định (Decision Tree – DT); sử dụng mạng nơron (Neural Network – Net); dựa trên vector trọng tâm (Centroid– based vector); hay tuyến tính bình phương nhỏ nhất (Linear Least Square Fit – LLSF). 

• Học máy không giám sát (Unsupervised Learning)

Đây là kỹ thuật học sử dụng cho các bài toán phân cụm, gom cụm (Clustering). Có rất nhiều thuật toán học không giám sát được ra đời và phát triển nhằm giải quyết bài toán phân cụm phục vụ khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu chưa gán nhãn nhiều và rất đa dạng. Việc lựa chọn sử dụng thuật toán nào tuỳ thuộc vào dữ liệu và mục đích của từng bài toán. Trong đó có các thuật toán thường được sử dụng như: k-means, HAC (Hierarchical Agglomerative Clustering), SOM (Self-Organizing Map), DBSCAN, FCM,…

• Học tập bán giám sát (Semi-Supervised Learning)

Học bán giám sát là một lớp của kỹ thuật học máy, sử dụng cả dữ liệu đã gán nhãn và chưa gán nhãn để huấn luyện – điển hình là một lượng nhỏ dữ liệu có gán nhãn cùng với lượng lớn dữ liệu chưa gán nhãn. Một số thuật toán thường được sử dụng gồm có: thuật toán Cực đại kỳ vọng (EM – Expectation Maximization), SVM truyền dẫn (TSVM – Transductive Support Vector Machine), Self-training, Co-training và các phương pháp dựa trên đồ thị (graph-based).

Sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning là gì? 

Xem thêm: Phần mềm ERP

Ứng dụng của Machine Learning trong các ngành nghề 

• Dịch vụ tài chính

Các ngân hàng và tổ chức tài chính sử dụng công nghệ Machine Learning cho hai mục tiêu chính: Xác định dữ liệu quan trọng và ngăn chặn gian lận. Cụ thể, khi quỹ đầu tư áp dụng các thuật toán của Machine Learning sẽ có khả năng xử lý thông tin tốt hơn. Từ đó tập trung vào việc lựa chọn cổ phiếu, nắm giữ nhiều cổ phiếu hơn, có kết quả hoạt động lên hoặc xuống theo tình hình thị trường khi mà các giao dịch của quỹ này thường gặp bất lợi trước những giao dịch mà có quá đông người tham gia (overcrowding).

• Chính phủ

Tận dụng học máy, các cơ quan của chính phủ có thể khai thác nhiều nguồn dữ liệu hơn. Có thể kể đến như xác định các cách để tăng hiệu quả và tiết kiệm tiền, ngăn chặn hành vi đánh cắp thông tin cá nhân…

• Chăm sóc sức khỏe

Machine Learning đang được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Sự ra đời của các thiết bị đeo và cảm biến có thể sử dụng dữ liệu để đánh giá sức khỏe của bệnh nhân trong thời gian thực. Công nghệ này cũng có thể giúp các chuyên gia y tế phân tích dữ liệu để xác định các xu hướng hoặc dấu hiệu đỏ có thể dẫn đến việc chẩn đoán và điều trị được cải thiện.

• Bán lẻ

Các trang web đề xuất các mặt hàng bạn có thể thích nhờ ứng dụng công nghệ máy học để phân tích lịch sử mua hàng của người dùng. Những dữ liệu mà học máy thu thập dược có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, thực hiện chiến dịch tiếp thị, tối ưu hóa giá, lập kế hoạch bán hàng.

• Vận tải

Machine Learning có thể phân tích dữ liệu để xác định các tuyến đường hiệu quả hơn cũng như dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trên hành trình của tài xế, đây chính là cách thức quan trọng giúp các công ty chuyển phát, vận tải công cộng và các tổ chức vận tải khác gia tăng lợi nhuận.

Tạm kết

Sức mạnh tính toán khổng lồ của học máy đối với nền sản xuất hiện đại là điều không cần bàn cãi khi nó có thể tận dụng lượng dữ liệu vẫn đang được tạo ra hàng ngày hàng giờ. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đưa ra sẽ giúp doanh nghiệp hiểu được Machine Learning là gì và ứng dụng của Machine Learning đối với các ngành nghề. Nếu doanh nghiệp của bạn đang tìm kiếm giải pháp quản lý toàn diện cho doanh nghiệp sản xuất, hãy liên hệ với chúng tôi qua số hotline: 0926886855