Machine learning không còn là thứ khoa học viễn tưởng nữa. Đó là một công nghệ quan trọng đang định hình thế giới kỹ thuật số của chúng ta và các Developer luôn đi đầu trong việc khai thác sức mạnh của nó. Trong bài viết này, anh Trần Quốc Tính - Data Scientist tại Navigos Group sẽ chia sẻ về 6 điều quan trọng mà các Developer nên biết khi tìm hiểu về machine learning.

1. Machine learning là gì?

Machine learning là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào phát triển các thuật toán và mô hình có khả năng học hỏi và đưa ra dự đoán từ dữ liệu. Thay vì được lập trình rõ ràng, các mô hình machine learning khám phá các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, cho phép chúng đưa ra quyết định và dự đoán sáng suốt. 

Ba loại machine learning chính là: 

• Học có giám sát - supervised learning (dự đoán nhãn)

• Học không giám sát - unsupervised learning (tìm mẫu trong dữ liệu)

• Học tăng cường - reinforcement learning (ra quyết định tuần tự).

2. Cách xây dựng mô hình machine learning

Việc xây dựng một mô hình machine learning bao gồm 7 bước quan trọng:

• Thu thập dữ liệu (Data Collection): Bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu có liên quan. Chất lượng và số lượng dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công của mô hình.

• Xử lý trước dữ liệu (Data Preprocessing): Chuẩn bị dữ liệu bằng cách xử lý các giá trị bị thiếu, chuẩn hóa hoặc chia tỷ lệ các tính năng và mã hóa các biến phân loại.

• Lựa chọn mô hình (Model Selection): Chọn thuật toán machine learning phù hợp nhất cho nhiệm vụ cụ thể hiện tại. Điều này có thể liên quan đến hồi quy cho các dự đoán số, phân loại để ghi nhãn hoặc phân cụm để nhóm các điểm dữ liệu tương tự.

• Huấn luyện (Training): Huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng một tập hợp con dữ liệu để cho phép mô hình học các mẫu từ dữ liệu huấn luyện.

• Đánh giá (Evaluation): Đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các số liệu như accuracy, precision, recall, and F1-score để đảm bảo mô hình đáp ứng các mục tiêu mong muốn.

• Triển khai (Deployment): Sau khi training và đánh giá thành công, hãy tích hợp mô hình vào các ứng dụng trong thế giới thực, chẳng hạn như hệ thống đề xuất (recommendation systems), nhận dạng hình ảnh (image recognition) hoặc phát hiện gian lận (fraud detection).

3. Mô hình machine learning hoạt động như thế nào?

Các mô hình machine learning hoạt động bằng cách học các mẫu và mối quan hệ từ dữ liệu. Mô hình áp dụng những mẫu đã học này để đưa ra dự đoán hoặc quyết định khi được cung cấp dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. 

Anh Tính cho biết “Về cốt lõi, các mô hình machine learning được xây dựng bằng các kỹ thuật toán học và thống kê, bao gồm đại số tuyến tính, phép tính và thuật toán tối ưu hóa. Quá trình học thường liên quan đến việc điều chỉnh lặp đi lặp lại các tham số mô hình để giảm thiểu hàm chi phí hoặc lỗi để đưa ra dự đoán phù hợp nhất.”

4. Ứng dụng của machine learning trong doanh nghiệp

Machine learning không còn giới hạn trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu nữa. Bây giờ nó là động lực trong hoạt động của doanh nghiệp. Các doanh nghiệp đang đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng dữ liệu, dịch vụ dựa trên đám mây và nền tảng máy học để tận dụng sức mạnh của dữ liệu. 

Theo anh Tính chia sẻ các doanh nghiệp đang sử dụng machine learning cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm phân khúc khách hàng, dự báo nhu cầu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý ảnh, thị giác máy tính.v.v. Công nghệ này đang cách mạng hóa cách các công ty vận hành và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

5. Nhiệm vụ của một kỹ sư machine learning

Các kỹ sư machine learning là những người đóng vai trò chủ chốt trong việc phát triển và triển khai các mô hình machine learning. Trách nhiệm của họ bao gồm:

• Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation): Thu thập, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu để phù hợp cho việc đào tạo mô hình.

• Phát triển mô hình (Model Development): Lựa chọn các thuật toán phù hợp, xây dựng mô hình và huấn luyện chúng.

• Đánh giá (Evaluation): Đánh giá hiệu suất của mô hình và tối ưu hóa nó thông qua các kỹ thuật như điều chỉnh siêu tham số.

• Triển khai (Deployment): Tích hợp các mô hình machine learning vào các ứng dụng và hệ thống phần mềm để sử dụng trong thế giới thực.

• Giám sát liên tục(Continuous Monitoring): Đảm bảo các mô hình hoạt động tốt theo thời gian và giải quyết các vấn đề khi chúng phát sinh.

• Hợp tác (Collaboration): Hợp tác chặt chẽ với các Data scientist, chuyên gia lĩnh vực và các bên liên quan để hiểu vấn đề và điều chỉnh các giải pháp phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

6. Những khái niệm cơ bản về machine learning mà Developer nên biết

Để vượt trội trong machine learning, các Developer nên làm quen với các từ khóa và khái niệm thiết yếu, bao gồm:

• Học có giám sát (Supervised Learning): Đào tạo các mô hình với dữ liệu được gắn nhãn để đưa ra dự đoán hoặc phân loại.

• Học không giám sát (Unsupervised Learning): Khám phá các mẫu trong dữ liệu không được gắn nhãn mà không có sự giám sát rõ ràng.

• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Học tăng cường là một hệ thống tự học, tự học về cơ bản bằng những phép thử và sai. Nó thực hiện các hành động với mục đích tối đa hóa mục tiêu cần đạt được, hay nói cách khác, nó đang học bằng cách làm để đạt được kết quả tốt nhất.

• Học sâu (Deep Learning): Một tập hợp con của machine learning sử dụng mạng thần kinh có nhiều lớp.

• Overfitting and Underfitting: Những thách thức chung trong đào tạo mô hình cần được giải quyết để khái quát hóa mô hình.

• Bias and Fairness: Hiểu và giảm thiểu những thành kiến trong dữ liệu và mô hình để đảm bảo tính công bằng.

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP - Natural Language Processing): Kỹ thuật làm việc với dữ liệu ngôn ngữ của con người, bao gồm phân tích văn bản và ngữ nghĩa.

• Thị giác máy tính (Computer vision): Thị giác máy tính là một lĩnh vực bao gồm các phương pháp thu nhận, xử lý ảnh kỹ thuật số, phân tích và nhận dạng các hình ảnh, nói chung là phân tích dữ liệu đa chiều từ thế giới thực để cho ra các thông tin số hoặc biểu tượng.

• Generative AI: Gần đây thế giới phát cuồng với những công nghệ của Generative AI như Chat GPT, Midjourney…vậy Generative AI là gì? AI tạo sinh hoặc Generative AI là một loại hệ thống AI có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc các phương tiện truyền thông khác dựa trên các gợi ý.

Lời kết

Machine learning là một công nghệ biến đổi giúp trao quyền cho các Developer tạo ra các ứng dụng thông minh và dựa trên dữ liệu. 

“Bằng cách nắm rõ 6 kiến thức trên các bạn có thể trở nên thành thạo trong lĩnh vực năng động này và có nền tảng tốt để đóng góp vào việc phát triển các giải pháp đổi mới mang lại lợi ích cho doanh nghiệp.” anh Tính cho hay. 

Đôi nét về anh Trần Quốc Tính: