Machine Learning là gì? Ứng dụng trong AI và đời sống

Một trong những thành tố cốt lõi góp phần tạo nên sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo chính là Machine Learning (ML), hay còn gọi là máy học. Không giống với các mô hình lập trình truyền thống, nơi con người phải quy định từng quy tắc cụ thể cho máy móc hoạt động, thì Machine Learning lại tiếp cận vấn đề theo hướng ngược lại – đó là để máy móc tự học từ dữ liệu, tự tìm ra quy luật, và dần dần cải thiện khả năng của mình qua trải nghiệm thực tế.

1. Machine Learning là gì? Hiểu một cách đơn giản nhưng đầy đủ ý nghia

Machine Learning – dịch sát nghĩa là “máy học” – là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo (AI), chuyên nghiên cứu các thuật toán và mô hình cho phép máy tính có thể học từ dữ liệu đầu vào, rồi từ đó đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình rõ ràng từng bước cụ thể. Nói cách khác, nếu như trước đây chúng ta viết mã để máy tính “biết” cách nhận diện ảnh một con mèo, thì nay với Machine Learning, bạn chỉ cần cung cấp cho hệ thống hàng ngàn bức ảnh đã được dán nhãn là “mèo”, và thông qua việc xử lý, phân tích, học hỏi từ những đặc điểm có trong tập dữ liệu đó, máy sẽ tự tìm ra cách nhận biết đâu là một con mèo mới mà nó chưa từng thấy trước đây.

Chính vì khả năng tự học và thích nghi liên tục, Machine Learning đã trở thành một trong những lĩnh vực trung tâm của làn sóng công nghệ 4.0, được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực từ y tế, tài chính, giáo dục, bán lẻ, đến cả nông nghiệp, sản xuất và quản lý đô thị thông minh.

2. Mối quan hệ giữa Machine Learning, Trí tuệ nhân tạo và Deep Learning

Để hiểu đúng và đầy đủ hơn về vị trí của Machine Learning trong bức tranh tổng thể của công nghệ trí tuệ nhân tạo, bạn cần hình dung rằng AI (Artificial Intelligence) là một khái niệm bao quát lớn nhất, mô tả tất cả những công nghệ giúp máy móc mô phỏng tư duy, học hỏi, giải quyết vấn đề như con người. Bên trong đó, Machine Learning là một nhánh cụ thể, tập trung vào việc huấn luyện máy tính học từ dữ liệu. Còn sâu hơn nữa, trong lòng Machine Learning là Deep Learning (học sâu) – một phương pháp học máy sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp để xử lý các tác vụ cực kỳ phức tạp như nhận diện hình ảnh, phân tích ngôn ngữ tự nhiên, hay thậm chí là sáng tạo nội dung.

Nói một cách đơn giản, bạn có thể tưởng tượng:

• AI là cả “vũ trụ trí tuệ nhân tạo”,
• Machine Learning là một hành tinh trong vũ trụ đó,
• Deep Learning là một lục địa nổi bật trên hành tinh ấy.

3. Nguyên lý hoạt động của Machine Learning – Khi dữ liệu trở thành “nhiên liệu” cho trí tuệ

Quá trình xây dựng một hệ thống học máy có thể được chia thành nhiều bước, trong đó dữ liệu chính là yếu tố cốt lõi và quyết định hiệu quả học tập của mô hình. Cụ thể, quy trình hoạt động của Machine Learning có thể được tóm tắt như sau:

·      Thu thập dữ liệu đầu vào: Đó có thể là hình ảnh, âm thanh, văn bản, dữ liệu hành vi người dùng, dữ liệu cảm biến từ máy móc hoặc bất kỳ dạng thông tin số hóa nào khác.

·        Tiền xử lý dữ liệu: Là bước làm sạch, chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu để phù hợp với mô hình huấn luyện. Dữ liệu sai lệch hoặc không đầy đủ sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của kết quả.

·        Chọn mô hình học và huấn luyện: Sử dụng các thuật toán như hồi quy tuyến tính, cây quyết định, SVM hoặc mạng nơ-ron để mô hình học từ dữ liệu và tìm ra các quy luật ẩn bên trong.

·        Đánh giá và tối ưu: Kiểm tra mô hình với tập dữ liệu mới để đánh giá độ chính xác, điều chỉnh siêu tham số để tối ưu hiệu suất.

·        Triển khai và dự đoán thực tế: Khi mô hình đạt chất lượng mong muốn, nó có thể được tích hợp vào hệ thống thực để đưa ra quyết định trong các tình huống thực tế.

4. Phân loại các phương pháp học trong Machine Learning

Tùy theo đặc điểm của bài toán và loại dữ liệu đầu vào, Machine Learning được chia thành 3 phương pháp học chính:

·        Học có giám sát (Supervised Learning)

Là phương pháp học từ dữ liệu đã được gán nhãn rõ ràng. Máy học dựa trên các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra đúng để học cách ánh xạ giữa chúng.

Ứng dụng phổ biến: nhận diện khuôn mặt, phân loại email spam, dự đoán giá bất động sản.

·        Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Dữ liệu đầu vào không có nhãn, máy phải tự khám phá cấu trúc tiềm ẩn hoặc phân nhóm dữ liệu.

Ứng dụng phổ biến: phân loại khách hàng, phát hiện điểm bất thường, phân cụm dữ liệu.

·        Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Máy học thông qua tương tác với môi trường, nhận phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động, từ đó tối ưu chiến lược hành động.

Ứng dụng phổ biến: robot tự hành, AI chơi game, điều khiển xe tự lái.

Trong một thế giới mà dữ liệu được ví như “dầu mỏ mới”, thì Machine Learning chính là động cơ quan trọng nhất giúp chuyển hóa nguồn tài nguyên số khổng lồ này thành tri thức. 

>>> Tham khảo: Giải pháp ERP dành cho doanh nghiệp vừa và lớn