Machine Learning là gì? Khái niệm và ứng dụng nổi bật

Machine Learning là một trong những khái niệm được nhắc đến rất nhiều trong thời gian gần đây bên cạnh trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, Machine Learning cũng được ứng dụng rất nhiều trong các lĩnh vực, có thể không cần đến sự can thiệp của con người nhưng vẫn tự dễ dàng xử lý được các dữ liệu mới. 

Vậy, Machine Learning là gì? Các loại Machine Learning và ứng dụng cụ thể ra sao? Mọi thông tin chi tiết sẽ được chia sẻ ngay trong bài viết dưới đây của MP Transformation! 

Định nghĩa Machine Learning là gì?

Machine Learning (ML), hay còn gọi là máy học, là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính. Nó cho phép máy tính tự động cải thiện khả năng của mình thông qua việc học từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể cho từng tác vụ. Machine Learning sử dụng các thuật toán để nhận diện mẫu trong dữ liệu, từ đó đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên những gì đã học từ dữ liệu trước đó.

Nhờ vào khả năng xử lý dữ liệu lớn và nhận diện mẫu phức tạp, Machine Learning đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, marketing và giao thông, giúp cải thiện hiệu suất và tạo ra giá trị cho doanh nghiệp và xã hội.

Khái niệm Machine Learning là gì?

>>> Tham khảo thêm bài viết liên quan:

Cách thức hoạt động của Machine Learning

Dưới đây là cách thức hoạt động của Machine Learning, được trình bày chi tiết cho từng bước:

• Bước 1: Thu thập dữ liệu: Dữ liệu có thể được lấy từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, API, cảm biến IoT, hoặc thông qua khảo sát. Dữ liệu cần phải đầy đủ, chính xác và đại diện cho vấn đề mà mô hình sẽ giải quyết.
• Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu: Sau khi thu thập, dữ liệu cần được chuẩn bị thông qua tiền xử lý, bao gồm loại bỏ hoặc thay thế các giá trị thiếu, xử lý ngoại lệ và chuyển đổi định dạng dữ liệu. Dữ liệu cũng được phân chia thành ba tập: tập huấn luyện, tập kiểm tra và tập kiểm tra cuối cùng.
• Bước 3: Lựa chọn và huấn luyện mô hình: Khi dữ liệu đã sẵn sàng, bước tiếp theo là lựa chọn mô hình phù hợp với bài toán cụ thể. Người dùng sẽ chọn thuật toán thích hợp và huấn luyện mô hình bằng cách tối ưu hóa các tham số để giảm thiểu sai số giữa dự đoán và giá trị thực tế.
• Bước 4: Đánh giá và tối ưu hóa mô hình: Sau khi huấn luyện, mô hình cần được đánh giá bằng các chỉ số như độ chính xác và F1-score trên tập kiểm tra. Quá trình tối ưu hóa diễn ra bằng cách điều chỉnh tham số và siêu tham số để cải thiện hiệu suất trước khi triển khai mô hình vào thực tế.

Các loại Machine Learning phổ biến

Dưới đây là bốn loại Machine Learning phổ biến:

Các loại Machine Learning là gì?

Học có giám sát (Supervised Learning)

Học có giám sát là phương pháp mà trong đó mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu đã được gán nhãn. Mỗi đầu vào trong tập dữ liệu sẽ có một đầu ra tương ứng, giúp mô hình học cách dự đoán kết quả cho các dữ liệu mới.

Các ứng dụng phổ biến của học có giám sát bao gồm phân loại (như phân loại email thành thư rác hoặc không phải thư rác) và hồi quy (như dự đoán giá nhà).

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Học không giám sát là phương pháp trong đó mô hình học từ dữ liệu không có nhãn, tự tìm kiếm các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu. Mục tiêu chính là khám phá các đặc điểm ẩn hoặc phân nhóm dữ liệu mà không cần thông tin đầu ra cụ thể. Các ứng dụng phổ biến bao gồm phân nhóm khách hàng (customer segmentation) và giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction).

Học bán giám sát (Semi-supervised Learning)

Học bán giám sát kết hợp giữa học có giám sát và học không giám sát, sử dụng một phần dữ liệu đã được gán nhãn và một phần chưa gán nhãn để cải thiện độ chính xác của mô hình. Phương pháp này rất hữu ích khi việc gán nhãn dữ liệu tốn kém hoặc khó khăn, cho phép mô hình tận dụng cả hai loại dữ liệu để học hiệu quả hơn.

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường là một phương pháp mà trong đó một tác nhân (agent) học cách đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Mục tiêu của tác nhân là tối đa hóa tổng phần thưởng qua thời gian bằng cách tìm ra chiến lược tối ưu.

Học tăng cường thường được áp dụng trong các lĩnh vực như trò chơi điện tử, robot tự động, và tối ưu hóa quy trình.

Ứng dụng quan trọng của Machine Learning là gì?

Machine Learning đã và đang đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như ngân hàng, tài chính, giáo dục,… Dưới đây là một số ứng dụng quan trọng của Machine Learning phổ biến hiện nay: 

• Quản trị rủi ro tín dụng: Trong ngành ngân hàng, ML giúp dự đoán xu hướng tín dụng, phát hiện gian lận thẻ tín dụng, và đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Điều này không chỉ tối ưu hóa quy trình cấp tín dụng mà còn giảm thiểu rủi ro cho các tổ chức tài chính.
• Phát hiện gian lận: ML có khả năng phân tích hàng triệu giao dịch để phát hiện các hoạt động gian lận một cách nhanh chóng và chính xác. Các mô hình học máy có thể nhận diện hành vi bất thường, từ đó ngăn chặn gian lận hiệu quả hơn.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: ML cho phép các doanh nghiệp phân tích dữ liệu để hiểu rõ nhu cầu và sở thích của khách hàng. Nhờ đó, họ có thể đưa ra các đề nghị sản phẩm và dịch vụ phù hợp, nâng cao sự hài lòng và trung thành của khách hàng.
• Dự báo thị trường: Trong lĩnh vực tài chính, ML được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu và quản lý danh mục đầu tư. Các thuật toán học sâu giúp phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường, từ đó đưa ra các quyết định đầu tư thông minh hơn.
• Tối ưu hóa quy trình vận hành: ML cũng được ứng dụng trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả công việc thông qua tự động hóa và phân tích dữ liệu lớn.

Những ứng dụng này chỉ là một phần nhỏ trong số rất nhiều cách mà Machine Learning đang thay đổi cuộc sống hàng ngày, từ cải thiện dịch vụ đến nâng cao trải nghiệm người tiêu dùng.

Ứng dụng của Machine Learning là gì trong cuộc sống

Sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning

Machine Learning và Deep Learning là hai khái niệm quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nhưng chúng có những điểm khác biệt rõ rệt. Dưới đây là bảng so sánh ngắn gọn giữa hai khái niệm này:

Machine Learning là một phương pháp giúp máy tính học từ dữ liệu thông qua các thuật toán mà không cần lập trình cụ thể, trong khi Deep Learning là một kỹ thuật phức tạp hơn, sử dụng mạng nơ-ron để xử lý và phân tích dữ liệu không có cấu trúc như hình ảnh và văn bản. Deep Learning tự động hóa nhiều bước trong quá trình học, nhưng yêu cầu nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán hơn so với Machine Learning.

>>> Tham khảo thêm bài viết liên quan:

Lời kết

Với khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn, ML đang giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, cải thiện dịch vụ và đưa ra quyết định chính xác hơn. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng vào những đổi mới và giải pháp sáng tạo hơn nữa từ Machine Learning.

Bài viết này đã giúp các bạn hiểu rõ được khái niệm Machine Learning là gì? Để khám phá tiềm năng và lợi ích mà giải pháp Machine Learning mang lại cho doanh nghiệp của bạn, hãy liên hệ ngay với MP Transformation. MPT cung cấp hệ giải pháp AI Contact Center, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Đừng bỏ lỡ cơ hội để nâng cao hiệu suất và tạo ra giá trị bền vững cho doanh nghiệp của bạn!