Machine Learning là một trong các nhánh quan trọng và cực kỳ thú vị trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Chúng đang dần chiếm ngày càng nhiều trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Machine Learning xuất hiện khắp mọi nơi, từ việc nhắm mục tiêu trong quảng cáo, cho đến phát hiện tế bào ung thư. Vậy, câu hỏi đặt ra là, Machine Learning hoạt động như thế nào?

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ đưa ra các bước xây dựng mô hình Machine Learning cơ bản nhất, với 7 bước. Trong thực tế, có thể chúng sẽ phức tạp và gồm nhiều bước hơn, nhưng ở đây, chúng tôi chỉ trình bày những bước xây dựng mô hình cơ bản nhất, có thể ứng dụng vào dạy học cho trẻ em làm quen với khái niệm này, thông qua phần mềm OhStem App.

Mô hình Machine Learning là gì?

Machine Learning là quá trình máy tính tự học, để giải quyết một vấn đề cụ thể.

Mục tiêu cuối cùng của các mô hình Machine Learning là thiết kế các thuật toán, giúp hệ thống Machine Learning có thể tự động thu thập dữ liệu, và học hỏi từ dữ liệu đó để đưa ra quyết định, đồng thời có thể tự tìm hiểu thêm.

Các nhà khóa học đều kỳ vọng hệ thống Machine Learning có thể tự tìm kiếm các thông tin có ý nghĩa trong dữ liệu, và dùng chúng để đưa ra quyết định một cách chính xác.

Nhìn chung, mô hình Machine Learning giúp cho các máy tính có thể suy nghĩ và hành động giống như con người. Điều này cũng tương tự với việc chúng ta cung cấp cho máy móc 1 bộ não.

Một số ví dụ về Machine Learning trong thực tế mà chúng ta thường gặp là:

  • Tách các thư spam ra khỏi những hộp thư bình thường
  • Sửa lỗi chính tả, ngữ pháp trong văn bản

Nhờ vào Machine Learning , chúng ta có thể dễ dàng phát triển các hệ thống có khả năng tư duy giống như con người, và thực hiện những hành động như:

  • Nhận dạng đối tượng, hình ảnh
  • Phát hiện tin tức giả
  • Hiểu nội dung của chữ viết hoặc giọng nói
  • Các đoạn chat tự động, có thể tương tác với người dùng như con người
  • Ô tô tự lái

Dưới đây, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về các bước xây dựng một mô hình Machine Learning nhé!

>> Xem thêm: Robot giáo dục là gì? Cách chọn robot giáo dục phù hợp giảng dạy STEM

7 bước cơ bản để xây dựng Machine Learning

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Như bạn đã biết, máy móc sẽ tự động học hỏi từ dữ liệu mà bạn cung cấp cho chúng. Do đó, điều quan trọng là bạn cần cung cấp dữ liệu đủ tin cậy, với số lượng đủ lớn, để hệ thống có thể tìm và chọn ra các mẫu chính xác nhất.

Dữ liệu của bạn cung cấp có chính xác hay không, sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình mà bạn tạo.

Các dữ liệu tốt là những dữ liệu chứa đầy đủ các thông tin cần dùng cho mô hình Machine Learning và chúng lặp lại liên tục, đồng thời chúng thể hiện rõ sự khác biệt giữa từng nhóm dữ liệu.

Các bước xây dựng mô hình Machine Learning - Thu thập dữ liệu
Thu thập dữ liệu

Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu

Sau khi đã có đầy đủ dữ liệu, bạn cần chuẩn bị và sắp xếp lại chúng, đồng thời ngẫu nhiên hóa nó. Điều này giúp cho dữ liệu có thể được phân bổ một cách đồng đều, đồng thời việc sắp xếp thứ tự không ảnh hưởng đến quá trình học.

Việc chuẩn bị dữ liệu cũng giúp loại bỏ những dữ liệu không mong muốn, các giá trị trùng lặp,… Bạn thậm chí cần phải cấu trúc lại tệp dữ liệu theo hàng hoặc cột,.. để dữ liệu có thể được trực quan hóa hơn.

Các bước xây dựng mô hình Machine Learning - Chuẩn bị dữ liệu

Bước 3: Chọn mô hình

Mô hình Machine Learning sẽ xác định kết quả bạn nhận được, sau khi khởi chạy một thuật toán học máy dựa trên dữ liệu nhận được.

Tính đến ngày nay, các nhà khoa học đã phát triển nhiều mô hình khác nhau như nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh, dự đoán,…

Bạn có thể xem xét lại mô hình của mình có phù hợp với dữ liệu số hay không, dữ liệu phân loại hay không và lựa chọn mô hình sao cho phù hợp.

Các bước xây dựng mô hình Machine Learning - Chọn mô hình
Chọn mô hình

>> Có thể bạn quan tâm: Các dự án STEM cho trẻ mầm non

Bước 4: Huấn luyện mô hình

Huấn luyện là một trong những bước cực kỳ quan trọng trong xây dựng mô hình Machine Learning.

Trong quá trình huấn luyện, bạn sẽ chuyển dữ liệu đã chuẩn bị trước đó đến mô hình học máy của mình, để hệ thống tìm các mẫu hữu ích và đưa ra dự đoán.

Qua đó, hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu để hoàn thành những nhiệm vụ đã được đặt ra. Theo thời gian, cùng với quá trình huấn luyện và đào tạo, mô hình Machine Learning sẽ hoạt động và dự đoán tốt hơn.

Các bước xây dựng mô hình Machine Learning - Huấn luyện mô hình

Bước 5: Đánh giá mô hình

Sau khi đã huấn luyện mô hình, bạn cần kiểm tra lại xem chúng đã hoạt động chính xác như mong muốn chưa.

Bạn có thể đánh giá bằng cách kiểm tra kết quả phân tích của mô hình trên một dữ liệu chưa từng thấy trước đó, xem thử hệ thống có nhận dạng được đúng và dự đoán đúng hay không.

Khi đánh giá như vậy, bạn sẽ có được một thước đo đúng về cách mô hình của bạn hoạt động, cũng như tốc độ xử lý thông tin và dự đoán của nó.

Các bước xây dựng mô hình Machine Learning - Đánh giá mô hình

Bước 6: Điều chỉnh tham số

Sau khi bạn đã huấn luyện và đánh giá được mô hình Machine Learning của mình, bạn có thể điều chỉnh lại tham số nếu cần để tăng độ chính xác cho hệ thống.

Tham số được hiểu là các biến đã được lưu trong mô hình, đây thường là yếu tố được lập trình viên quyết định. Ở một giá trị cụ thể nào đó của tham số, độ chính xác sẽ có thể là tối đa. Bạn có thể thử điều chỉnh và tìm ra con số này.

Các bước xây dựng mô hình Machine Learning - Điều chỉnh tham số

Bước 7: Đưa ra dự đoán

Cuối cùng, chúng ta sẽ sử dụng mô hình Machine Learning mà mình đã tạo để phân tích thông tin và đưa ra dự đoán một cách chính xác.

Làm thế nào để dạy học STEM về Machine Learning cho học sinh?

Và bây giờ, làm thế nào để bạn có thể giới thiệu khái niệm về Machine Learning một cách đơn giản cho học sinh?

Với các bạn học sinh chưa tìm hiểu nhiều về lập trình, ngôn ngữ kéo thả là một lựa chọn phù hợp. Bạn có thể sử dụng ngôn ngữ này cùng mô hình huấn luyện đã tích hợp sẵn trên OhStem App, để dạy cho các em những khái niệm về huấn luyện mô hình Machine Learning một cách dễ dàng.

Các bước xây dựng mô hình Machine Learning trên OhStem App
Các bước xây dựng mô hình Machine Learning trên OhStem App

Tính đến thời điểm chúng tôi viết bài này, trên OhStem App đã hỗ trợ mô hình nhận diện hình ảnh và mô hình nhận diện giọng nói, cho phép bạn có thể cung cấp dữ liệu và huấn luyện mô hình, theo các bước ở trên.

Bạn có thể xem qua hướng dẫn chi tiết cách huấn luyện mô hình Machine Learning qua tài liệu hướng dẫn lập trình AI tại đây

Kết luận

Trong bài này, OhStem đã cung cấp cho bạn cách huấn luyện tạo mô hình Machine Learning, hy vọng bài viết này hữu ích với bạn.

Đây là 1 trong những bài viết thuộc chuỗi bài về hướng dẫn AI & Machine Learning của chúng tôi, bạn hãy truy cập toàn bộ chuỗi bài viết để tìm hiểu kỹ hơn về chủ đề này nhé!

Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào khác, vui lòng liên hệ chúng tôi để được hỗ trợ.

Để tìm hiểu thêm về kit học STEM và các chương trình dạy học STEM, vui lòng liên hệ OhStem qua:

OhStem Education – Đơn vị cung cấp công cụ và giải pháp giáo dục STEAM cho mọi lứa tuổi tại Việt Nam

Những bài liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Fill out this field
Fill out this field
Vui lòng nhập địa chỉ email hợp lệ.
You need to agree with the terms to proceed

Menu