Đến đây, bạn đã có kiến thức cơ bản về Machine Learning là gì cũng như các ứng dụng của chúng. Bài này sẽ giới thiệu các thuật toán Machine Learning chính mà bạn cần biết, để bạn hiểu sâu hơn về lĩnh vực này nhé.
Mục lục
Tổng quan về các thuật toán Machine Learning
Các loại thuật toán Machine Learning giúp bạn có thể xây dựng nhiều mô hình kỹ thuật phức tạp. Mỗi một loại thuật toán này đều sẽ được phân loại vào một nhóm nhất định.
Trước tiên, hãy cùng nhắc lại một chút về khái niệm Machine Learning là gì nhé. Đây là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo AI, cho phép hệ thống có thể học tập từ một khối lượng lớn các dữ liệu đầu vào, sau đó đưa ra dự đoán và hành động để giải quyết những vấn đề cụ thể.
Machine Learning còn được gọi cái tên khác là Học máy. Công nghệ này sử dụng các thuật toán học máy để cải thiện hiệu quả hoạt động của chúng một cách tự động, thông qua các hoạt động trải nghiệm.
Hiện nay, thuật toán Machine Learning được phân thành 3 loại chính:
- Học có giám sát (Supervised)
- Học không giám sát (Unsupervised)
- Học tăng cường (Reinforcement Learning)
Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn về các thuật toán học máy này nhé!
Học tập có giám sát (Supervised)
Tổng quan
Học tập có giám sát là một loại Machine learning sử dụng các dữ liệu đã được gắn nhãn để đào tạo các mô hình học máy.
Trong dữ liệu được gắn nhãn, hệ thống đã biết trước các đầu ra, và mô hình chỉ cần ánh xạ các đầu vào đến các đầu ra tương ứng.
Một ví dụ về thuật toán Machine Learning học có giám sát là việc chúng ta đào tạo một hệ thống có thể nhận diện được các con vật khác nhau bằng hình ảnh.
Dưới đây là hình ảnh minh họa cách chúng ta huấn luyện mô hình để hệ thống nhận biết được con mèo qua hình ảnh:
Nếu bạn muốn tự mình huấn luyện hệ thống nhận diện hình ảnh hoặc âm thanh như vậy, nhưng bạn chưa có bất kỳ kiến thức nền tảng gì về Machine Learning, bạn có thể tham khảo phần mềm và tài liệu sau: Giáo trình STEM nông nghiệp thông minh cùng Yolo:Bit
Bạn cũng có thể ứng dụng giáo trình trên vào dạy học cho học sinh từ 8 tuổi trở lên tùy thích.
Các thuật toán Machine Learning phổ biến
Một số thuật toán Machine Learning học tập có giám sát phổ biến nhất là:
- Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
- Hồi quy logistic (Logistic Regression)
- Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine)
- Giải thuật K – hàng xóm gần nhất (K Nearest Neighbor)
- Cây ra quyết định (Decision Tree)
- Rừng ngẫu nhiên (Random Forest)
- Mô hình phân loại Naive Bayes
Cách hoạt động
Như đã nói, các thuật toán Machine Learning sẽ lấy các đầu vào được gắn nhãn và ánh xạ chúng đến các đầu ra đã biết trước.
Bây giờ, chúng ta sẽ tập trung vào quá trình đào tạo phương pháp học có giám sát nhé! Phương pháp này có tên như vậy sở dĩ là vì chúng cần sự giám sát bên ngoài để có thể đào tạo các mô hình học máy chính xác nhất.
Hệ thống cần hướng dẫn và các thông tin bổ sung để có thể trả về kết quả đúng mà chúng ta mong muốn.
>> Bài viết cùng chủ đề: Bài 4: Top 7 ứng dụng Machine Learning hàng đầu trong năm 2022
Ứng dụng
Các thuật toán Machine Learning về học tập có giám sát thường được dùng để giải các bài toán liên quan đến phân loại và hồi quy.
Các thuật toán Machine Learning học tập có giám sát rất hiếm khi ứng dụng vào các ứng dụng như dự đoán thời tiết, dự báo bán hàng hay phân tích xu hướng giá cổ phiếu. Để làm các ứng dụng này, chúng ta cần sử dụng các thuật toán học máy khác được trình bày bên dưới.
Học tập không giám sát
Tổng quan
Học tập không giám sát là một loại học máy sử dụng các dữ liệu không gắn nhãn để huấn luyện hệ thống. Các dữ liệu không gắn nhãn này không có đầu ra cố định. Mô hình cần phải học từ dữ liệu, tự khám phá các mẫu cũng như tính năng trong dữ liệu để trả về kết quả đầu ra.
Dưới đây là một mô tả về thuật toán Machine Learning học tập không giám sát, sử dụng hình ảnh của các phương tiện giao thông để tự phân loại xem nó là xe buýt hay xe tải.
Thuật toán học máy lúc này sẽ tự động học hỏi bằng cách tự xác định các bộ phận của xe, ví dụ như chiều dài và chiều rộng khung xe, hình dáng đầu xe và đuôi xe, kích thước bánh xe,… Dựa vào các thông tin này, mô hình sẽ phân loại hình ảnh phương tiện vào xe buýt hoặc xe tải.
Các thuật toán Machine Learning
Việc lựa chọn thuật toán Machine Learning phù hợp sẽ phụ thuộc vào vấn đề bạn cần giải quyết.
Dưới đây là một số thuật toán Machine Learning phổ biến trong học tập không giám sát:
- Phân cụm K Means (K Means Clusterin)
- Phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering)
- DBSCAN
- Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis)
Cách hoạt động
Học tập không giám sát sẽ tự tìm ra các mẫu và tự động xác định các xu hướng trong dữ liệu, từ đó đưa ra kết quả đầu ra. Vì vậy, mô hình sẽ tự cố gắng gắn nhãn dữ liệu, dựa trên tính năng của các dữ liệu đầu vào.
Quá trình đào tạo trong học tập không giám sát sẽ không cần bất kỳ sự giám sát bên ngoài nào để hoàn thành mô hình. Hệ thống tự học từ dữ liệu đầu vào và tự dự đoán kết quả đầu ra.
>> Bài viết liên quan: Bài 3: 7 bước xây dựng mô hình Machine Learning cơ bản nhất
Ứng dụng
Các thuật toán học máy trong học tập không giám sát thường được dùng để giải quyết những vấn đề liên quan đến phân cụm và liên kết.
Một trong những ứng dụng phổ biến của học tập không giám sát là phân khúc khách hàng. Dựa trên đặc điểm về hành vi, lượt thích, không thích cũng như sở thích của khách hàng, các doanh nghiệp có thể sử dụng thuật toán Machine Learning để phân đoạn và gom các khách hàng tương tự vào một nhóm.
Học tăng cường
Tổng quan
Học tăng cường, hay còn được gọi với cái tên khác là học tập cũng cố, là kỹ thuật đào tạo một cỗ máy có thể thực hiện các hành động phù hợp và cải thiện hiệu quả dự đoán của nó, bằng cách tối đa hóa phần thưởng của nó trong một tình huống cụ thể.
Mô hình học tăng cường sẽ sử dụng một tác nhân và một môi trường để tạo ra các hành động và các phần thưởng. Tác nhân này sẽ có trạng thái bắt đầu và kết thúc. Tuy nhiên, sẽ có nhiều con đường khác nhau để đi từ trạng thái bắt đầu đến trạng thái kết thúc, tương tự như một mê cung.
Trong mô hình này sẽ không có bất kỳ biến mục tiêu nào được xác định trước.
Một ví dụ về học tập củng cố là đào tạo một cỗ máy có thể xác định được hình dạng của một đối tượng trong vô vàn đối tượng khác trong danh sách. Như ví dụ trong hình dưới đây, mô hình sẽ cố gắng dự đoán hình dạng của hình vuông và đưa ra kết quả:
Các thuật toán Machine Learning
Một số thuật toán học máy trong học tăng cường quan trọng là:
- Q-learning
- Sarsa
- Phương pháp Monte Carlo
- Deep Q network
Cách hoạt động
Học tăng cường sẽ sử dụng các phép thử sai để có thể trả về đúng kết quả mà chúng ta mong muốn. Sau khi hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác, hệ thống sẽ được khen thưởng.
Một ví dụ minh họa cụ thể trong trường hợp này là khi huấn luyện cho một chú chó bắt bóng, nếu chúng bắt trúng quả bóng, bạn sẽ thưởng cho chúng một phần thưởng nhỏ, ví dụ như một cây xúc xích.
Phương pháp học tập củng cố không cần đến bất kỳ sự giám sát bên ngoài nào khi đang đào tạo các mô hình.
Nguyên lý hoạt động chính của thuật toán học máy học củng cố là dựa trên phần thưởng. Khi hoàn thành đúng mỗi nhiệm vụ, hệ thống sẽ nhận được phần thưởng nhất định. Nếu không hoàn thành đúng nhiệm vụ, có thể hệ thống sẽ gặp phải một số hình phạt nhất định.
Ứng dụng
Các thuật toán Machine Learning về học củng cố được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp trò chơi. Ngoài ra, chúng cũng có thể được sử dụng để huấn luyện robot thực hiện các nhiệm vụ của con người.
Tổng kết
Trên đây là các thông tin cơ bản nhất về các loại thuật toán Machine Learning phổ biến và sự khác biệt giữa những mô hình học máy khác nhau. Chúng ta đã hiểu về cách hoạt động cũng như ứng dụng của từng loại mô hình, thuật toán học máy khác nhau và những vấn đề mà từng loại mô hình Machine Learning có thể giải quyết được.
Nếu bạn muốn tìm hiểu và tự thực hành huấn luyện Machine Learning cho mình, hoặc là bạn muốn triển khai giảng dạy lĩnh vực này, hãy liên lạc OhStem nhé! Chúng tôi đã xây dựng nhiều bộ tài liệu chi tiết, phần mềm và công cụ để hỗ trợ bạn. Đội ngũ chăm sóc khách hàng và kỹ thuật của OhStem luôn hoạt động 24/24 để hỗ trợ trả lời thắc mắc của khách hàng.
Đây là viết thuộc chuỗi hướng dẫn 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:
- Fanpage: https://www.facebook.com/ohstem.aitt
- Hotline: 08.6666.8168
- Youtube: https://www.youtube.com/c/ohstem
OhStem Education – Đơn vị cung cấp công cụ và giải pháp giáo dục STEAM cho mọi lứa tuổi tại Việt Nam
