Machine Learning là gì? Nguyên lý, phân loại & ứng dụng Machine Learning theo ngành

Machine Learning (học máy) là một khái niệm thuộc phạm trù lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và khoa học máy tính (computer science), tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để cho phép AI mô phỏng cách con người học hỏi, từ đó dần dần cải thiện độ chính xác.  

Nguyên lý hoạt động của Machine Learning 

Đại học California (Berkeley) đã phân chia cơ chế học tập của thuật toán Machine Learning thành 3 phần chính:  

• Quy trình ra quyết định (Decision Process): Nói chung, các thuật toán Machine Learning được sử dụng để thực hiện dự báo hoặc phân loại. Dựa trên một tập dữ liệu đầu vào, có thể được labeled hoặc unlabeled, thuật toán sẽ truy xuất một ước tính về một mẫu trong dữ liệu.
• Hàm lỗi (Error Function): Hàm lỗi được dùng đánh giá khả năng dự đoán của mô hình. Dựa trên ví dụ có sẵn, hàm lỗi có thể thực hiện so sánh với giá trị thực để tính toán độ chính xác của mô hình đó.
• Quy trình tối ưu hóa mô hình (Model Optimization Process): Nếu mô hình có thể fit với các điểm dữ liệu trong tập huấn luyện, thì trọng số được điều chỉnh để giảm sự khác biệt giữa ví dụ được kết quả ước tính của mô hình. Thuật toán sẽ lặp lại theo từng bước quá trình “đánh giá và tối ưu hóa”, cập nhật trọng số tự động cho đến khi đạt được threshold chính xác. 

Phân biệt 4 loại hình Machine Learning  

Machine Learning đóng vai trò then chốt trong cách vận hành nhiều sản phẩm và dịch vụ kỹ thuật số mà chúng ta sử dụng hàng ngày. Mặc dù các loại hình Machine Learning đều hướng đến phục vụ mục tiêu tương tự – tạo ra các máy móc và ứng dụng có thể hoạt động mà không cần sự giám sát của con người – nhưng phương thức cụ thể được sử dụng lại có phần khác biệt.  

Để hiểu rõ hơn về điểm khác nhau, sau đây là thông tin tổng quan về 4 loại Machine Learning chính được sử dụng phổ biến nhất hiện nay.  

1. Học máy có giám sát (Supervised Machine Learning)  

Trong Supervised Machine Learning, thuật toán được huấn luyện học hỏi bằng các tập dữ liệu gắn nhãn (labeled data sets), tức mỗi phần dữ liệu đều đi kèm với một nhãn mô tả. Nói cách khác, các thuật toán được cung cấp dữ liệu cùng với “phần giải đáp” để diễn giải dữ liệu đó. 

Ví dụ, một thuật toán được tương tác với thông tin hình ảnh của các loài hoa, trong đó mỗi ảnh đều có nhãn xác định loại hoa tương ứng. Nhờ đó, hệ thống có thể nhận diện chính xác loại hoa khi gặp một bức ảnh mới. 

2. Học máy không giám sát (Unsupervised Machine Learning)  

Khác với Supervised Machine Learning, Unsupervised Machine Learning không sử dụng dữ liệu gắn nhãn để huấn luyện. Thay vào đó, các thuật toán được cung cấp dữ liệu thô, sau đó tự tìm ra mẫu và cấu trúc trong dữ liệu. 

Thuật toán Unsupervised Machine Learning  không nhằm mục đích lọc loại dữ liệu cụ thể, mà tập trung vào việc tìm kiếm nhóm dữ liệu có điểm tương đồng, hoặc xác định các điểm bất thường trong dữ liệu.  

Unsupervised Machine Learning thường được các nhà nghiên cứu hoặc chuyên gia khoa học dữ liệu dùng để xác định nhanh chóng và hiệu quả các mẫu trong các tệp lớn dữ liệu không được gắn nhãn.   

3. Học máy bán giám sát (Semi-supervised Machine Learning)  

Semi-supervised Machine Learning kết hợp sử dụng cả dữ liệu được gắn nhãn và không gắn nhãn để huấn luyện thuật toán. 

Thông thường, các thuật toán Semi-supervised Machine Learning sẽ được cung cấp trước một lượng nhỏ dữ liệu gắn nhãn để định hướng phát triển, sau đó nhận thêm một lượng lớn dữ liệu không gắn nhãn để tiếp tục hoàn thiện mô hình.  

Ví dụ: Thuật toán xử lý trước một lượng nhỏ dữ liệu âm thanh, rồi được huấn luyện tiếp trên các tệp dữ liệu âm thanh không gắn nhãn với quy mô lớn hơn, từ đó hoàn thiện một mô hình Machine Learning có khả năng nhận dạng giọng nói.  

Semi-supervised Machine Learning thường phục vụ mục đích phân loại và dự đoán trong trường hợp không có sẵn một lượng lớn dữ liệu gắn nhãn.  

4. Học máy tăng cường (Reinforcement Machine Learning)  

Reinforcement Machine Learning sử dụng phương pháp thử và lỗi để huấn luyện thuật toán và xây dựng mô hình.

Trong quá trình huấn luyện, thuật toán hoạt động trong một môi trường cụ thể và nhận phản hồi sau mỗi kết quả. Giống như cách một đứa trẻ học hỏi, thuật toán dần dần hiểu được môi trường của nó, bắt đầu tối ưu hóa các hành động để đạt được kết quả mong muốn. 

Ví dụ, thuật toán có thể được tối ưu bằng cách chơi cờ vua liên tục, cho phép học hỏi từ những thành công và thất bại trong quá khứ của mỗi ván cờ.  

Reinforcement Machine Learning thường đóng vai trò tạo ra thuật toán giúp đưa ra các chuỗi quyết định hoặc hành động hiệu quả để đạt mục tiêu nhất định, chẳng hạn như chơi game, tóm tắt văn bản… 

Lợi ích của Machine Learning  

Giảm chi phí vận hành doanh nghiệp 

AI và Machine Learning có khả năng giúp các doanh nghiệp tự động hóa nhiều tác vụ, giúp giảm thiểu chi phí vận hành tổng thể. 

Tăng cường độ chính xác & hiệu quả chuyên môn 

Các mô hình Machine Learning có thể thực hiện những công việc đặc thù với tính chính xác và hiệu quả vượt trội so với phương pháp thủ công truyền thống, vừa đảm bảo chất lượng hoàn thiện cao, vừa đáp ứng thời hạn tốt hơn. 

Tra cứu & tổng hợp dữ liệu 

Machine Learning có khả năng nhanh chóng xác định các xu hướng và mẫu trong tệp dữ liệu lớn – điều mà con người thường mất rất nhiều thời gian để phân tích. Từ đây, những phát hiện sẽ dẫn tới kết luận hoặc giải pháp mới, giúp họ xử lý triệt để vấn đề và đạt mục tiêu tổng thể.  

Rủi ro tiềm ẩn từ Machine Learning 

Machine Learning đang góp phần thay đổi thế giới theo hướng tích cực, tạo nên những mô hình ứng dụng đột phá trong nhiều lĩnh vực như y tế, tài chính, giáo dục – gồm khả năng hỗ trợ phát hiện sớm bệnh ung thư, chống gian lận, cá nhân hóa việc học tập… 

Tuy nhiên, Machine Learning cũng tiềm ẩn những mặt tranh cãi như sau: 

Mất việc do tự động hoá 

Khi một số công việc được tự động hóa, người lao động trong lĩnh vực đó có nguy cơ bị mất việc. Điều này có thể buộc họ phải chuyển sang một ngành nghề mới hoặc đối mặt với tình trạng thất nghiệp dài hạn.

Thiếu yếu tố con người 

Các thuật toán Machine Learning được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ rất chuyên biệt, tuy nhiên chúng có thể bỏ qua nhiều “khía cạnh con người” quan trọng trong công việc. Những yếu tố này có thể bị các nhà phát triển bỏ qua nhưng lại đóng vai trò quan trọng.  

Phản ứng thiên kiến 

Giống như những người tạo ra chúng, các mô hình Machine Learning cũng có thể bị ảnh hưởng bởi thiên kiến trong cách xử lý thông tin. Vấn đề này phát sinh do bộ dữ liệu dùng để huấn luyện mô hình đôi khi bị phân phối theo tính chất không phù hợp.

Ứng dụng của Machine Learning theo ngành  

Machine Learning trong sản xuất  

Machine Learning đang cách mạng hóa ngành sản xuất thông qua hiệu quả phân tích dữ liệu quy trình vận hành và quản lý doanh nghiệp. Do đó, các công ty có thể tối ưu hóa lượng hàng tồn kho, dự báo nhu cầu và cải thiện kế hoạch sản xuất, dẫn đến giảm chi phí, nâng cao năng suất và gia tăng sức cạnh tranh trên thị trường. 

Một số ví dụ về vai trò của Machine Leanrning trong công nghiệp sản xuất: 

• Bảo trì dự đoán: General Electric đã triển khai tích hợp công nghệ thuật toán Machine Learning cho quy trình bảo trì dự đoán. Hệ thống sẽ phân tích dữ liệu cảm biến từ các thiết bị công nghiệp, dự đoán nhu cầu bảo trì và ngăn chặn các sự cố hỏng hóc tốn kém trước khi chúng xảy ra.
• Tối ưu kho bãi: Để đảm bảo sản phẩm luôn có sẵn tại các cửa hàng, Walmart tận dụng Machine Learning để dự báo nhu cầu và tối ưu hóa hàng tồn kho. Nhờ vậy, khách hàng luôn tìm thấy sản phẩm họ cần đúng thời điểm.  

Machine Learning trong bán lẻ và thương mại điện tử  

Nhờ Machine Learning, việc phân tích hành vi khách hàng sẽ được thực hiện hiệu quả và chính xác hơn, giúp tối ưu hoạt động marketing và chiến dịch quảng cáo thông qua dữ liệu được kết luận. 

Ví dụ, Amazon sử dụng Machine Learning cho cả phân tích ngành và phân tích nội bộ. Họ xem xét đồng thời xu hướng thị trường và hành vi mua hàng để đề xuất sản phẩm, thúc đẩy doanh số và gia tăng sự tương tác với người dùng. 

Machine Learning trong ngành du lịch & phục vụ 

Ứng dụng công nghệ Machine Learning trong du lịch đem đến những trải nghiệm toàn diện hơn cho khách hàng nhờ các đề xuất cá nhân hóa và mức độ hoàn thiện trong công tác vận hành quy trình. 

Ngoài vai trò tự động hóa các tác vụ thường ngày và cung cấp dịch vụ cá nhân hoá cho khách, việc tích hợp Machine Learning còn giúp tăng cường bảo mật dữ liệu chặt, giảm nguy cơ rò rỉ thông tin kinh doanh. 

Chẳng hạn, Airbnb sử dụng thuật toán để đề xuất nơi lưu trú phù hợp cho người dùng dựa trên các hoạt động tìm kiếm và lưu trữ của họ. Ở một diễn biến khác, Hilton cũng tận dụng Machine Learning để quản lý giá phòng linh hoạt và tối ưu hóa doanh thu, điều chỉnh giá dựa trên nhu cầu và điều kiện thị trường.

Machine Learning trong ngành logistics và vận tải  

Các doanh nghiệp logistics và vận tải đang áp dụg Machine Learning để tối ưu hóa quy trình, từ lập kế hoạch tuyến đường hiệu quả (như UPS giảm thiểu nhiên liệu và thời gian vận chuyển) đến dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho (giúp Amazon đảm bảo giao hàng đúng hẹn). 

Hơn nữa, Machine Learning còn hỗ trợ quản lý thiết bị và phương tiện vận chuyển tốt hơn thông qua phân tích dữ liệu vận hành để lên lịch bảo trì hợp lý, giúp gia tăng tính minh bạch và khả năng kiểm soát kho hàng.  

Machine Learning trong Fintech  

Ngành Fintech đang nhờ cậy sức mạnh của Machine Learning để phòng chống gian lận, đánh giá rủi ro và cá nhân hóa các dịch vụ tài chính. Trên thực tế, 80% các ngân hàng được hỏi cho biết họ nhận thấy tiềm năng của AI và Machine Learning trong việc hỗ trợ vận hành và tìm kiếm giải pháp chiến lược. 

Ví dụ, PayPal dùng Machine Learning để phân tích hành vi người dùng và giao dịch nhằm ngăn chặn gian lận. Hoặc đối với các dịch vụ tư vấn đầu tư tự động như Wealthfront và Betterment, họ đã dùng Machie Learning để củng cố xây dựng chiến lược đầu tư phù hợp và dự báo thị trường, mang đến cho người dùng những quyết định tài chính sáng suốt.  

Machine Learning trong dịch vụ chăm sóc sức khoẻ  

Machine Learning có thể dự đoán khả năng tái nhập viện, xác định bệnh nhân gặp nguy cơ cao, hoặc tối ưu hóa phác đồ điều trị dựa trên phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR). Từ đó, các bác sĩ có thể can thiệp sớm và cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân. 

Ngoài ra, Machine Learning còn giúp chẩn đoán bệnh chính xác hơn nhờ khả năng nhận diện điểm bất thường trong hình ảnh X-quang, MRI và chụp quét CT. Ví dụ, hệ thống của IBM Watson Health giúp các bác sĩ chẩn đoán ung thư và đề xuất các phác đồ điều trị cá nhân hóa. 

Chưa hết, Machine Learning còn mang lại trải nghiệm tiện lợi hơn cho bệnh nhân thông qua các ứng dụng đặt lịch khám từ xa, tự động hóa tương tác, giúp nhân viên y tế tiết kiệm thêm thời gian để tập trung vào chuyên môn cốt lõi.  

Machine Learning trong truyền thông giải trí 

Không khó để thấy các công ty ngành giải trí và truyền thông đang tích cực mày mò cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo cũng như Machine Learning vào quy trình hàng ngày để thu hút khách hàng hiệu quả hơn. Tương tự ngành thương mại điện tử và bán lẻ, các thuật toán Machine Learning phân tích hành vi người dùng, từ đó đưa ra những đề xuất cá nhân hóa. 

Ví dụ, Netflix có khả năng gợi ý nội dung phù hợp với sở thích của từng người xem, gia tăng mức độ tương tác và gắn bó; Spotify tận dụng Machine Learning để đề xuất âm nhạc cá nhân hóa, nâng cao trải nghiệm nghe nhạc của người dùng.