Kiến thức về Machine Learning cơ bản nhất

Học máy cơ bản là kiến ​​thức đang dần trở nên phổ biến trong cuộc sống của chúng ta. Công nghệ này được con người ứng dụng vào nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ công nghiệp đến tài chính, ngân hàng, khoa học vũ trụ,… Vậy Machine Learning là gì? Và các thuật toán Machine Learning được phân loại như thế nào? Hãy theo dõi bài viết để tìm hiểu thông tin chi tiết nhất cùng tuyengiaothudo.vn nhé!

Học máy cơ bản là gì?

Học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính. Về cơ bản, Học máy liên quan đến nghiên cứu và kỹ thuật để các hệ thống có thể tự động học từ dữ liệu để giải quyết các vấn đề cụ thể. Nói một cách đơn giản, Học máy tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để giải quyết các vấn đề tương tự như con người.

Công nghệ Học máy cơ bản hoạt động trên nhiều thuật toán nhưng chủ yếu được chia thành hai loại: phân loại và dự đoán. Thuật toán phân loại sẽ giúp con người nhận dạng chữ cái, đồ vật hoặc màu sắc, v.v. Còn thuật toán dự đoán có thể là giá đất, giá xe, giá vàng, v.v. Tuy chỉ là một nhánh của AI nhưng Machine Learning đang dần trở thành một phần không thể thiếu.

Có những loại Học máy nào?

Vậy là mọi người đã hiểu được khái niệm. Học máy cơ bản Tiếp theo, chúng ta hãy tìm hiểu về các loại Machine Learning. Hiện nay, Machine Learning được chia thành 3 loại chính, cụ thể như sau:

Học máy có giám sát

Học máy là một dạng học máy có giám sát. Mô hình hoạt động trên một tập dữ liệu đầu vào/đầu ra được gắn nhãn. Mục tiêu của Học máy có giám sát là dự đoán đầu ra cho đầu vào như dự đoán giá nhà dựa trên số phòng, diện tích hoặc dự đoán nhiệt độ dựa trên đặc điểm khí hậu, v.v. Ngoài ra, Học máy có giám sát cũng có thể dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai dựa trên các giá trị trước đó.

Một nhánh đặc biệt của Phân loại có giám sát Học máy cơ bản Đó là việc phát hiện và phân loại một mẫu. Ví dụ, phát hiện gian lận trong thẻ tín dụng, phát hiện và phân loại các đối tượng trong hình ảnh hoặc video. Hơn nữa, Học máy có giám sát cũng có thể phân loại sản phẩm thành nhiều danh mục, phân loại tin tức thành nhiều chủ đề. Nhìn chung, Học máy có giám sát giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề nhanh chóng, có những dự đoán chính xác trong tương lai.

Học máy không giám sát

Học máy không giám sát là một phương pháp học không giám sát có nghĩa là mô hình giải quyết vấn đề trên các tệp dữ liệu không có nhãn. Mục tiêu của phân loại Học máy cơ bản là tìm ra các cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Học máy không giám sát có thể phân loại dữ liệu thành các nhóm dựa trên sự giống nhau của các mẫu. Ngoài ra, Học máy không giám sát cũng xây dựng các cây phân cụm để biểu diễn mối quan hệ giữa các mẫu.

Đối với phân loại phát hiện ngoại lệ, mục tiêu là xác định các điểm dữ liệu khác với phần còn lại của tập dữ liệu. Các ứng dụng của Học máy không giám sát bao gồm phát hiện lỗi trong quy trình sản xuất hoặc phát triển gian lận thẻ tín dụng. Tóm lại, Học máy không giám sát thường được sử dụng để tìm các cấu trúc ẩn trong dữ liệu, cung cấp hiểu biết sâu hơn về dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người trong việc dán nhãn.

Học bán giám sát

Học bán giám sát là một mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu kết hợp cả dữ liệu có nhãn và không có nhãn. Ban đầu, mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu có nhãn và sau đó dự đoán các mẫu không có nhãn. Những dự đoán này được thêm vào tập dữ liệu có nhãn và quá trình này được lặp lại. Mục đích của Học bán giám sát là tạo ra một mô hình hoạt động tốt hơn trong nhiều tình huống thực tế.

Thuật toán học máy cơ bản

Machine Learning có nhiều thuật toán để cung cấp kết quả dự đoán chính xác nhất. Đối với mỗi tình huống, Machine Learning sẽ áp dụng một thuật toán phù hợp.

Thuật toán hồi quy tuyến tính

Hồi quy tuyến tính là một trong những thuật toán quan trọng nhất trong Machine Learning, đặc biệt là trong danh mục Supervisord Learning. Thuật toán này sẽ dự đoán các giá trị liên tục dựa trên dữ liệu đầu vào. Hồi quy tuyến tính tìm ra mối quan hệ tuyến tính giữa biến đầu vào (X) và biến đầu ra (Y) bằng cách tìm đường thẳng có dạng Y=mx+b trong đó:

• m là độ dốc của đường thẳng, còn được gọi là trọng số.
• b là giao điểm của trục y.

Mục tiêu của thuật toán là điều chỉnh trọng số m và b sao cho khoảng cách giữa các điểm dữ liệu và đường thẳng được giảm thiểu, thường được đo bằng cách tính tổng các lỗi bình phương. Thuật toán hồi quy tuyến tính được sử dụng để dự đoán doanh số dựa trên chi phí quảng cáo, dự đoán giá nhà dựa trên vị trí/khu vực, v.v.

Thuật toán hồi quy logistic

Thuật toán tiếp theo của mô hình Học máy cơ bản đó là Hồi quy Logistic. Thuật toán này chủ yếu được sử dụng để phân loại các mẫu rời rạc. Hồi quy Logistic bắt đầu bằng cách tạo ngẫu nhiên các giá trị cho b và w và sau đó sử dụng hàm logistic để dự đoán xác suất cho từng mẫu. Tiếp theo, thuật toán sẽ sử dụng hàm Cross-Entropy Loss để đánh giá sự khác biệt giữa xác suất dự đoán và nhãn thực tế. Để điều chỉnh trọng số cho b và w, thuật toán sẽ sử dụng phương pháp giảm dần độ dốc hoặc các phương pháp tối ưu hóa khác.

Hồi quy logistic thường được đánh giá bằng các phương pháp như: Độ chính xác (tỷ lệ dự đoán đúng so với tổng số mẫu), Độ chính xác và Thu hồi (giúp xử lý các lớp mất cân bằng), Điểm F1, Đường cong ROC và AUC. Thuật toán hồi quy logistic được áp dụng để dự đoán khả năng khách hàng mua sản phẩm hay không? Dự đoán email có phải là thư rác hay không? Dự đoán bệnh nhân mắc bệnh gì dựa trên các dấu hiệu ban đầu.

Thuật toán cây quyết định

Thuật toán cây quyết định của Học máy cơ bản là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất. Decision Tree bắt đầu bằng cách chọn thuộc tính tốt nhất để chia dữ liệu thành các nhóm con. Việc lựa chọn các nhóm con sẽ dựa trên các tiêu chí, quá trình chia dữ liệu được lặp lại cho mỗi nhóm con tạo thành một nhánh mới trong cây. Quá trình chia dữ liệu sẽ dừng lại khi một trong các điều kiện sau được đáp ứng: Tất cả các mẫu đều thuộc cùng một lớp, không còn thuộc tính nào để chia dữ liệu hoặc đạt đến điều kiện dừng được xác định trước.

Mỗi nút lá được gắn nhãn với lớp phổ biến nhất trong tập hợp con dữ liệu tương ứng. Sau khi xây dựng, cây quyết định có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu mới bằng cách tuân theo các quy tắc từ gốc đến lá. Ứng dụng của thuật toán Decision Tree để phân loại và dự đoán trong các vấn đề học máy và khai thác dữ liệu.

Thuật toán Naive Bayes

Naive Bayes là một thuật toán đơn giản mô hình hóa Học máy cơ bản dự đoán chính xác bằng cách giả định sự hiện diện của một đối tượng cụ thể trong lớp không liên quan đến các đối tượng khác. Thuật toán này sẽ tính toán xác suất trước và có điều kiện từ dữ liệu quan trọng. Mô hình thuật toán Naive Bayes được sử dụng rộng rãi để phân loại văn bản, phát hiện thư rác,…

Thuật toán Rừng ngẫu nhiên

Thuật toán Rừng ngẫu nhiên kết hợp xây dựng cây quyết định để tạo ra một mô hình Học máy cơ bản ổn định hơn, mạnh mẽ hơn. Mỗi cây quyết định trong Random Forest được đào tạo trên một tập hợp dữ liệu được chọn ngẫu nhiên. Sau đó xây dựng một cây quyết định cho mỗi mẫu và nhận kết quả dự đoán. Khi có một điểm dữ liệu mới để dự đoán, Random Forest sẽ đưa ra dự đoán bằng cách kết hợp các dự đoán của tất cả các cây con. Cuối cùng, thuật toán sẽ chọn kết quả có nhiều phiếu bầu nhất để kết luận vấn đề, tình huống.

Thuật toán giảm chiều

Ngày nay, các công ty, tổ chức và chính phủ phải đối mặt với một lượng lớn dữ liệu cần được nghiên cứu và phân tích. Dữ liệu thô chứa rất nhiều thông tin quan trọng, nhưng một thách thức lớn là bộ xử lý cần xác định các mẫu và biến quan trọng. Với thuật toán Dimensionality Reduction, nó sẽ hỗ trợ chuyển đổi dữ liệu từ không gian nhiều chiều sang không gian ít chiều, giữ lại các thuộc tính có ý nghĩa trong dữ liệu gốc. Sử dụng thuật toán này sẽ giúp bạn dễ dàng tìm thấy các chi tiết có liên quan.

Học máy được ứng dụng như thế nào trong thực tế?

Hiện nay, Học máy cơ bản được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội như: Trong công nghệ máy tính, chẩn đoán y khoa, dự đoán trong tài chính – kinh doanh, … Một ứng dụng của Machine Learning trong đời sống như dự báo thời tiết: Các mô hình đã được đào tạo dựa trên dữ liệu thời tiết trong quá khứ để dự đoán thời tiết trong tương lai bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, áp suất không khí, gió, mây, …

Các mô hình có giám sát được sử dụng để dự đoán các yếu tố thời tiết cụ thể như nhiệt độ, độ ẩm hoặc lượng mưa. Trong khi đó, các kỹ thuật không giám sát có thể được sử dụng để phát hiện các mô hình và cấu trúc tự nhiên trong dữ liệu thời tiết mà không có nhãn.

Dữ liệu thời tiết thường không nhất quán và có thể bị lỗi. Học máy có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu này, bao gồm điền dữ liệu bị thiếu, loại bỏ nhiễu và điều chỉnh dữ liệu không nhất quán để đưa ra dự báo chính xác hơn. Các yếu tố này giúp cải thiện dự báo thời tiết, cho phép người dùng và tổ chức chuẩn bị tốt hơn cho các điều kiện thời tiết sắp tới.

Phần kết luận

Vì vậy, chúng tôi đã chia sẻ các mô hình Học máy cơ bản để bạn tham khảo. Machine Learning có ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực đời sống xã hội như nghiên cứu thị trường, chăm sóc sức khỏe, tài chính doanh nghiệp, v.v. Biết cách sử dụng Machine Learning, bạn sẽ đạt được các mục tiêu quan trọng trong lĩnh vực bạn đang theo đuổi. Vui lòng nhấp theo dõi fanpage tuyengiaothudo.vn và Youtube Kênh Hoàng Hà để biết thêm thông tin thú vị từ chúng tôi!

XEM THÊM: