Episode 2186 - June 29 - Phần 1 của 2 - Chương 1 - Giới thiệu về Học máy - Căn bản về Học máy dành cho kỹ sư - Vina Technology at AI time - Lê Quang Văn | Podcast - Nhac.vn

Chương 1: Giới thiệu về Học máy - Phần 1 của 2

Trích từ sách Căn bản về Học máy dành cho kỹ sư do Lê Quang Văn soạn và thực hiện phần kỹ thuật số.

1.1 Định nghĩa về Học máy

Học máy là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến việc phát triển các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính thực hiện các tác vụ mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Thay vào đó, các hệ thống này học hỏi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ý tưởng chính là cho phép máy móc học hỏi kinh nghiệm, xác định các mẫu và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Các thuật toán học máy được thiết kế để nhận ra các mẫu phức tạp và đưa ra quyết định thông minh dựa trên dữ liệu. Chúng được sử dụng trong các ứng dụng khác nhau, từ lọc email và nhận dạng giọng nói đến các phương tiện tự trị và phân tích thị trường tài chính. Sức mạnh của học máy nằm ở khả năng thích ứng và cải thiện theo thời gian khi nó tiếp xúc với nhiều dữ liệu hơn.

1.2 Các bước quy trình làm việc trong Học máy

Quá trình phát triển và triển khai mô hình học máy bao gồm một số bước chính:

1.2.1 Định nghĩa vấn đề

Trước khi bất kỳ dữ liệu nào được thu thập hoặc thuật toán được chọn, vấn đề cần giải quyết phải được xác định rõ ràng. Điều này bao gồm việc hiểu các mục tiêu, ràng buộc và yêu cầu của vấn đề. Điều quan trọng là xác định những gì mô hình dự kiến sẽ đạt được và hiệu suất của nó sẽ được đo lường như thế nào.

1.2.2 Thu thập dữ liệu

Dữ liệu là xương sống của bất kỳ dự án học máy nào. Chất lượng và số lượng dữ liệu được thu thập ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình. Bước này liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, có thể bao gồm cơ sở dữ liệu, kho lưu trữ trực tuyến hoặc luồng dữ liệu thời gian thực.

1.2.3 Tiền xử lý dữ liệu

Dữ liệu thô thường lộn xộn và không đầy đủ. Tiền xử lý dữ liệu liên quan đến việc làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị bị thiếu, loại bỏ các bản sao và chuẩn hóa hoặc chuẩn hóa dữ liệu. Bước này đảm bảo rằng dữ liệu ở định dạng phù hợp để đào tạo mô hình.

1.2.4 Kỹ thuật tính năng

Kỹ thuật tính năng là quá trình lựa chọn, sửa đổi hoặc tạo các tính năng mới từ dữ liệu thô. Bước này rất quan trọng vì các tính năng được chọn có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình. Kỹ thuật tính năng hiệu quả có thể đơn giản hóa mô hình và cải thiện độ chính xác của nó.

1.2.5 Lựa chọn mô hình

Có nhiều loại mô hình học máy khác nhau, mỗi loại phù hợp với các loại vấn đề khác nhau. Việc lựa chọn mô hình phụ thuộc vào bản chất của vấn đề, loại dữ liệu và kết quả mong muốn. Các mô hình phổ biến bao gồm cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ, mạng thần kinh và phương pháp tổng hợp.

1.2.6 Đào tạo mô hình

Khi một mô hình được chọn, nó cần được đào tạo về dữ liệu. Điều này liên quan đến việc đưa dữ liệu vào mô hình và cho phép nó tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Đào tạo đòi hỏi rất nhiều tài nguyên tính toán, đặc biệt là đối với các mô hình phức tạp như mạng nơ-ron sâu.

1.2.7 Đánh giá mô hình

Sau khi đào tạo, hiệu suất của mô hình phải được đánh giá bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu riêng biệt không được sử dụng trong quá trình đào tạo. Điều này giúp đánh giá mô hình khái quát hóa tốt như thế nào đối với dữ liệu mới, không nhìn thấy. Các chỉ số đánh giá phổ biến bao gồm độ chính xác, độ xác thực, khả năng nhớ lại, điểm F1 và lỗi bình phương trung bình.

1.2.8 Điều chỉnh siêu tham số

Siêu tham số là các cài đặt có thể được điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình. Điều chỉnh siêu tham số liên quan đến việc thử nghiệm các giá trị khác nhau cho các cài đặt này để tìm ra sự kết hợp mang lại kết quả tốt nhất.

1.2.9 Triển khai mô hình

Khi một mô hình được đào tạo và đánh giá, nó có thể được triển khai để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới. Triển khai liên quan đến việc tích hợp mô hình vào môi trường sản xuất, nơi người dùng cuối hoặc các hệ thống khác có thể truy cập mô hình.

1.2.10 Giám sát và bảo trì

Sau khi triển khai, hiệu suất của mô hình cần được theo dõi liên tục để đảm bảo nó vẫn hiệu quả theo thời gian.