Công nghệ máy học là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu cách để máy tính có thể tự học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm, mà không cần được lập trình cụ thể. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về khái niệm, ứng dụng và xu hướng phát triển của công nghệ máy học.
Khái niệm công nghệ máy học
Theo định nghĩa của Arthur Samuel, một nhà khoa học máy tính tiên phong trong lĩnh vực này, công nghệ máy học là “lĩnh vực nghiên cứu về khả năng của máy tính để học mà không cần được lập trình rõ ràng”. Theo định nghĩa của Tom Mitchell, một nhà khoa học máy học nổi tiếng, “một chương trình máy tính được cho là học từ kinh nghiệm E đối với một lớp các tác vụ T và độ đo hiệu suất P, nếu hiệu suất của nó trong các tác vụ trong T, được đo bởi P, cải thiện với kinh nghiệm E”.
Có nhiều loại công nghệ máy học khác nhau, tùy thuộc vào cách tiếp cận và mục tiêu của bài toán. Một số loại phổ biến nhất là:
Học có giám sát (supervised learning): Là loại học mà máy tính được cung cấp các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra mong muốn, và phải tìm ra quy luật ánh xạ giữa chúng. Ví dụ: Học để phân loại ảnh chó và mèo, dự báo giá nhà, nhận diện ký tự viết tay, v.v.
Học không giám sát (unsupervised learning): Là loại học mà máy tính chỉ được cung cấp dữ liệu đầu vào, và phải tự khám phá ra các cấu trúc hay quy luật ẩn trong dữ liệu. Ví dụ: Học để gom nhóm khách hàng theo sở thích, phát hiện bất thường trong giao dịch ngân hàng, giảm chiều dữ liệu để trực quan hóa, v.v.
Học bán giám sát (semi-supervised learning): Là loại học kết hợp giữa học có giám sát và học không giám sát, khi mà chỉ một phần dữ liệu được gán nhãn. Ví dụ: Học để phân loại email rác khi chỉ có một số email được gắn nhãn là rác hay không rác.
Học củng cố (reinforcement learning): Là loại học mà máy tính được coi như một tác tử (agent) hoạt động trong một môi trường (environment), và phải học cách tương tác với môi trường để đạt được một mục tiêu nào đó. Ví dụ: Học để chơi cờ vua, lái xe tự hành, điều khiển robot, v.v.
Ứng dụng của công nghệ máy học
Công nghệ máy học có rất nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau của cuộc sống, kinh tế và khoa học. Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu:
Trong lĩnh vực y tế, công nghệ máy học có thể giúp chuẩn đoán bệnh, phát hiện ung thư, phân tích gen, đề xuất phác đồ điều trị, v.v.
Trong lĩnh vực giáo dục, công nghệ máy học có thể giúp đánh giá năng lực học sinh, tùy biến nội dung giảng dạy, gợi ý khóa học phù hợp, v.v.
Trong lĩnh vực bán lẻ, công nghệ máy học có thể giúp dự báo nhu cầu, tối ưu hóa giá cả, gợi ý sản phẩm, phân tích hành vi khách hàng, v.v.
Trong lĩnh vực tài chính, công nghệ máy học có thể giúp đánh giá tín dụng, phát hiện gian lận, tối ưu hóa danh mục đầu tư, dự báo thị trường, v.v.
Trong lĩnh vực an ninh, công nghệ máy học có thể giúp nhận diện khuôn mặt, giọng nói, vân tay, phát hiện xâm nhập mạng, mã hóa thông tin, v.v.
Xu hướng phát triển của công nghệ máy học
Công nghệ máy học là một lĩnh vực đang phát triển rất nhanh và có nhiều tiềm năng trong tương lai. Một số xu hướng phát triển của công nghệ máy học là:
Học sâu (deep learning): Là một loại học có giám sát hoặc không giám sát dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural networks) có nhiều lớp ẩn (hidden layers). Học sâu cho phép xử lý các dữ liệu phức tạp như ảnh, âm thanh, video hay văn bản một cách hiệu quả và chính xác. Học sâu đã tạo ra nhiều kỳ tích trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing), sinh ảnh (image generation), v.v.
Học liên miền (domain adaptation): Là một loại học có giám sát hoặc bán giám sát cho phép áp dụng kiến thức đã học từ một miền nguồn (source domain) sang một miền đích (target domain) khác nhau. Học liên miền giúp giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu nhãn hoặc không khớp phân phối của dữ liệu trong các bài toán thực tế. Học liên miền có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như chuyển đổi giọng nói (voice conversion), chuyển đổi phong cách ảnh (style transfer), chuyển đổi ngôn ngữ (language translation), v.v.
Học liên kết (federated learning): Là một loại học có giám sát cho phép huấn luyện một mô hình máy học trên nhiều thiết bị phân tán, mà không cần truyền dữ liệu về một máy chủ trung tâm. Học liên kết giúp bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, tiết kiệm băng thông và năng lượng, tận dụng dữ liệu đa dạng và phong phú. Học liên kết có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như gõ dự báo (predictive typing), nhận diện giọng nói (speech recognition), nhận diện ảnh (image recognition), v.v.
Học đa nhiệm (multi-task learning): Là một loại học có giám sát hoặc không giám sát cho phép huấn luyện một mô hình máy học để giải quyết nhiều bài toán khác nhau cùng lúc, bằng cách chia sẻ các tham số hoặc đặc trưng chung. Học đa nhiệm giúp cải thiện hiệu suất, khả năng tổng quát hóa và tính khả diễn giải của mô hình. Học đa nhiệm có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing), thị giác máy tính (computer vision), y sinh (bioinformatics), v.v.
Công nghệ máy học là một lĩnh vực đầy triển vọng và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống, kinh tế và khoa học. Công nghệ máy học không chỉ giúp máy tính có thể tự học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm, mà còn giúp con người có thể hiểu và khai thác dữ liệu một cách hiệu quả và thông minh. Công nghệ máy học cũng đang phát triển theo nhiều xu hướng mới, như học sâu, học liên miền, học liên kết, học đa nhiệm, v.v. Công nghệ máy học sẽ tiếp tục mang lại nhiều tiến bộ và đổi mới cho nhân loại trong tương lai.
