Machine Learning cơ bản (ML) là một lĩnh vực rất phát triển và đang được ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp hiện đại. Nó có thể giúp con người tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác. 

Với sự phát triển của công nghệ và việc ứng dụng ML vào đời sống hàng ngày, nhu cầu về các chuyên gia ML cũng ngày càng tăng cao. Vì vậy, nếu bạn đang muốn bước vào con đường học tập ML, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu được những điều cơ bản nhất về ML.

Các loại Machine Learning cơ bản phổ biến

Trước khi đi sâu vào học tập ML, chúng ta cần hiểu rõ các loại ML phổ biến. Các loại ML phổ biến bao gồm Supervised Learning, Unsupervised Learning và Reinforcement Learning.

Supervised Learning trong Machine Learning cơ bản

Supervised Learning là phương pháp học tập máy tính dựa trên dữ liệu đã được gán nhãn. Điều này có nghĩa là chúng ta cung cấp cho máy tính các ví dụ và kết quả mong đợi, và máy tính sẽ học cách phân loại các ví dụ tương tự. 

Ví dụ, nếu chúng ta muốn máy tính nhận diện các ảnh của mèo và chó, chúng ta sẽ cung cấp cho máy tính các bức ảnh của mèo và chó đã được gán nhãn. Sau đó, máy tính sẽ học cách phân loại và có thể nhận diện được mèo và chó trong các bức ảnh mới.

Unsupervised Learning trong Machine Learning cơ bản

Unsupervised Learning là phương pháp học tập máy tính dựa trên dữ liệu không được gán nhãn. Điều này có nghĩa là chúng ta không cung cấp cho máy tính bất kỳ kết quả mong đợi nào, mà chúng ta chỉ cho máy tính tự tìm ra cấu trúc và xu hướng trong dữ liệu. 

Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng Unsupervised Learning để phân nhóm các khách hàng dựa trên các thông tin về hành vi mua hàng hoặc sở thích.

Reinforcement Learning trong Machine Learning cơ bản

Reinforcement Learning là phương pháp học tập máy tính thông qua việc tương tác với một môi trường và nhận được phần thưởng dựa trên hành động của nó. Ví dụ, trong trò chơi Pacman, máy tính sẽ học cách di chuyển sao cho thu được nhiều điểm số nhất có thể.

Chu trình học tập của Machine Learning cơ bản

Để bắt đầu học tập ML, bạn cần hiểu rõ chu trình học tập cơ bản của nó. Chu trình này bao gồm các bước sau:

• Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Bước đầu tiên của quá trình học tập ML là thu thập dữ liệu và tiền xử lý nó để đảm bảo dữ liệu được chuẩn hóa và sẵn sàng để huấn luyện mô hình.
• Chọn mô hình: Sau khi có dữ liệu sẵn sàng, bạn cần xác định loại mô hình phù hợp với bài toán của mình và cài đặt các thông số cần thiết cho mô hình.
• Huấn luyện mô hình: Trong bước này, bạn sẽ huấn luyện mô hình bằng cách đưa dữ liệu vào và điều chỉnh các thông số để mô hình có thể dự đoán kết quả chính xác.
• Đánh giá mô hình: Sau khi mô hình đã được huấn luyện, bạn cần đánh giá hiệu suất của nó bằng cách sử dụng các phương pháp đánh giá như confusion matrix, precision và recall.
• Sử dụng mô hình: Cuối cùng, sau khi đã xác định được mô hình có hiệu suất tốt, bạn có thể sử dụng nó để dự đoán kết quả cho các dữ liệu mới.

Các kỹ thuật Machine Learning cơ bản

Có rất nhiều kỹ thuật khác nhau trong Machine Learning, tuy nhiên, trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật cơ bản nhất.

Linear Regression

Linear Regression là một trong những kỹ thuật phổ biến nhất trong Machine Learning. Nó được sử dụng để dự đoán kết quả dựa trên các biến đầu vào tuyến tính. Ví dụ, bạn có thể sử dụng Linear Regression để dự đoán giá cổ phiếu dựa trên các chỉ số kinh tế.

Để áp dụng Linear Regression, chúng ta cần có một tập dữ liệu gồm các biến đầu vào và biến kết quả. Sau đó, chúng ta cần huấn luyện mô hình bằng cách điều chỉnh các tham số sao cho mô hình có thể dự đoán kết quả chính xác nhất.

Decision Tree

Decision Tree là một kỹ thuật học có giám sát và được sử dụng để tạo ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Nó hoạt động bằng cách tạo ra một cây quyết định từ các mẫu dữ liệu huấn luyện. Cây quyết định này sẽ có các nút biểu diễn các quyết định và các nhánh biểu diễn các kết quả dự đoán.

Để sử dụng Decision Tree, chúng ta cần có một tập dữ liệu gồm các biến đầu vào và biến kết quả đã được gán nhãn. Sau đó, chúng ta sẽ huấn luyện mô hình bằng cách tạo cây quyết định sao cho có thể dự đoán kết quả chính xác nhất.

K-Means Clustering

K-Means Clustering là một kỹ thuật học không có giám sát và được sử dụng để phân nhóm các dữ liệu dựa trên đặc tính của chúng. Nó hoạt động bằng cách tìm ra các cụm điểm tâm và sau đó gán các dữ liệu vào từng cụm dựa trên khoảng cách giữa các điểm và điểm tâm tương ứng.

Để sử dụng K-Means Clustering, chúng ta cần có một tập dữ liệu không có nhãn. Sau đó, chúng ta sẽ huấn luyện mô hình bằng cách xác định các cụm và gán các dữ liệu vào từng cụm.

Ứng dụng của Machine Learning trong cuộc sống

Machine Learning được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau của cuộc sống. Dưới đây là một số ví dụ về ứng dụng của ML.

Trong thương mại điện tử

ML có thể giúp các công ty thương mại điện tử đưa ra các gợi ý sản phẩm dựa trên sở thích và hành vi mua hàng của khách hàng. Nó cũng có thể giúp dự đoán xu hướng mua sắm và quản lý kho hàng hiệu quả.

Trong tài chính

Các công ty tài chính có thể sử dụng ML để phân tích dữ liệu về khách hàng và đưa ra các dự đoán về rủi ro và tiềm năng đầu tư. Nó cũng có thể giúp tối ưu hóa các quyết định đầu tư và quản lý rủi ro.

Trong y tế

ML có thể được sử dụng để phân tích các kết quả xét nghiệm, dự đoán bệnh tật và tìm kiếm các loại thuốc hiệu quả. Nó cũng có thể giúp tự động hóa quy trình chẩn đoán và điều trị.

Trong giao thông vận tải

ML có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu liên quan đến luồng giao thông và đưa ra các lời khuyên về các tuyến đường tối ưu và biện pháp giảm ùn tắc. Nó cũng có thể giúp dự đoán thời gian giao hàng và đưa ra các giải pháp vận chuyển hiệu quả.

Tài liệu và nguồn học về Machine Learning cơ bản

Để học và nghiên cứu về Machine Learning, có nhiều tài liệu và nguồn học hữu ích mà bạn có thể tham khảo. Dưới đây là một số nguồn thông tin phổ biến về Machine Learning:

• Sách về Machine Learning: Có nhiều sách chuyên sâu về Machine Learning từ cơ bản đến nâng cao, giúp bạn hiểu rõ về lý thuyết và thực hành.
• Khóa học trực tuyến: Các trang web như Coursera, Udemy, hay edX cung cấp các khóa học trực tuyến về Machine Learning từ các chuyên gia hàng đầu.
• Cộng đồng Machine Learning: Tham gia vào các cộng đồng Machine Learning trên mạng xã hội hoặc diễn đàn để trao đổi kiến thức và kinh nghiệm với cộng đồng.

Kết luận và lời khuyên cho người mới bắt đầu

Kết luận:

Qua bài viết này, chúng ta đã hiểu được những điều cơ bản về Machine Learning từ các loại ML phổ biến, chu trình học tập, các kỹ thuật cơ bản đến ứng dụng trong cuộc sống. 

Tuy nhiên, để trở thành một chuyên gia ML thực thụ không phải là điều dễ dàng. Để bắt đầu học tập ML, bạn cần có kiến thức căn bản về lập trình, toán học và thống kê. Hơn nữa, bạn phải chịu khó học tập và thực hành liên tục để trở thành một chuyên gia ML giỏi.

Lời khuyên:

Một lời khuyên cho những người mới bắt đầu là hãy bắt đầu từ các khóa học cơ bản về ML, đọc sách và tài liệu về chủ đề này và thực hành nhiều. Hãy luôn cập nhật với các xu hướng mới của ML và sử dụng các công cụ và kỹ thuật học tập hiệu quả. 

Cuối cùng, đừng quên áp dụng kiến thức của mình vào thực tế và luôn tìm kiếm cách để cải thiện kỹ năng của mình. Chúc bạn thành công trên con đường học tập ML!

Hãy đến với website của R2S để có thể tìm hiểu sâu hơn về Khoá học Machine Learning cho người mới bắt đầu để có thêm nhiều kiến thức về nó hơn nhé. 

Nếu các bạn có thắc mắc thì hãy liện hệ với chúng tôi qua fanpage. Tại đây