Trong cuộc sống hàng ngày chúng ta thường rất hay nghe đến cụm từ Machine learning. Vậy Machine learning là gì? Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu ngay trong bài viết sau đây.
Machine learning là gì?
Machine learning chính là một lĩnh vực của con người trong trí tuệ nhân tạo. Nó sử dụng các phép toán cho phép máy tính có thể lọc các dữ liệu, thực hiện công việc thay vì lập trình một cách rõ ràng như trước đây. Điều này có nghĩa là chúng ta có thể lập trình cho máy tính có khả năng tự học.
Trên thực tế hiện nay Machine learning đang là một trong lĩnh vực có sự phát triển vượt bậc trong tiến trình phát triển của trí tuệ nhân tạo. Nó vẫn luôn là một chủ đề khá nóng và có khả năng giúp cho các loại máy móc trở nên thông minh hơn rất nhiều.
Các bước thực hiện Machine Learning
Dưới đây sẽ là một số những bước thực để thực hiện Machine Learning:
Thu thập và chuẩn bị dữ liệu:
Yếu tố đầu tiên và là yếu tố cần thiết để thực hiện Machine learning là bạn cần phải có hệ thống cơ sở dữ liệu. Dữ liệu này sẽ được lấy từ rất nhiều nguồn khác nhau, có thể là nguồn ít, có thể là nguồn nhiều. Quá trình thu thập xong thì nguồn dữ liệu này cần phải được làm sạch.
Chọn Feature
Với mỗi data có thể có rất nhiều các Feature khác nhau, đây là các thành phần. Tuy nhiên không phải thành phần nào cũng cần liên quan tới bài toán mà ta cần phải giải. Việc lựa chọn các thành phần và loại bỏ những thành phần không cần thiết là việc giúp cho máy tính trở nên nhanh hơn, hiệu quả hơn. Tuy nhiên để lựa chọn ra được các thành phần này thì đòi hỏi con người phải có sự thấu hiểu. Các bước này không được làm bằng máy tính mà làm bằng tay và sức người.
Sau khi đã lựa chọn được các thành phần xong thì chúng ta lại tiếp tục quay lại bước 1 để tiến hành loại bỏ các dữ liệu không liên quan, giúp thu nhỏ tập dữ liệu/ Việc thu thập dữ liệu này sẽ khiến trong việc học trở nên dễ dàng hơn, tốn ít thời gian. Tuy nhiên cần phải cân đối bởi nếu ít dữ liệu quả cũng khiến cho việc học không có độ chính xác cao.
Chuẩn hoá dữ liệu:
Nhiều khi data của từng feature có định dạng kích thước khác biệt rất lớn. Ví dụ:
- [0, 1]
- [0,1], feature 2 có data trong khoảng
- [-1000, 1000]
- [−1000,1000], feature 3 có data là hình ảnh…
Để có thể tăng tốc quá trình học thì các bạn cần phải chuẩn hóa dữ liệu, đưa data của các feature về cùng một format và cùng một biến thiên.
Chọn thuật toán
Tùy thuộc vào từng dữ liệu và từng bài toán và chúng ta sẽ lựa chọn các thuật toán ML tương ứng. Có rất nhiều trường hợp lựa chọn thuật toán cũng cần phải có kinh nghiệm và kiến thức.
Chọn parameter cho thuật toán:
Mỗi một thuật toán sẽ có những cách cài đặt riêng, khác biệt. Đồng thời các tham số tính toán cũng quyết định không nhỏ tới kết quả tính toán của máy. Vì vậy sau khi lựa chọn xong thuật toán thì việc chọn parameter phù hợp với dữ liệu là điều vô cùng quan trọng. Điều này chủ yếu sẽ dựa trên kinh nghiệm của bạn.
Huấn luyện và Đánh giá:
Sau khi đã lựa chọn được thuật toán và parameter tương ứng ta sẽ cho dữ liệu vào train và sau đó tiến hành cross-validation để điều chỉnh model. Tiếp theo, bước cuối cùng là đưa data test vào để kiểm tra và đánh giá độ chính xác.
Trên đây là những giải đáp băn khoăn thắc mắc của chúng tôi về machine learning là gì? Rất hi vọng của những giải đáp này đã mang đến cho các bạn kiến thức bổ ích nhất.
