Kỹ thuật & Huấn luyện Machine Learning

Tổng quan về Machine Learning

Machine Learning là một lĩnh vực rộng lớn được chia thành ba loại chính:

• Supervised Learning (Học có giám sát): Sử dụng tập dữ liệu với các nhãn lớp được xác định trước để huấn luyện mô hình dự đoán hoặc phân loại các điểm dữ liệu mới.
• Unsupervised Learning (Học không giám sát): Không có nhãn lớp và phải khám phá các nhãn lớp từ dữ liệu không có cấu trúc. Deep Learning là một ví dụ, nó xem xét các hình ảnh trong dữ liệu không có cấu trúc, diễn giải và xử lý chúng, sau đó nhóm chúng thành các cụm dựa trên các đặc trưng của chúng.
• Reinforcement Learning (Học tăng cường): Sử dụng hàm thưởng để phạt các hành động xấu hoặc thưởng cho các hành động tốt.

Supervised Learning

Supervised Learning có thể được chia thành ba loại:

Regression (Hồi quy)

• Các mô hình hồi quy được xây dựng bằng cách xem xét mối quan hệ giữa các đặc trưng (x) và kết quả (y),trong đó y là một biến liên tục.
• Về cơ bản, hồi quy ước tính các giá trị liên tục.

Neural Networks (Mạng nơ-ron)

• Mạng nơ-ron là các cấu trúc bắt chước cấu trúc của não người để xử lý dữ liệu đầu vào, nhận dạng các mẫu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán.

Classification (Phân loại)

• Phân loại tập trung vào việc xác định các giá trị rời rạc.
• Có thể gán nhãn lớp rời rạc (y) dựa trên nhiều đặc trưng đầu vào (x).

Ví dụ:

• Dự đoán xem tim có bị suy hay không (True/False) dựa trên các đặc trưng như nhịp tim mỗi phút, chỉ số khối cơ thể, tuổi tác và giới tính.
• Phân loại phim thành các thể loại hành động, hài, chính kịch hoặc kinh dị.

Các khái niệm quan trọng trong Classification

• Đặc trưng (Features): Là các thuộc tính đặc biệt của các mẫu đầu vào giúp xác định các loại đầu ra hoặc các lớp đầu ra. Mỗi cột trong tập dữ liệu là một đặc trưng.
• Điểm dữ liệu (Data points): Mỗi hàng trong tập dữ liệu là một điểm dữ liệu.
• Phân loại (Classification): Là quá trình dự đoán lớp của các điểm dữ liệu nhất định.
• Bộ phân loại (Classifier): Sử dụng dữ liệu huấn luyện để hiểu cách các biến đầu vào nhất định liên quan đến lớp đó.

Huấn luyện mô hình Machine Learning

Huấn luyện (Training)

Huấn luyện đề cập đến việc sử dụng thuật toán học tập để xác định và phát triển các tham số của mô hình.

Ví dụ:

Huấn luyện mô hình để dự đoán email có phải là spam hay không bằng cách cung cấp cho thuật toán các email thực tế được gắn nhãn "True" (spam) hoặc "False" (không phải spam). Thuật toán sẽ điều chỉnh các tham số nội bộ của nó cho đến khi nó học được cách phân biệt email spam và email không phải spam.

Tập dữ liệu trong Machine Learning

Trong Machine Learning, tập dữ liệu thường được chia thành ba phần:

• Tập huấn luyện (Training set): Được sử dụng để huấn luyện thuật toán.
• Tập kiểm định (Validation set): Giúp xác thực kết quả và điều chỉnh các tham số của thuật toán.
• Tập kiểm tra (Test set): Chứa dữ liệu mà mô hình chưa từng thấy trước đây và được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình.

Đánh giá hiệu quả của mô hình

Hiệu quả của mô hình có thể được đo lường bằng các thuật ngữ như:

• Độ chính xác (Accuracy)
• Độ chính xác (Precision)
• Độ phủ (Recall)

Bài viết này đã trình bày các khái niệm cốt lõi của Machine Learning, bao gồm các kỹ thuật Supervised Learning, Unsupervised Learning và Reinforcement Learning. Bạn đã tìm hiểu về các loại hình Supervised Learning như Regression, Classification và Neural Networks, cũng như quy trình huấn luyện mô hình Machine Learning. Hy vọng rằng, bài viết này đã cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan hữu ích về Machine Learning và các kỹ thuật huấn luyện liên quan.