16 tháng 01, 2024
Bên cạnh dữ liệu và thuật toán đào tạo, có nhiều kỹ thuật, quy trình thực hành ảnh hưởng đến việc lựa chọn, phát triển và “nuôi dưỡng” các mô hình học máy.
Học máy (ML - Machine learning) là một nhánh của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence). Môn khoa học này phát triển những thuật toán và mô hình thống kê mà hệ thống máy tính sử dụng để thực hiện các tác vụ dựa vào khuôn mẫu cũng như suy luận mà không cần hướng dẫn cụ thể.
Vậy mô hình học máy là gì, đóng vai trò như thế nào? Hãy cùng Elcom tìm hiểu trong nội dung dưới đây.
1. Mô hình học máy là gì?
Mô hình học máy (machine learning models) tự động hóa quá trình xác định mẫu và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Nó có thể sử dụng kết hợp dữ liệu đã gắn nhãn trước hoặc không gắn nhãn, được xử lý thông qua những thuật toán học máy khác nhau để xác định mức độ phù hợp nhất cho vấn đề cần giải quyết.
Theo Ông Michael Shehab, hiệu trưởng và lãnh đạo công nghệ Phòng Thí nghiệm & Đổi mới tại PwC, mỗi thuật toán học máy đại diện cho một chiến lược cụ thể nhằm khám phá các mẫu trong tập dữ liệu lịch sử.
Quá trình chuyển đổi thuật toán học máy thành mô hình bao gồm ba thành phần: Trình bày vấn đề, xác định nhiệm vụ cụ thể và cung cấp phản hồi để hướng dẫn thuật toán tìm kiếm giải pháp. Ông Shehab giải thích: “Mô hình kết quả đại diện cho một hàm đã được học hoặc được tạo ra bởi thuật toán học máy. Chúng có khả năng ánh xạ các ví dụ chưa từng thấy trước đây thành đầu ra chính xác”.
Không có cách tiếp cận chung nào cho tất cả doanh nghiệp để tìm ra mô hình phù hợp với nhu cầu của họ. Mỗi loại mô hình sẽ cung cấp thông tin chi tiết và kết quả dựa trên loại dữ liệu đầu vào và trường hợp sử dụng. Ngoài ra, loại hình và chất lượng của dữ liệu ban đầu cũng ảnh hưởng tới việc lựa chọn một số mô hình học máy nhất định.
2. Mô hình học máy phân loại như thế nào?
Các mô hình học máy được bổ sung, cải thiện hàng ngày. Chính vì vậy, không có tiêu chuẩn nào cố định cho việc phân loại. Tuy nhiên, một số loại hình máy học phổ biến bao gồm học có giám sát, bán giám sát, không giám sát và học tăng cường. Những loại hình này nên được xem xét cùng với mục tiêu và phương pháp học tập đang sử dụng khi lựa chọn ứng dụng.
Ví dụ, một mô hình AI tạo sinh bao gồm nhiều phương pháp đào tạo, được triển khai liên tiếp. Nó có thể bắt đầu với việc học không giám sát trên một kho dữ liệu lớn, sau đó là học có giám sát để tinh chỉnh mô hình và học tăng cường để liên tục điều chỉnh kết quả sau khi triển khai.
3. Đào tạo mô hình học máy
Mỗi nhà khoa học dữ liệu sẽ có cách tiếp cận riêng để đào tạo mô hình học máy. Việc đào tạo thường bắt đầu từ chuẩn bị dữ liệu, xác định trường hợp sử dụng, chọn thuật toán đào tạo và phân tích kết quả. Phương pháp thực hành có thể diễn tiến như sau:
Bắt đầu đơn giản
Đào tạo mô hình nên bắt đầu với cách tiếp cận đơn giản nhất. Độ phức tạp sau đó có thể tăng thêm dưới dạng tính năng mô hình hay thuật toán học tập nâng cao. Mô hình đơn giản là cơ sở để xác định liệu hiệu suất thu được nhờ tăng độ phức tạp có xứng đáng với khoản đầu tư thời gian và chi phí kỹ thuật hay không.
Đào tạo mô hình học máy tiêu tốn nhiều thời gian - Ảnh: Internet
Tạo ra quy trình phát triển mô hình nhất quán
Do tính chất lặp đi lặp lại cao, một quy trình phát triển nhất quán cần sự hỗ trợ bởi những công cụ cung cấp khả năng theo dõi thử nghiệm toàn diện. Nhờ đó, các nhà khoa học dữ liệu xác định chính xác hơn những điểm cần cải thiện ở mô hình của họ.
Xác định đúng vấn đề cần giải quyết
Hãy tìm kiếm những mục tiêu đã được xác định không đúng cách, những lĩnh vực sai trọng tâm và kỳ vọng không thực tế. Tất cả những điều này thường là nguyên nhân khiến mô hình hoạt động kém hoặc không tạo ra giá trị hữu hình. Xây dựng một mô hình học máy đòi hỏi phải có nền tảng vững chắc để đánh giá đúng sự phát triển của nó.
Hiểu dữ liệu lịch sử
Mô hình chỉ tốt khi nó được đào tạo bởi dữ liệu. Vì vậy, hãy bắt đầu với sự hiểu biết chắc chắn về cách hoạt động, chất lượng tổng thể và tính đầy đủ của dữ liệu. Xu hướng hoặc thành phần quan trọng của tập dữ liệu đều liên quan đến nhiệm vụ đào tạo mô hình học máy.
Đảm bảo độ chính xác
Để tránh tạo ra sự thiên vị hoặc định kiến, hãy cung cấp cho mô hình những phản hồi không phù hợp hoặc hành vi sai trái, đồng thời cẩn thận đặt ra tiêu chuẩn đo lường hiệu suất của mô hình.
Thuật toán ML học tập thông qua phản hồi từ tập hợp mục tiêu hoặc kết quả trong dữ liệu đào tạo. Nếu quá trình tính toán tạo ra phản hồi không được xác định cẩn thận và điều chỉnh theo giá trị mong đợi thì kết quả dễ tạo ra một mô hình kém chất lượng hoặc không thể hoạt động.
Tập trung vào khả năng giải thích
Các nhà khoa học dữ liệu luôn tập trung tìm hiểu tại sao một mô hình hoạt động theo cách nó đang làm có thể tiếp tục tạo ra những mô hình tốt hơn. Phương pháp tiếp cận này yêu cầu phải xác nhận và thử nghiệm mô hình thật toàn diện. Khả năng giải thích cũng góp phần cho biết hiệu suất hoạt động của một mô hình.
Tiếp tục đào tạo
Đào tạo là quá trình liên tục, xuyên suốt trong vòng đời của mô hình, bao gồm cả giai đoạn sản xuất, do đó nó cần được cải tiến liên tục.
4. Mô hình học máy tốt nhất
Nhìn chung, không có một mô hình học máy nào hoàn hảo và được coi là tốt nhất. Những mô hình khác nhau hoạt động tốt nhất, phù hợp nhất cho từng vấn đề hoặc trường hợp sử dụng cụ thể.
Những thông tin thu được từ việc thử nghiệm dữ liệu có thể dẫn đến một mô hình khác. Mẫu dữ liệu cũng thường thay đổi theo thời gian. Mô hình hoạt động tốt trong quá trình phát triển vẫn có khả năng bị thay thế.
Bất kỳ mô hình học máy nào cũng chỉ được coi là mô hình tốt nhất cho một trường hợp sử dụng hoặc tập dữ liệu cụ thể tại một thời điểm nhất định. Trường hợp sử dụng sau đó sẽ bổ sung thêm nhiều sắc thái khác.
Ví dụ: Một số ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao trong khi những ứng dụng khác yêu cầu độ tin cậy cao. Điều quan trọng nữa là phải xem xét hạn chế về môi trường trong quá trình triển khai mô hình, chẳng hạn như yêu cầu về bộ nhớ, nguồn điện và hiệu suất. Những trường hợp sử dụng khác yêu cầu khả năng giải thích sẽ phù hợp với mô hình khác.
Các nhà khoa học dữ liệu cần xem xét thêm nhiều khía cạnh hoạt động của mô hình sau khi triển khai (được gọi là ModelOps) nếu có xu hướng ưu tiên một loại mô hình nào đó hơn loại khác.
Những cân nhắc này có thể bao gồm cách chuyển đổi dữ liệu thô để xử lý, tinh chỉnh quy trình, nhắc nhở kỹ thuật và nhu cầu giảm thiểu ảo giác AI. Việc chọn lựa mô hình phù hợp cho một tình huống nhất định là nhiệm vụ phức tạp với nhiều khía cạnh kinh doanh và kỹ thuật cần được xem xét.
5. So sánh mô hình máy học và thuật toán học máy
Hai thuật ngữ “mô hình học máy” và “thuật toán học máy” (machine learning algorithm) đôi khi được sử dụng với mục đích giống nhau. Tuy nhiên, từ góc độ khoa học dữ liệu, chúng lại hoàn toàn khác nhau.
Xem thêm bài viết:
Thuật toán học máy được sử dụng trong các mô hình học máy đào tạo. Thuật toán học máy giống như bộ não, chứa mã được sử dụng để tạo dự đoán cho mô hình. Dữ liệu mà thuật toán đào tạo thường xác định loại kết quả đầu ra mà mô hình mang lại. Dữ liệu đóng vai trò là nguồn thông tin để thuật toán học hỏi. Nhờ đó, mô hình có thể tạo ra kết quả đầu ra dễ hiểu và phù hợp.
Nói cách khác, thuật toán là tập hợp mô tả quy trình thực hiện điều gì đó, còn mô hình học máy là biểu diễn toán học của một vấn đề trong thế giới thực, được đào tạo bởi thuật toán học máy.
Thuật toán định hình và ảnh hưởng đến hoạt động của mô hình. Mô hình xem xét vấn đề là gì, trong khi thuật toán cung cấp cách để mô hình hoạt động như mong muốn.
Dữ liệu là thực thể liên quan thứ ba vì thuật toán sử dụng dữ liệu để huấn luyện mô hình học máy. Do đó, trong thực tế, kết quả học máy phụ thuộc vào mô hình, thuật toán và dữ liệu huấn luyện.
Máy học có những ưu điểm nhất định để ứng dụng trong thực tế đời sống, sản xuất và kinh doanh. Tuy quá trình đào tạo ban đầu khá tốn kém và cần nhiều thời gian, nhưng những mô hình ML vẫn được kỳ vọng sẽ ngày càng phát triển và hữu ích hơn nữa.
Nguồn:
https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/What-are-machine-learning-models-Types-and-examples
