Machine learning là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng rất nhiều trong đời sống và công việc. Vậy Machine learning là gì? Hoạt động ra sao? Bài viết này, TopCV sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn toàn diện về Machine learning và phân tích những cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn trong lĩnh vực này.
Khái niệm Machine learning là gì?
Machine learning (hay còn gọi là học máy) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Mục tiêu của Machine learning là tạo ra các thuật toán có thể thực hiện các nhiệm vụ mà con người có thể hiểu và sử dụng, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ra quyết định.
Machine learning được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như:
- Trợ lý ảo nhận diện bằng giọng nói như Siri và Alexa
- Hệ thống đề xuất có mặt trên các nền tảng như Netflix và Amazon
- Phát triển các mô hình dự đoán tình trạng bệnh, hỗ trợ các quyết định trong phẫu thuật, và tìm ra những loại thuốc có triển vọng chữa bệnh.
Một số khái niệm cơ bản cần về Machine learning
Ngoài tìm hiểu khái niệm Machine learning là gì thì để hiểu thêm về Machine Learning, hãy cùng tìm hiểu các khái niệm cơ bản sau đây:
Thuật toán Machine learning
Thuật toán Machine learning là mảng kết hợp trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính. Thuật toán này liên quan đến việc xây dựng và nghiên cứu các kỹ thuật cung cấp tính năng tự động “học” từ những dữ liệu cần giải quyết để đưa ra giải pháp. Thuật toán Machine learning được chia thành hai loại chính:
- Thuật toán học có giám sát (Supervised learning): Thuật toán này được cung cấp một tập dữ liệu đã được dán nhãn và sử dụng dữ liệu này để học cách phân loại hoặc hồi quy.
- Thuật toán học không giám sát (Unsupervised learning): Thuật toán này không được cung cấp một tập dữ liệu đã được dán nhãn và phải tự học cách tìm ra các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu.
Mô hình Machine learning
Mô hình Machine learning là một đại diện cho dữ liệu được học bởi thuật toán Machine learning. Mô hình Machine learning có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ như phân loại, hồi quy và dự báo.
Dữ liệu Machine learning
Dữ liệu Machine learning là dữ liệu được sử dụng để huấn luyện và đánh giá mô hình Machine learning. Dữ liệu Machine learning thường được chia thành ba tập:
- Tập huấn luyện (Training set): Tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình Machine learning.
- Tập xác thực (Validation set): Tập dữ liệu được sử dụng để điều chỉnh các siêu tham số của mô hình Machine learning.
- Tập thử nghiệm (Test set): Tập dữ liệu được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình Machine learning.
- Tập dữ liệu (Dataset): là tập dữ liệu chưa được xử lý hay còn gọi là tập dữ liệu nguyên thủy được thu thập ở bước thu thập dữ liệu. Nó có thể chứa một hoặc nhiều data point (điểm dữ liệu)
- Điểm dữ liệu (Data point): là đơn vị thông tin độc lập trong tệp dữ liệu. Một tập hợp các điểm dữ liệu gọi là tập dữ liệu (Dataset). Nếu bạn có một tập dữ liệu gồm các thông tin như: giá nhà, diện tích nhà… thì một Data point sẽ bao gồm các thông tin này.
- Features vector: Đây là vector đặc trưng, mỗi vector có n chiều đại diện cho các tính năng của điểm dữ liệu, mỗi vector lại chịu trách nhiệm biểu diễn một điểm dữ liệu.
Phân biệt Machine Learning và Deep Learning và AI
Về cơ bản, bạn có thể hiểu rằng Machine Learning là một nhánh nhỏ của AI, và Deep Learning lại là một nhánh nhỏ của Machine Learning. Cụ thể khác nhau thế nào cùng nhìn vào bảng so sánh dưới đây.
Tiêu chí | Machine Learning (ML) | Deep Learning (DL) | AI |
Thời điểm đề cập | Đề cập lần đầu vào 1959 bởi Arthur Samuel | Đề cập lần đầu vào năm 2000 bởi Igor Aizenberg | Đề cập lần đầu vào 1956 bởi John McCarthy.
|
Định nghĩa | Sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu từ đó phân loại hoặc dự đoán, đây là một nhánh con của AI | Deep Learning sử dụng các mạng neuron nhân tạo để học từ dữ liệu, đây là một nhánh con của Machine Learning | là trí tuệ nhân tạo, tổng hợp các thuật toán để tạo ra các hệ thống thông minh. Có thể hiểu đây là một lĩnh vực rộng lớn gồm DL và ML |
Mục đích | Khiến máy móc có khả năng tự học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm trong quá khứ | Giải quyết các vấn đề phức tạp như cách bộ não của con người thông qua các thuật toán khác nhau
| Tạo ra máy móc thông minh có khả năng bắt chước hành vi của con người |
Số lượng dữ liệu | Cần một số lượng dữ liệu ít hơn AI và DL để huấn luyện mô hình | Cần số lượng lớn hơn Machine Learning để đào tạo mạng neuron | Đòi hỏi số lượng dữ liệu khổng lồ vận hành |
Dữ liệu | Được dùng để huấn luyện mô hình nhằm tạo ra các tiên đoán hoặc phân loại | Được dùng đào tạo mạng neuron | Được lập trình sẵn và xử lý bằng các quy tắc logic và thuật toán |
Độ phức tạp | Trung bình | Cao | Đa dạng |
Ứng dụng | Hệ thống đề xuất sản phẩm, nhận dạng khuôn mặt, lọc thư rác | Xe tự lái, dịch máy, chẩn đoán y tế | Nhận dạng hình ảnh, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, ra quyết định |
Sự can thiệp của con người | Phụ thuộc nhiều hơn Deep Learning | Yêu cầu chuyên gia can thiệp để thiết kế thuật toán, mô hình và lựa chọn siêu tham số | Cần sự can thiệp của con người để được hướng dẫn thêm , giám sát và tăng cường |
Tiếp cận | Là phương pháp cho phép máy tính học từ dữ liệu bằng cách thuật toán
| Là kỹ thuật cho phép máy tính học từ dữ liệu bằng các mạng nơ-ron nhân tạo Khó tiếp cận hơn vì yêu cầu nhiều dữ liệu thuật toán | Là lĩnh vực cho phép máy tính thực hiện công việc thông mình bằng nhiều phương pháp khác nhau, trong đó có DL, ML |
Các phương pháp Machine learning
Sau khi hiểu Machine learning là gì cùng TopCV tìm hiểu các phương pháp học tập của Machine learning phổ biến:
Supervised learning – Machine học tập dưới sự giám sát
Supervised learning là một phương pháp học tập có giám sát trong đó mỗi mẫu dữ liệu được dán nhãn. Thuật toán học tập sẽ học cách ánh xạ các đặc điểm của mẫu dữ liệu vào nhãn của mẫu dữ liệu đó. Một số ví dụ về supervised learning bao gồm:
- Nhận dạng hình ảnh: Thuật toán học tập sẽ học cách ánh xạ các đặc điểm của hình ảnh (chẳng hạn như màu sắc, hình dạng và kết cấu) vào nhãn của hình ảnh (chẳng hạn như "chó", "mèo" hoặc "xe hơi").
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Thuật toán học tập sẽ học cách ánh xạ các từ và cụm từ trong một câu vào nhãn ngữ nghĩa của câu (chẳng hạn như "tích cực", "tiêu cực" hoặc "trung lập").
- Dự báo chuỗi thời gian: Thuật toán học tập sẽ học cách ánh xạ các giá trị trong một chuỗi thời gian vào các giá trị trong tương lai của chuỗi thời gian đó.
Unsupervised learning– Machine học tập mà không giám sát
Unsupervised learning là một phương pháp học tập không có giám sát trong đó dữ liệu không được dán nhãn. Thuật toán học tập sẽ tự tìm ra các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu. Mục đích của việc này là để mô hình hóa cấu trúc nền tảng hoặc phân tích sự phân bố trong dữ liệu để hiểu rõ hơn về bản chất của mẫu dữ liệu.
Một số ví dụ về unsupervised learning bao gồm:
- Phân cụm: Thuật toán học tập sẽ học cách nhóm các mẫu dữ liệu tương tự với nhau vào các nhóm riêng biệt.
- Giảm chiều: Thuật toán học tập sẽ học cách giảm số lượng các đặc điểm của dữ liệu mà không làm mất đi thông tin quan trọng.
- Phát hiện bất thường: Thuật toán học tập sẽ học cách xác định các mẫu dữ liệu không giống với các mẫu dữ liệu khác.
Semi-supervised learning- Machine học tập được giám sát bán phần
Semi-supervised learning là một phương pháp học tập kết hợp giữa supervised learning và unsupervised learning. Một phần của dữ liệu được dán nhãn và phần còn lại của dữ liệu không được dán nhãn. Thuật toán học tập sẽ học cách sử dụng dữ liệu đã dán nhãn để cải thiện hiệu suất của việc học tập trên dữ liệu không được dán nhãn.
Một số ví dụ về semi-supervised learning bao gồm:
- Phân loại bán giám sát: Thuật toán học tập sẽ học cách phân loại các mẫu dữ liệu mới bằng cách sử dụng dữ liệu đã dán nhãn và dữ liệu không được dán nhãn.
- Nhận dạng đối tượng: Thuật toán học tập sẽ học cách xác định các đối tượng trong hình ảnh bằng cách sử dụng dữ liệu đã dán nhãn và dữ liệu không được dán nhãn.
- Dự báo chuỗi thời gian: Thuật toán học tập sẽ học cách dự báo các giá trị trong tương lai của một chuỗi thời gian bằng cách sử dụng dữ liệu đã dán nhãn và dữ liệu không được dán nhãn.
Học tăng cường (Reinforcement Learning)
Học tăng cường là một phương pháp học tập trong đó tác nhân học tập tương tác với môi trường để học cách thực hiện các hành động dẫn đến phần thưởng. Tác nhân học tập sẽ học cách lựa chọn các hành động làm tăng phần thưởng và tránh các hành động làm giảm phần thưởng.
Một số ví dụ về học tăng cường bao gồm:
- Robot học cách đi bộ: Robot sẽ học cách di chuyển chân của mình theo cách làm cho nó có thể di chuyển từ điểm A đến điểm B.
- Chơi cờ: Một chương trình máy tính sẽ học cách chơi cờ bằng cách chơi với các đối thủ khác và học hỏi từ những sai lầm của mình.
- Quản lý tài sản: Một chương trình máy tính sẽ học cách quản lý tài sản bằng cách đầu tư vào các tài sản có khả năng sinh lời cao và tránh các tài sản có khả năng lỗ.
Machine learning hoạt động như thế nào?
Machine learning hoạt động bằng cách sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu và tạo ra các mô hình dự đoán. Quá trình này bao gồm các bước sau:
- Thu thập dữ liệu: Đầu tiên, cần thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, các trang web hoặc các thiết bị cảm biến.
- Tiền xử lý dữ liệu: Dữ liệu thu thập được có thể không phù hợp để huấn luyện một mô hình machine learning. Do đó, cần tiền xử lý dữ liệu bằng cách loại bỏ các giá trị thiếu, chuẩn hóa dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu về dạng số.
- Chọn thuật toán: Sau khi đã có dữ liệu đã được tiền xử lý, cần chọn thuật toán phù hợp để huấn luyện mô hình. Các thuật toán khác nhau sẽ phù hợp với các loại dữ liệu và bài toán khác nhau.
- Huấn luyện mô hình: Thuật toán sẽ học từ dữ liệu và tạo ra một mô hình dự đoán. Quá trình này sẽ được lặp lại nhiều lần để cải thiện hiệu suất của mô hình.
- Đánh giá và điều chỉnh mô hình: Sau khi đã có một mô hình, cần đánh giá hiệu suất của nó bằng cách sử dụng các phương pháp đánh giá hoặc kiểm tra trên dữ liệu mới. Nếu hiệu suất không đạt yêu cầu, cần điều chỉnh mô hình bằng cách thay đổi các siêu tham số hoặc chọn thuật toán khác.
- Sử dụng mô hình: Cuối cùng, mô hình đã được huấn luyện có thể được sử dụng để dự đoán kết quả cho các dữ liệu mới.
Hiện nay Machine learning đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực khác nhau vì vậy có thể nói cơ hội xin việc lĩnh vực Machine learning là rất lớn, đa dạng các vị trí, lĩnh vực, quan trọng là bạn đủ tự tin, kiến thức và năng lực cần thiết. Nếu bạn đang quan tâm nhiều về công việc liên quan đến lĩnh vực này thì hãy truy cập ngay vào TopCV để không bỏ lỡ các thông tin tuyển dụng
Bên cạnh đó TopCV cũng cung cấp các mẫu CV chuyên nghiệp và ấn tượng với đủ các lĩnh vực ngành nghề trong đó có cả Công nghệ thông tin để nhà tuyển dụng có cái nhìn tổng quát về bạn hãy tham khảo các mẫu CV theo từng ngành nghề cụ thể như: Front-end/Back-end Developer. lập trình viên, kỹ sư… Tại Topcv nhé!
Tìm hiểu các thuật toán Machine learning
Có rất nhiều thuật toán machine learning được sử dụng trong thực tế, tuy nhiên trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về 3 thuật toán phổ biến nhất là Linear Regression, Decision Tree và K-Nearest Neighbors (KNN).
Linear Regression
Linear Regression là một thuật toán supervised learning đơn giản nhưng hiệu quả trong việc dự đoán một biến liên tục dựa trên các biến độc lập. Thuật toán này tìm ra một đường thẳng (hay một siêu phẳng trong không gian nhiều chiều) để tối thiểu hóa sai số giữa các điểm dữ liệu và đường thẳng đó.
Linear Regression được sử dụng rộng rãi trong các bài toán dự đoán giá cổ phiếu, giá nhà, doanh thu của công ty và các bài toán kinh tế khác. Thuật toán này hỗ trợ dự báo về giá cả, điểm số hay phân tích chuỗi thời gian,... Ví dụ: Dự đoán giá nhà đất, giá vàng,...
Decision Tree
Decision Tree là một thuật toán supervised learning có cấu trúc cây quyết định. Thuật toán này sẽ tìm cách chia tập dữ liệu thành các nhóm con sao cho mỗi nhóm con có tính đồng nhất cao về một đặc tính cần dự đoán. Quá trình này tiếp tục cho đến khi không thể chia nhỏ hơn hoặc đạt được độ đồng nhất mong muốn.
Decision Tree được sử dụng trong các bài toán phân loại như phát hiện email spam, phân loại ảnh và phân loại khách hàng. Thuật ngữ này giúp lập kế hoạch hướng đến mục tiêu mà người dùng muốn.
K-Nearest Neighbors (KNN)
K-Nearest Neighbors là một thuật toán supervised learning đơn giản nhưng hiệu quả trong việc phân loại dữ liệu. Thuật toán này sẽ xác định nhãn của một điểm dữ liệu mới bằng cách so sánh nó với K điểm dữ liệu gần nhất trong tập huấn luyện và chọn nhãn xuất hiện nhiều nhất trong K điểm đó.
KNN được sử dụng trong các bài toán phân loại như phân loại tin tức, phân loại sản phẩm và phân loại khách hàng. Thuật ngữ này cực kỳ có ý nghĩa trong lĩnh vực đầu tư khi giúp dự báo tình hình phá sản, giá cổ phiếu,...
Ứng dụng của Machine Learning trong thực tế
Machine learning có rất nhiều ứng dụng trong đời sống và công việc. Dưới đây là một số ví dụ về các ứng dụng của Machine Learning thực tế:
- Tự động gợi ý sản phẩm: Các công ty thương mại điện tử sử dụng machine learning để gợi ý sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng và sở thích của họ.
- Dự đoán thời tiết: Các dự báo thời tiết ngày nay được xây dựng dựa trên các thuật toán machine learning để dự đoán chính xác hơn.
- Tự động lái xe: Các công ty sản xuất ô tô đang sử dụng machine learning để phát triển công nghệ tự động lái xe.
- Phân tích dữ liệu y tế: Machine learning có thể được sử dụng để phân tích các dữ liệu y tế và giúp chẩn đoán bệnh hiệu quả hơn.
- Tự động dịch ngôn ngữ: Các công ty dịch thuật sử dụng machine learning để phát triển các công cụ dịch thuật tự động với độ chính xác cao hơn.
- Dịch vụ khách hàng: Machine learning sẽ giúp thay thế con người thực hiện tư vấn những câu hỏi có chủ đề được mặc định sẵn từ đó giảm bớt chi phí nhân lực cho doanh nghiệp.
- Giao dịch chứng khoán tự động: Dữ liệu giúp tối ưu các danh sách đầu tư chứng khoán, các giao dịch có tần suất lớn.
Học Machine learning ra làm gì?
Học Machine learning có thể mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp trong tương lai. Dưới đây là một số công việc liên quan đến Machine learning:
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer là người chịu trách nhiệm xây dựng và triển khai các mô hình machine learning. Công việc chính của họ bao gồm thu thập, tiền xử lý và phân tích dữ liệu, lựa chọn thuật toán phù hợp và xây dựng mô hình, đánh giá hiệu suất của mô hình và triển khai nó vào sản phẩm hoặc dịch vụ.
Mức lương của một Machine Learning Engineer không có con số cụ thể vì sẽ phụ thuộc vào vị trí, số năm kinh nghiệm cùng với các kỹ năng đi kèm.
Yêu cầu đối với Machine Learning Engineer:
- Kiến thức về lập trình và các ngôn ngữ như Python, R, Java.
- Có kiến thức về các thuật toán của deep learning và machine learning.
- Kỹ năng xử lý dữ liệu và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu.
- Có khả năng tư duy logic tốt và giải quyết vấn đề linh hoạt.
>>> Xem thêm: Kỹ sư phần mềm là gì? Những điều bạn cần biết về kỹ sư phần mềm
Data Scientist
Data Scientist là người chịu trách nhiệm khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin hữu ích cho doanh nghiệp. Công việc của họ bao gồm thu thập, tiền xử lý và phân tích dữ liệu, áp dụng các thuật toán machine learning và deep learning để tạo ra các mô hình dự đoán, và đưa ra các khuyến nghị và quyết định dựa trên dữ liệu.
Mức lương của một Data Scientist phụ thuộc vào vị trí, số năm kinh nghiệm, kỹ năng. Tuy nhiên để trở thành một Data Scientist bạn cần đáp ứng các yêu cầu sau:
- Tốt nghiệp đại học chuyên ngành liên quan như Khoa học máy tính, Thống kê, Khoa học dữ liệu, hoặc các ngành có liên quan.
- Sử dụng thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu như Python, R, …
- Có kiến thức sâu sắc về thống kê, xác suất, và áp dụng chúng vào phân tích dữ liệu. Hiểu biết về các thuật toán máy học và deep learning.
- Có ít nhất 2-3 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc các lĩnh vực liên quan.
AI Researcher
AI Researcher là người chịu trách nhiệm nghiên cứu và phát triển các thuật toán và mô hình mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Công việc của họ bao gồm nghiên cứu các thuật toán và mô hình hiện có, đề xuất và thử nghiệm các phương pháp mới và đưa ra các giải pháp để cải thiện hiệu suất của các thuật toán.
Mức lương của một AI Researcher cũng không có con số cụ thể, phụ thuộc vào vị trí, kinh nghiệm cũng như kỹ năng của mỗi người. Tuy nhiên để trở thành một AI Researcher bạn cần đáp ứng các yêu cầu sau
- Tốt nghiệp đại học chuyên ngành liên quan như Trí tuệ nhân tạo, Khoa học máy tính, hoặc các ngành có liên quan
- Có khả năng thực hiện nghiên cứu sáng tạo và đóng góp vào việc phát triển các thuật toán và mô hình Trí tuệ nhân tạo.
- Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình như Python, Java, hoặc C++. Có khả năng phát triển phần mềm và ứng dụng để triển khai các mô hình AI.
- Có khả năng phân tích sâu sắc các vấn đề phức tạp và đề xuất giải pháp mới. Ít nhất 3-5 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo hoặc nghiên cứu liên quan
- Thực hiện thử nghiệm và đánh giá các mô hình để đảm bảo hiệu suất cao.
- Sẵn sàng tiếp tục học hỏi và theo đuổi các xu hướng mới trong lĩnh vực AI.
- Khả năng tạo ra ý tưởng sáng tạo và áp dụng chúng vào thực tế.
Giảng viên Machine Learning
Giảng viên Machine Learning là người chịu trách nhiệm giảng dạy và hướng dẫn sinh viên về các kiến thức và kỹ năng liên quan đến Machine Learning. Công việc của họ bao gồm giảng dạy các khóa học về Machine Learning, hướng dẫn sinh viên trong các dự án và nghiên cứu liên quan đến Machine Learning.
Yêu cầu:
- Kiến thức sâu về các thuật toán và mô hình machine learning.
- Cần có bằng sư phạm về giảng dạy và truyền đạt kiến thức.
- Có khả năng nghiên cứu và phân tích dữ liệu.
Qua bài viết trên, TopCV đã giải đáp đáp cho bạn Machine learning là gì và những cơ hội việc làm mà machine learning đem đến trong tương lai. Hy vọng những thông tin trên sẽ giúp ích cho con đường sự nghiệp của bạn. Đừng quên theo dõi TopCV để đón đọc thêm những bài viết hay và hấp dẫn khác nhé!
Nguồn: Sưu tầm
