Cách hoạt động của machine learning

Tìm hiểu cách machine learning hoạt động từ Algorithmia, nền tảng hoạt động machine learning dành cho doanh nghiệp (MLOps).

 Cách thức hoạt động của machine learning. 

Giai đoạn đầu của machine learning (ML) đã xuất hiện ​​các thí nghiệm liên quan đến các lý thuyết về máy tính nhận dạng và học hỏi các mẫu trong dữ liệu. Ngày nay, sau khi xây dựng dựa trên những thí nghiệm mang tính nền tảng đó, machine learning trở nên phức tạp hơn. 

Mặc dù các thuật toán machine learning đã xuất hiện từ lâu, nhưng khả năng áp dụng các thuật toán phức tạp vào các ứng dụng dữ liệu lớn nhanh chóng và hiệu quả hơn mới là một bước phát triển gần đây. Có thể làm những điều này với một số mức độ tinh vi có thể đưa một công ty đi trước các đối thủ cạnh tranh.   

Machine learning hoạt động như thế nào?

Machine learning là một dạng trí tuệ nhân tạo (AI) dạy máy tính suy nghĩ theo cách tương tự như cách con người làm: Học hỏi và cải thiện dựa trên những kinh nghiệm trong quá khứ. Nó hoạt động bằng cách khám phá dữ liệu và xác định các mẫu, đồng thời có sự can thiệp tối thiểu của con người. 

Hầu hết mọi tác vụ có thể được hoàn thành với một mẫu hoặc bộ quy tắc do dữ liệu xác định đều có thể được tự động hóa bằng machine learning. Điều này cho phép các công ty chuyển đổi các quy trình mà trước đây chỉ con người mới có thể thực hiện — hãy nghĩ đến việc phản hồi các cuộc gọi dịch vụ khách hàng, ghi sổ kế toán và xem xét hồ sơ. 

Machine learning sử dụng hai kỹ thuật chính:

• Supervised learning (Học có giám sát) cho phép bạn thu thập dữ liệu hoặc tạo ra kết quả dữ liệu từ một lần triển khai ML trước đó. Học tập có giám sát rất thú vị vì nó hoạt động giống như cách con người thực sự học. 

Trong các nhiệm vụ được giám sát, chúng tôi cung cấp cho máy tính một tập hợp các điểm dữ liệu được gắn nhãn được gọi là tập huấn luyện (ví dụ: tập hợp các bài đọc từ hệ thống các nhà ga và điểm đánh dấu xe lửa mà chúng đã bị chậm trễ trong ba tháng qua). 

• Machine learning không giám sát giúp bạn tìm tất cả các loại mẫu không xác định trong dữ liệu. Trong học tập không giám sát, thuật toán cố gắng học một số cấu trúc vốn có của dữ liệu chỉ với các ví dụ không được gắn nhãn. Hai nhiệm vụ học tập không có giám sát phổ biến là phân cụm và giảm kích thước. 

Trong phân nhóm, chúng tôi cố gắng nhóm các điểm dữ liệu thành các cụm có ý nghĩa sao cho các phần tử trong một cụm nhất định tương tự với nhau nhưng khác với các phần tử từ các cụm khác. Phân cụm rất hữu ích cho các nhiệm vụ như phân đoạn thị trường.

Mô hình giảm thứ nguyên giảm số lượng biến trong tập dữ liệu bằng cách nhóm các thuộc tính tương tự hoặc tương quan để diễn giải tốt hơn (và huấn luyện mô hình hiệu quả hơn).

Machine learning được sử dụng như thế nào?

Từ việc tự động hóa việc nhập dữ liệu thủ công tẻ nhạt, đến các trường hợp sử dụng như đánh giá rủi ro bảo hiểm hoặc phát hiện gian lận, machine learning có nhiều ứng dụng, bao gồm các chức năng hướng tới khách hàng như dịch vụ khách hàng, đề xuất sản phẩm (xem đề xuất sản phẩm của Amazon hoặc thuật toán danh sách phát của Spotify) và nội bộ ứng dụng bên trong tổ chức để giúp tăng tốc quy trình và giảm khối lượng công việc thủ công.  

Một phần chính làm cho việc machine learning trở nên có giá trị là khả năng phát hiện những gì mắt người bỏ sót. Các mô hình machine learning có thể bắt được các mẫu phức tạp có thể bị bỏ qua trong quá trình phân tích của con người. 

Nhờ công nghệ nhận thức như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy và deep learnig (học sâu), machine learning đang giải phóng nhân công tập trung vào các nhiệm vụ như đổi mới sản phẩm, hoàn thiện chất lượng và hiệu quả dịch vụ. 

Bạn có thể giỏi sàng lọc một bảng tính đồ sộ nhưng có tổ chức và xác định một mẫu, nhưng nhờ machine learning và trí tuệ nhân tạo, các thuật toán có thể kiểm tra các tập dữ liệu lớn hơn nhiều và hiểu các mẫu nhanh hơn. 

Ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho machine learning là gì?

Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu ít nhất đều biết cách R và Python cho việc machine learning, nhưng tất nhiên, cũng có rất nhiều khả năng ngôn ngữ khác, tùy thuộc vào loại mô hình hoặc nhu cầu của dự án. Công cụ machine learning và AI thường là thư viện phần mềm, bộ công cụ hoặc bộ hỗ trợ thực thi các tác vụ. Tuy nhiên, vì sự hỗ trợ rộng rãi và vô số thư viện để lựa chọn, Python được coi là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho machine learning. 

Trên thực tế, theo GitHub, Python đứng đầu trong danh sách các ngôn ngữ machine learning hàng đầu trên trang web của họ. Python thường được sử dụng để khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu, đồng thời hỗ trợ triển khai một loạt các mô hình và thuật toán machine learning. 

Các thuật toán được hỗ trợ trong Python bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước. Mặc dù Python là ngôn ngữ hàng đầu trong machine learning, nhưng có một số ngôn ngữ khác rất phổ biến. Bởi vì một số ứng dụng ML sử dụng các mô hình được viết bằng các ngôn ngữ khác nhau, các công cụ như hoạt động machine learning (MLOps) có thể đặc biệt hữu ích.

Machine learning doanh nghiệp và MLOps

Machine learning có thể cung cấp giá trị cho người tiêu dùng cũng như cho doanh nghiệp. Doanh nghiệp có thể hiểu sâu hơn về bối cảnh cạnh tranh và lòng trung thành của khách hàng và dự báo doanh số hoặc nhu cầu trong thời gian thực bằng machine learning. 

Hoạt động machine learning (MLOps) là kỷ luật của phân phối mô hình AI. Nói tóm lại, đó là thứ cho phép các tổ chức mở rộng quy mô năng lực sản xuất để mang lại kết quả nhanh hơn, tạo ra giá trị kinh doanh đáng kể.

Giới thiệu về Algorithmia

Algorithmia là nền tảng MLOps dành cho doanh nghiệp. Nó quản lý tất cả các giai đoạn của vòng đời ML sản xuất trong các quy trình hoạt động hiện có để bạn có thể đưa các mô hình vào sản xuất một cách nhanh chóng, an toàn và tiết kiệm chi phí.

Không giống như các giải pháp quản lý MLOps tự làm không hiệu quả và tốn kém để khóa người dùng vào các ngăn xếp công nghệ cụ thể, Algorithmia tự động hóa việc triển khai ML, tối ưu hóa sự hợp tác giữa hoạt động và phát triển, thúc đẩy các hệ thống SDLC và CI / CD hiện có, đồng thời cung cấp khả năng quản trị và bảo mật nâng cao.

Cho đến nay, hơn 120.000 kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu đã sử dụng nền tảng của Algorithmia, bao gồm Liên hợp quốc, các cơ quan tình báo chính phủ và các công ty trong danh sách Fortune 500. Tìm hiểu thêm tại  algorithmia.com/product.

Nguyễn Hải Nam

Dịch từ bài How machine learning works

Tìm hiểu: khoá học Machine Learning cam kết đầu ra với mức lương 12-16 triệu/tháng.