10 Thuật toán machine learning hàng đầu cho người mới bắt đầu

• Học thạc sĩ giáo dục online 2024 cần điều kiện gì?
• Top 5 trung tâm đào tạo trực tuyến công nghệ thông tin uy tín
• Hệ thống đào tạo trực tuyến LMS là gì? Cách học online mới cho các bạn đi làm
• Hệ thống đào tạo trực tuyến elearning nào ở Việt Nam được tin cậy
• Review trung tâm đào tạo trực tuyến đại học mở

Hiện nay có nhiều loại thuật toán machine learning khác nhau, một số thuật toán trong số đó có thể giúp máy tính chơi cờ vua, phẫu thuật và trở nên thông minh hơn và cá nhân hơn. Ở bài viết này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu những thuật toán Machine learning hàng đầu dành cho những người làm công nghệ cần phải biết.

1. Top 10 Thuật toán machine learning

1.1 Hồi quy tuyến tính

Để hiểu chức năng hoạt động của Hồi quy tuyến tính , hãy tưởng tượng bạn sẽ sắp xếp các khúc gỗ ngẫu nhiên theo thứ tự tăng dần về trọng lượng của chúng. Có một bắt; tuy nhiên – bạn không thể cân từng khúc gỗ. Bạn phải đoán trọng lượng của nó chỉ bằng cách nhìn vào chiều cao và chu vi của khúc gỗ (phân tích trực quan) và sắp xếp chúng bằng cách sử dụng kết hợp các thông số có thể nhìn thấy này. Đây là hồi quy tuyến tính trong machine learning là như thế nào.

Trong quá trình này, một mối quan hệ được thiết lập giữa các biến độc lập và phụ thuộc bằng cách khớp chúng vào một dòng. Đường này được gọi là đường hồi quy và được biểu diễn bằng một phương trình tuyến tính Y = a * X + b.

Trong phương trình này:

• Y – Biến phụ thuộc
• một cái dốc
• X – Biến độc lập
• b – Đánh chặn

Các hệ số a & b được suy ra bằng cách giảm thiểu tổng bình phương chênh lệch khoảng cách giữa các điểm dữ liệu và đường hồi quy.

1.2 Hồi quy logistic

Hồi quy logistic được sử dụng để ước tính các giá trị rời rạc (thường là các giá trị nhị phân như 0/1) từ một tập hợp các biến độc lập. Nó giúp dự đoán xác suất của một sự kiện bằng cách khớp dữ liệu với một hàm logit. Nó còn được gọi là hồi quy logit.

Các phương pháp liệt kê dưới đây thường được sử dụng để giúp cải thiện mô hình hồi quy logistic:

• Bao gồm các điều khoản tương tác
• Loại bỏ các tính năng
• Kỹ thuật chính quy hóa
• Sử dụng mô hình phi tuyến tính

1.3 Cây quyết định

Thuật toán Machine learning cây quyết định trong machine learning là một trong những thuật toán phổ biến nhất được sử dụng hiện nay. Đây là một thuật toán Machine learning học có giám sát được sử dụng để phân loại các vấn đề. Nó hoạt động tốt trong việc phân loại cả các biến phụ thuộc phân loại và liên tục. Thuật toán này chia tổng thể thành hai hoặc nhiều tập hợp đồng nhất dựa trên các thuộc tính/biến độc lập quan trọng nhất.

1.4 Thuật toán SVM (Máy vectơ hỗ trợ)

Thuật toán Machine learning SVM là một phương pháp của thuật toán phân loại, trong đó bạn vẽ biểu đồ dữ liệu thô dưới dạng các điểm trong không gian n chiều (với n là số đối tượng bạn có). Giá trị của mỗi đối tượng địa lý sau đó được gắn với một tọa độ cụ thể, giúp dễ dàng phân loại dữ liệu. Các dòng được gọi là bộ phân loại có thể được sử dụng để tách dữ liệu và vẽ chúng trên biểu đồ.

1.5 Thuật toán Naive Bayes

Bộ phân loại Naive Bayes giả định rằng sự hiện diện của một đối tượng cụ thể trong một lớp không liên quan đến sự hiện diện của bất kỳ đối tượng địa lý nào khác.

Ngay cả khi các tính năng này có liên quan với nhau, bộ phân loại Naive Bayes sẽ xem xét tất cả các thuộc tính này một cách độc lập khi tính toán xác suất của một kết quả cụ thể.

1.6 Thuật toán KNN (K- Nearest Neighbors)

Thuật toán Machine learning này có thể được áp dụng cho cả bài toán phân loại và bài toán hồi quy. Rõ ràng, trong ngành khoa học dữ liệu, nó được sử dụng rộng rãi hơn để giải quyết các vấn đề phân loại. Đó là một thuật toán đơn giản lưu trữ tất cả các trường hợp có sẵn và phân loại bất kỳ trường hợp mới nào bằng cách lấy đa số phiếu bầu của k hàng xóm của nó. Sau đó, trường hợp được gán cho lớp mà nó có điểm chung nhất. Một chức năng khoảng cách thực hiện phép đo này.

KNN có thể được hiểu một cách dễ dàng bằng cách so sánh nó với cuộc sống thực. 

Những điều cần cân nhắc trước khi chọn thuật toán này đó là: 

• KNN đắt về mặt tính toán
• Các biến phải được chuẩn hóa, nếu không các biến có phạm vi cao hơn có thể làm sai lệch thuật toán Machine learning
• Dữ liệu vẫn cần được xử lý trước.

>>> Đọc ngay: 5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

1.7 K-Means

Nó là một thuật toán machine learning học tập không giám sát để giải quyết các vấn đề phân cụm. Các tập dữ liệu được phân loại thành một số cụm cụ thể (chúng ta hãy gọi số đó là K) theo cách mà tất cả các điểm dữ liệu trong một cụm là đồng nhất và không đồng nhất với dữ liệu trong các cụm khác.

Cách K-mean tạo thành các cụm:

• Thuật toán K- mean chọn k số điểm, được gọi là centroid, cho mỗi cụm.
• Mỗi điểm dữ liệu tạo thành một cụm với các trung tâm gần nhất, tức là K cụm.
• Bây giờ nó tạo ra các trung tâm mới dựa trên các thành viên cụm hiện có.
• Với những trung tâm mới này, khoảng cách gần nhất cho mỗi điểm dữ liệu được xác định. Quá trình này được lặp lại cho đến khi các trọng tâm không thay đổi.

1.8 Thuật toán rừng ngẫu nhiên

Một tập hợp các cây quyết định được gọi là Rừng ngẫu nhiên . Để phân loại một đối tượng mới dựa trên các thuộc tính của nó, mỗi cây sẽ được phân loại và cây “bỏ phiếu” cho lớp đó. Khu rừng chọn phân loại có nhiều phiếu bầu nhất (trên tất cả các cây trong rừng).

Mỗi cây được trồng & phát triển như sau:

• Nếu số trường hợp trong tập huấn luyện là N, thì một mẫu gồm N trường hợp được lấy ngẫu nhiên. Mẫu này sẽ là bộ đào tạo để trồng cây.
• Nếu có M biến đầu vào, một số m < M được chỉ định sao cho tại mỗi nút, m biến được chọn ngẫu nhiên từ M, và phép phân chia tốt nhất trên này được sử dụng để tách nút. Giá trị của m không đổi trong quá trình này.
• Mỗi cây đều được trồng ở mức độ quan trọng nhất có thể. Không có cắt tỉa. 

1.9 Các thuật toán Machine learning giảm kích thước

Trong thế giới ngày nay, một lượng lớn dữ liệu đang được các công ty, cơ quan chính phủ và tổ chức nghiên cứu lưu trữ và phân tích. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn biết rằng dữ liệu thô này chứa rất nhiều thông tin – thách thức là xác định các mẫu và biến quan trọng.

Các thuật toán giảm thứ nguyên như Cây quyết định, Phân tích nhân tố, Tỷ lệ giá trị bị thiếu và Rừng ngẫu nhiên có thể giúp bạn tìm thấy các chi tiết có liên quan.

1.10 Thuật toán tăng cường Gradient và Thuật toán tăng cường

Thuật toán tăng cường Gradient và Thuật toán tăng cường là các thuật toán tăng cường được sử dụng khi phải xử lý một lượng lớn dữ liệu để đưa ra dự đoán với độ chính xác cao. Tăng cường là một thuật toán Machine learning học tập tổng hợp kết hợp sức mạnh dự đoán của một số công cụ ước tính cơ sở để cải thiện độ mạnh mẽ.

>>> Xem thêm bài viết: Nghề kỹ sư học máy machine learning: Bắt đầu từ đâu?

2. Nên học kỹ sư lập trình machine learning ở đâu tốt nhất?

FUNiX là hệ thống sinh thái đào tạo trực tuyến công nghệ thông tin thuộc tập đoàn FPT, thành lập vào năm 2015. Đây là đơn vị giáo dục dành riêng cho dân lập trình thu hút đông đảo học viên hiện nay, bởi phương pháp học hiện đại, trực tiếp cùng đội ngũ mentor chất lượng giỏi chuyên môn. Khi học lập trình machine learning trực tuyến tại FUNiX, học viên sẽ được:

• Học trực tuyến 100% tại nhà dưới sự hướng dẫn của Mentor: Mô hình học của FUNiX được thiết kế 100% trực tuyến giúp sinh viên, những người đang làm việc có thể chủ động học tập, nâng cao kiến ​​thức và mở rộng cơ hội nghề nghiệp của bản thân.
• Có hannah hỗ trợ và mentor dẫn dẫn: Trong suốt quá trình học tập lập trình machine learning bạn sẽ được các hannah hỗ trợ và động viên bạn học hàng ngày. Các mentor sẽ có trách nhiệm giải đáp những vấn đề thắc mắc của bạn trong quá trình học 24/24.
• Tài liệu MOOC dễ hiểu, được tổng hợp từ các bài toán thực tế của doanh nghiệp: Một điểm đáng chú ý của FUNiX đó là học liệu vô cùng trực tiếp, dễ hiểu và chi tiết. Ở từng bài, tài liệu sẽ có kiến ​​thức cần học và tài liệu tham khảo để học viên đọc thêm. Hầu hết các mục đều có hướng dẫn video có thể từng bước.
• Được tài trợ học phí từ nhiều doanh nghiệp công nghệ: FUNiX là đơn vị giáo dục trực tuyến có hợp đồng hợp tác với gần 100 doanh nghiệp nghệ thuật, tạo điều kiện hỗ trợ tốt nhất về học tập và làm việc cho học viên từ FUNiX. Hiện nay, FUNiX đã ký kết với hơn 60 doanh nghiệp công nghệ hàng đầu tài trợ 100% học phí cho học viên học lập trình tại FUNiX cam kết làm việc cho doanh nghiệp sau khi kết thúc chương trình đào tạo.
• Cơ hội việc làm rộng mở sau khi kết thúc chương trình học tại FUNiX: Sau khi hoàn thành khóa học tại FUNiX, học viên sẽ có cơ hội làm việc tại các tập đoàn, doanh nghiệp lớn liên kết với FUNiX ví dụ như FPT, VMO, Smartosc,….

>>> Đăng ký tìm hiểu thêm khóa học lập trình machine learning tại đây:

>>> Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

Những điều cần biết về học máy Machine learning

Các loại machine learning bạn nên biết

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc