Thuật ngữ "Machine Learning" đã trở thành một từ khóa quen thuộc trong thế giới ngày nay. Tuy nhiên, sự hiện diện của cụm từ này đã phổ biến từ khá lâu, khi mà chúng ta còn chưa nhận thức được về nó. Hãy thử xem xét các thuật toán đằng sau các nền tảng như YouTube, dùng để định hình đề xuất cho những video tiếp theo bạn xem. Những thuật toán này phân tích lịch sử xem của bạn, các kênh bạn thường xuyên theo dõi, thời lượng video và chủ đề của những nội dung đó. Đơn giản, YouTube "học" từ các xu hướng xem của bạn, sử dụng Machine Learning - học máy (ML) để đề xuất video dựa trên sở thích của bạn - một việc mà bạn có thể đã trải nghiệm suốt nhiều năm nay. Show
Data Science - Khoa học dữ liệu, một lĩnh vực rộng lớn bao gồm nhiều mảng khác nhau, và ML cũng là một trong những thành phần đa dạng của nó. Trong bối cảnh rộng lớn của Khoa học dữ liệu, các kỹ thuật như thống kê - statistics và AI được sử dụng trong phân tích dữ liệu – data analytics để rút ra những thông tin ý nghĩa. Bài viết này sẽ nghiên cứu việc tích hợp Machine Learning trong Khoa học dữ liệu, cũng như khám phá vai trò của nó trong phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin có giá trị từ các bộ dữ liệu. Khoa học dữ liệu và Machine learningSo sánh giữa Khoa học dữ liệu và Machine learning Vai trò của machine learning trong Khoa học dữ liệuKhoa học dữ liệu xoay quanh việc rút ra thông tin từ những dữ liệu thô, thường bằng cách đào sâu vào các chi tiết để hiểu rõ hành vi và xu hướng phức tạp. Machine learning đóng vai trò quan trọng trong quá trình này, đặc biệt khi cần đưa ra ước lượng chính xác cho một tập dữ liệu cụ thể. Ví dụ, việc dự đoán xem một bệnh nhân có bị ung thư hay không dựa trên kết quả xét nghiệm máu có thể được thực hiện thông qua việc sử dụng các thuật toán machine learning. Những thuật toán này sẽ học từ một tập lớn các ví dụ trước đây - bệnh nhân có và không có ung thư, cùng với kết quả xét nghiệm tương ứng - cho đến khi chúng có thể dự đoán chính xác tình trạng ung thư của một bệnh nhân dựa trên dữ liệu xét nghiệm của họ. Machine learning tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu Machine learning tự động phân tích các bộ dữ liệu lớn. Nó tinh gọn quy trình phân tích dữ liệu, cung cấp dự đoán dựa trên dữ liệu thời gian thực mà không cần sự can thiệp của con người. Một mô hình dữ liệu được xây dựng tự động và liên tục được làm mới để đáp ứng dự đoán theo thời gian thực. Đây là điểm mà thuật toán machine learning đóng vai trò quan trọng trong vòng đời dữ liệu. Dãy tính năng tiêu biểu của machine learning bắt đầu bằng việc nhập dữ liệu để phân tích, xác định các đặc điểm cụ thể cho mô hình và xây dựng mô hình dữ liệu tương ứng. Mô hình dữ liệu sau đó được đào tạo bằng cách sử dụng tập dữ liệu được chuẩn bị từ đầu cho việc huấn luyện. Sau khi mô hình đã được đào tạo, thuật toán machine learning sẽ sẵn sàng đưa ra dự đoán khi có một tập dữ liệu mới được đưa tới. Hãy thử minh họa điều này với một ví dụ. Xem thử Google Lens, một ứng dụng cho phép người dùng chụp hình của người có gu thời trang đẹp và hỗ trợ họ việc tìm kiếm những mặt hàng quần áo tương tự. Ở bước đầu tiên, ứng dụng nhận biết sản phẩm đang cần xem xét - liệu đó là một chiếc quần jeans, một chiếc áo khoác hay một chiếc váy. Đặc điểm của các sản phẩm khác nhau được xác định; ví dụ, một chiếc váy có dây đeo vai, không có khóa kéo và có lỗ cho tay ở mỗi bên của cổ áo. Ứng dụng tạo ra mô hình về cách một chiếc váy trông như thế dựa trên những đặc điểm đã được xác định này. Khi một hình ảnh được tải lên, ứng dụng xem xét các mô hình hiện có để nhận diện sản phẩm, tận dụng thuật toán machine learning để đưa ra dự đoán và hiển thị những mô hình quần áo tương tự. Tóm lại, quy trình làm việc này của machine learning trong Khoa học dữ liệu bao gồm việc nhập dữ liệu, định nghĩa đặc điểm, tạo mô hình tự động, huấn luyện và dự đoán thời gian thực, như minh họa bởi các ứng dụng tương tự Google Lens. Biểu đồ: 5 giai đoạn chính của machine learning trong vòng đời Khoa học dữ liệu Các giai đoạn chính của machine learning trong vòng đời Khoa học dữ liệuBiểu đồ được trình bày ở trên minh họa các giai đoạn cần có để huấn luyện một mô hình dữ liệu và thu thập dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Hãy xem xét thực hiện các bước này: 1. Thu thập dữ liệuBước cơ bản trong machine learning là thu thập dữ liệu phù hợp và đáng tin cậy. Chất lượng và phạm vi của dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của mô hình machine learning. Bộ dữ liệu này, như đã thảo luận trong phần trước, là cơ sở để huấn luyện mô hình dữ liệu của bạn. 2. Chuẩn bị dữ liệuViệc làm sạch dữ liệu khởi đầu quá trình chuẩn bị dữ liệu, đảm bảo rằng bộ dữ liệu đã sẵn sàng cho việc phân tích. Bước này bao gồm việc loại bỏ các điểm sai trong dữ liệu và chuẩn hóa dữ liệu thành một định dạng thống nhất. Bộ dữ liệu sau đó được chia thành 2 phần - một phần để huấn luyện mô hình dữ liệu và phần còn lại để đánh giá hiệu suất của mô hình đã được huấn luyện. 3. Huấn luyện mô hìnhGiai đoạn học bắt đầu từ đây. Bộ dữ liệu huấn luyện sẽ được tối ưu để dự đoán giá trị đầu ra, hãy nhớ rằng dự đoán ban đầu có thể không đúng với kết quả mong muốn. Lặp lại liên tục như vậy, các điều chỉnh sẽ được thực hiện và dữ liệu cho huấn luyện cũng được sử dụng để cải thiện độ chính xác của mô hình. 4. Đánh giá mô hìnhSau khi hoàn tất quá trình huấn luyện mô hình, bước tiếp theo liên quan đến việc đánh giá hiệu suất của nó. Quá trình đánh giá sẽ sử dụng tập dữ liệu đã được chuẩn bị trong quá trình chuẩn bị dữ liệu mà không được sử dụng cho việc dạy. Việc kiểm thử mô hình dữ liệu trên tập dữ liệu mới này có thể mang lại thông tin về hiệu suất thực tế của nó. 5. Dự đoánTrong khi đang được huấn luyện và đánh giá, mô hình không nhất thiết phải hoàn hảo hoặc sẵn sàng triển khai ngay. Việc hiệu chỉnh tiếp theo diễn ra thông qua việc điều chỉnh các tham số. Dự đoán đại diện cho bước cuối cùng trong machine learning, nơi mô hình dữ liệu được triển khai, tận dụng khả năng đã học của nó để đáp ứng các câu hỏi một cách hiệu quả. Các mô hình machine learning được huấn luyện để xác định các giao dịch có điểm đáng ngờ 3 ứng dụng của machine learning trong Khoa học dữ liệuNhư đã đề cập trước đó, machine learning đã âm thầm xuất hiện trong nhiều lĩnh vực qua nhiều năm, định hình những trải nghiệm hàng ngày của chúng ta mà không cần người dùng hiểu biết về nó. Các ứng dụng của nó trải rộng qua nhiều lĩnh vực, từ các tổ chức tài chính đến ngành công nghiệp giải trí, đóng góp vào chức năng của các ứng dụng phổ biến như Google Maps, Microsoft Cortana và Alexa. Dưới đây là 3 ứng dụng thực tế nổi bật của machine learning trong khoa học dữ liệu: 1. Phát hiện gian lậnNgân hàng sử dụng machine learning để phát hiện gian lận, nâng cao an toàn cho khách hàng. Các mô hình machine learning được huấn luyện để xác định các giao dịch có điểm đáng ngờ dựa trên các đặc trưng và mô hình giao dịch đã được định nghĩa trước. Ứng dụng này không chỉ giới hạn trong lĩnh vực tài chính mà còn mở rộng sang các doanh nghiệp tư nhân, đảm bảo an ninh cho người tiêu dùng. 2. Nhận dạng giọng nóiCác trợ lý ảo như Siri phụ thuộc vào machine learning để nhận dạng giọng nói, giải mã đầu vào của người dùng và tạo ra các phản hồi thông minh. Các mô hình machine learning trải qua quá trình huấn luyện trên nhiều ngôn ngữ và giọng địa phương, cho phép chúng chuyển đổi từng từ văn nói thành văn bản và sáng tạo ra các phản hồi có ngữ cảnh. Công nghệ này làm phong phú trải nghiệm người dùng bằng cách tạo điều kiện cho họ tương tác mượt mà hơn với các thiết bị điện tử. 3. Hệ thống gợi ý trực tuyếnHệ thống gợi ý trực tuyến tận dụng machine learning để cung cấp các gợi ý tùy chỉnh cho người dùng. Các nền tảng như Amazon, YouTube và Facebook sử dụng các mô hình machine learning được huấn luyện dựa trên hành vi của khách hàng, các lượt mua sắm trước đó và lịch sử duyệt web để đưa ra các gợi ý cá nhân. Cho dù đó là việc đề xuất sản phẩm, video, hay bạn bè, những hệ thống gợi ý này nâng cao tương tác của người dùng bằng cách dự đoán và đáp ứng các nhu cầu theo ưu tiên của người dùng. Lời kếtCác tổ chức hiện đại ngày càng nhận ra tiềm năng vô tận của dữ liệu để nâng cao sản phẩm và dịch vụ của họ. Mục tiêu chính của bài viết này là làm rõ mối liên hệ giữa Khoa học dữ liệu và machine learning, thể hiện cách machine learning đóng góp vào việc tối ưu hóa công việc của các data scientist. Trong các tình huống thực tế, như hệ thống gợi ý trực tuyến, các hệ thống nhận dạng giọng nói như Siri và Google Assistant, hay phát hiện gian lận trong các giao dịch trực tuyến, sự kết hợp giữa Khoa học dữ liệu và machine learning giúp mang lại những thông tin quý báu. Sự kết hợp này làm nổi bật khả năng của machine learning trong việc phân tích dữ liệu và rút ra những nhận định giá trị. Cùng với mối liên kết này, có thể nhìn thấy rằng machine learning đang trên hành trình trở thành một công nghệ quan trọng trong tương lai. Nó dự kiến sẽ đóng vai trò quyết định trong việc phát triển các ứng dụng một cách cực kỳ hiệu quả và sẽ duy trì trạng thái là một trong những công nghệ được tìm kiếm nhiều nhất trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu. |
