Tìm hiểu Machine Learning là gì từ A-Z: Phân loại và ứng dụng

Cách mạng Công nghiệp 4.0, một kỷ nguyên sản xuất mới đã xuất hiện: Sản xuất thông minh. Lĩnh vực này được định hình và chuyển đổi mạnh mẽ bởi các kỹ thuật Machine Learning (học máy).

Theo báo cáo từ MarketsandMarkets, quy mô thị trường Sản xuất thông minh toàn cầu đạt giá trị 97,6 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến sẽ tăng lên 228,3 tỷ USD vào năm 2027, tương ứng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 18,5% trong giai đoạn 2022-2027. Từ việc loại bỏ các nguyên nhân gây tổn thất và chi phí phát sinh trong sản xuất, đến việc nâng cao năng suất lao động và tối ưu hóa tốc độ sản xuất tổng thể, Machine Learning đang nhanh chóng thay đổi cục diện ngành sản xuất trên toàn cầu.

Machine learning là gì?

Có thể nói, xung quanh khái niệm Machine Learning (ML) tồn tại rất nhiều định nghĩa, nhưng cốt lõi của nó vẫn xoay quanh một ý tưởng chủ đạo. 

Về cơ bản, Machine Learning, hay còn gọi là Máy học trong tiếng Việt, là một nhánh quan trọng của Trí tuệ Nhân tạo (AI). Lĩnh vực này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật cho phép máy tính có khả năng tự học và cải thiện hiệu suất từ dữ liệu mẫu (training data) hoặc kinh nghiệm thực tế (những gì chúng đã được “học” và trải nghiệm). 

Điểm đặc biệt của Machine Learning là khả năng tự động dự đoán các tình huống, đưa ra quyết định mà không cần con người phải lập trình cụ thể cho từng trường hợp, dựa trên dữ liệu đầu vào.

Một số khái niệm khác liên quan đến Machine Learning

Sau khi đã nắm vững được khái niệm cốt lõi “học máy Machine Learning là gì”, chúng ta hãy cùng mở rộng phạm vi hiểu biết bằng cách khám phá một số khái niệm liên quan mật thiết, đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng và triển khai các hệ thống Machine Learning. 

Những khái niệm này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về bức tranh lớn của lĩnh vực đầy tiềm năng này:

• Dataset (Tập dữ liệu): Đây là tập hợp dữ liệu gốc, chưa qua xử lý, được thu thập trong quá trình nghiên cứu. Một dataset có thể chứa nhiều hoặc một điểm dữ liệu.
• Data point (Điểm dữ liệu): Là một đơn vị thông tin riêng lẻ trong dataset. Ví dụ, nếu bạn có một dataset về giá nhà, mỗi data point sẽ bao gồm các thông tin như thời gian xây dựng, diện tích và giá nhà.
• Training data (Dữ liệu huấn luyện) và Test data (Dữ liệu kiểm tra): Dataset thường được chia làm hai phần. Dữ liệu huấn luyện được dùng để “dạy” mô hình Machine Learning, còn dữ liệu kiểm tra được dùng để dự đoán kết quả và đánh giá hiệu suất của mô hình.
• Features vector (Vectơ đặc trưng): Đây là một vectơ số hóa dùng để biểu diễn một data point. Mỗi vectơ có nhiều chiều, mỗi chiều đại diện cho một đặc tính (feature) của data point đó. Vì mô hình Machine Learning chỉ “hiểu” được số liệu, dataset cần được chuyển đổi thành tập hợp các vectơ đặc trưng.
• Model (Mô hình): Là một thuật toán được huấn luyện trên dữ liệu huấn luyện. Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên những gì đã học.

Phân loại các phương pháp học máy Machine Learning

Machine Learning cơ bản có thể được phân loại dựa trên phương pháp học, bao gồm học có giám sát, học không giám sát và học bán giám sát.

Học máy có giám sát (Supervised Learning)

Phương pháp này sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn để huấn luyện mô hình. Mô hình học cách dự đoán kết quả dựa trên các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra đã biết. Các thuật toán phổ biến trong học có giám sát bao gồm Máy vector hỗ trợ (SVM), Cây quyết định (Decision Tree), Mạng nơ-ron (Neural Network) và Hồi quy tuyến tính (Linear Regression). Phương pháp này thường được sử dụng cho các bài toán phân loại và hồi quy.

Học máy không giám sát (Unsupervised Learning)

Phương pháp này sử dụng dữ liệu chưa được gán nhãn để tìm kiếm các cấu trúc hoặc mẫu ẩn trong dữ liệu. Các thuật toán phổ biến trong học không giám sát bao gồm K-means, Phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering) và Phân tích thành phần chính (PCA). Phương pháp này thường được sử dụng cho các bài toán phân cụm và giảm chiều dữ liệu.

Học máy bán giám sát (Semi-Supervised Learning)

Phương pháp này kết hợp cả dữ liệu đã gán nhãn và chưa gán nhãn để huấn luyện mô hình. Điều này đặc biệt hữu ích khi việc gán nhãn dữ liệu là tốn kém hoặc khó khăn. Các thuật toán phổ biến trong học bán giám sát bao gồm Thuật toán EM (Expectation-Maximization), Self-training và Co-training. Phương pháp này thường được sử dụng khi có một lượng nhỏ dữ liệu được gán nhãn và một lượng lớn dữ liệu chưa được gán nhãn.

Các bước trong quy trình triển khai học máy là gì?

Quy trình triển khai Machine Learning (Machine Learning Workflow) bao gồm các bước cụ thể để xây dựng và đánh giá mô hình học máy.

Thu thập dữ liệu  

Dữ liệu này đóng vai trò là “nguyên liệu” để máy tính học hỏi. Bạn có thể sử dụng các bộ dữ liệu đã được công bố trước đó hoặc tự thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Tuy nhiên, cần đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập từ các nguồn chính thống và đáng tin cậy để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của mô hình học máy.

Tiền xử lý dữ liệu 

Sau khi thu thập, dữ liệu thường ở dạng “thô” và cần được xử lý trước khi đưa vào mô hình. Bước tiền xử lý bao gồm các công việc như chuẩn hóa dữ liệu, loại bỏ các thuộc tính không cần thiết, gán nhãn dữ liệu (nếu cần), mã hóa các đặc trưng, trích xuất đặc trưng, và rút gọn bộ dữ liệu. 

Mục tiêu là tạo ra một bộ dữ liệu “sạch” và phù hợp nhất cho mô hình. Đây là bước tốn nhiều thời gian, thường chiếm hơn 70% tổng thời gian của toàn bộ quy trình, cùng với bước thu thập dữ liệu.

Huấn luyện mô hình  

Đây là giai đoạn trung tâm của quy trình, nơi mô hình Machine Learning thực sự “học” từ dữ liệu đã được tiền xử lý. Các thuật toán học máy sẽ được áp dụng để tìm ra các mẫu, quy luật ẩn trong dữ liệu, từ đó xây dựng mô hình dự đoán.

Đánh giá mô hình  

Sau khi huấn luyện, mô hình cần được đánh giá hiệu suất thông qua các độ đo phù hợp. Các độ đo này sẽ cho biết mô hình hoạt động tốt như thế nào trên dữ liệu mới, chưa từng thấy trước đó. Một mô hình được coi là tốt thường có độ chính xác đạt trên 80%, tuy nhiên, ngưỡng này có thể thay đổi tùy thuộc vào bài toán cụ thể.

Cải thiện mô hình 

Nếu mô hình không đạt được hiệu suất mong muốn (ví dụ, độ chính xác dưới 80%), quá trình huấn luyện cần được lặp lại, thường bắt đầu từ bước “Huấn luyện mô hình”. Các tham số của mô hình có thể được điều chỉnh, hoặc thậm chí thay đổi thuật toán học máy, để cải thiện hiệu suất. Ba bước cuối cùng này (Huấn luyện, Đánh giá và Cải thiện) thường chiếm khoảng 30% tổng thời gian của quy trình.

Ứng dụng của Machine Learning trong ngành sản xuất hiện đại

Machine Learning (Học máy) đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ Tài chính – Ngân hàng, Sinh học, Nông nghiệp, cho đến Tìm kiếm thông tin, Tự động hóa, Robotics, Hóa học, Mạng máy tính, Khoa học vũ trụ, Quảng cáo, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Thị giác máy tính và nhiều lĩnh vực khác. 

Tuy nhiên, trong ngành sản xuất, Machine Learning đang thể hiện vai trò đặc biệt quan trọng, mang lại những lợi ích to lớn và thúc đẩy sự chuyển đổi mạnh mẽ. 

Bảo trì dự đoán  

Machine Learning cho phép triển khai bảo trì dự đoán, một phương pháp bảo trì tiên tiến. Thay vì bảo trì theo lịch trình cố định, các mô hình Machine Learning có thể dự đoán lỗi thiết bị có thể xảy ra dựa trên dữ liệu hoạt động và lịch sử bảo trì. 

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể lên kế hoạch bảo trì một cách chủ động và hiệu quả, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến (downtime), nâng cao độ tin cậy và chất lượng sản phẩm.

>>>Xem thêm: Bảo trì dự đoán: Khái niệm, nguyên lý và bí quyết tối ưu hiệu quả

Kiểm soát chất lượng sản phẩm  

Các mô hình Machine Learning, đặc biệt là các thuật toán Computer Vision (Thị giác máy tính), được sử dụng để theo dõi và kiểm soát chất lượng sản phẩm một cách tự động và chính xác. Chúng có thể phân biệt sản phẩm tốt và sản phẩm lỗi dựa trên dữ liệu hình ảnh và lịch sử sản xuất. 

Việc phát hiện sớm các khiếm khuyết và bất thường giúp nhà sản xuất thực hiện các biện pháp khắc phục kịp thời, tránh tổn thất đáng kể. Hơn nữa, phân tích dữ liệu sản xuất bằng Machine Learning còn giúp xác định các mô hình và xu hướng, từ đó tối ưu hóa quy trình và nâng cao chất lượng sản phẩm cuối cùng.

>>>Tìm hiểu thêm: Thị giác máy tính: Công nghệ thay đổi cuộc sống

Gia tăng năng suất và hiệu quả

Bằng cách thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu sản phẩm, các giải pháp Machine Learning giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu của người tiêu dùng, phát hiện các sai sót tiềm ẩn và xác định cơ hội kinh doanh mới. Điều này không chỉ cải thiện chất lượng sản phẩm mà còn tạo ra các dòng sản phẩm mới, mở rộng nguồn doanh thu.

Ngoài ra, Machine Learning còn giúp các nhà sản xuất tối ưu hóa quy trình sản xuất bằng cách phân tích dữ liệu để xác định các điểm kém hiệu quả và đề xuất cải tiến. Nó cũng có thể xác định các điểm nghẽn cổ chai và đề xuất các biện pháp để tối ưu hóa hoạt động, giúp rút ngắn thời gian sản xuất, giảm lãng phí và tăng năng suất tổng thể.

Quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả

Machine Learning đang cách mạng hóa quản lý chuỗi cung ứng bằng cách tự động hóa nhiều tác vụ liên quan đến quản lý nguyên vật liệu, từ đó nâng cao hiệu quả và giảm chi phí. Các ứng dụng cụ thể bao gồm:

• Kiểm soát kho hàng: Hệ thống thị giác máy tính dựa trên Deep Learning giúp kiểm soát hàng tồn kho chính xác và bổ sung nguồn cung kịp thời.
• Dự báo nhu cầu: Phân tích hành vi và sở thích của khách hàng bằng các kỹ thuật phân tích chuỗi thời gian, trích xuất đặc trưng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
• Tối ưu hóa tuyến đường: Xác định các tuyến đường vận chuyển hàng hóa tối ưu nhất bằng thuật toán Machine Learning.
• Tối ưu hóa vận tải: Đánh giá tác động đến các lô hàng và sản phẩm, từ đó tối ưu hóa các giải pháp vận chuyển.

Đột phá trong thiết kế sản phẩm (New Product Design)

Machine Learning, đặc biệt là các mô hình tạo sinh (generative models), có khả năng tạo ra vô số giải pháp thiết kế sản phẩm dựa trên các yếu tố đầu vào như kích thước, vật liệu, trọng lượng,… Điều này giúp các kỹ sư tìm ra giải pháp thiết kế tối ưu trước khi đưa vào sản xuất. Cụ thể, học máy cho phép:

• Sáng tạo các mẫu thiết kế sản phẩm hoàn toàn mới
• Phân biệt giữa sản phẩm do máy tạo ra và sản phẩm thật
• Huấn luyện các thuật toán học sâu để nhận biết và xác định các giải pháp thiết kế khả thi, từ đó tối ưu hóa thiết kế cho một nhiệm vụ cụ thể

Tăng cường an ninh sản xuất

Machine Learning tăng cường bảo mật bằng cách: Phát hiện và ngăn chặn truy cập trái phép, tự động hóa và tăng cường bảo mật, xác định lỗ hổng và mối đe dọa, phát hiện xâm nhập hệ thống.

Các giải pháp Machine Learning hoạt động dựa trên mạng, dữ liệu và các nền tảng công nghệ (cả tại chỗ và trên đám mây). Bảo mật các hệ thống và dữ liệu này là vô cùng quan trọng. Machine Learning có thể kiểm soát quyền truy cập vào các nền tảng và thông tin kỹ thuật số, hợp lý hóa cách người dùng truy cập dữ liệu nhạy cảm, và phát hiện các điểm bất thường một cách nhanh chóng để có biện pháp khắc phục kịp thời.

Machine Learning và Deep Learning: Đâu là sự khác biệt? 

Machine Learning (Học máy) và Deep Learning (Học sâu) là hai khái niệm thường được sử dụng cùng nhau, nhưng chúng có những điểm khác biệt quan trọng:

Kết luận

Mong rằng qua bài viết này, bạn đọc đã có cái nhìn tổng quan về Machine Learning, từ khái niệm, các loại hình học máy phổ biến, đến những ứng dụng tiềm năng trong nhiều lĩnh vực của đời sống và sản xuất. Machine Learning đang và sẽ tiếp tục là một công cụ mạnh mẽ, thúc đẩy sự đổi mới và phát triển trong thời đại công nghệ số.