Cơ chế hoạt động của máy học
Máy học thường hoạt động theo các bước cơ bản sau:
Thu thập dữ liệu (Data Collection):
Dữ liệu đầu vào là yếu tố quan trọng nhất. Đây có thể là văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, hoặc số liệu thống kê.
Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing):
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo máy học có thể hiểu và xử lý tốt.
Ví dụ: Xóa dữ liệu trùng lặp, xử lý giá trị bị thiếu, hoặc chuyển đổi dữ liệu sang định dạng số.
Chọn mô hình (Model Selection):
Lựa chọn thuật toán học phù hợp, ví dụ:
Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Dự đoán giá trị liên tục.
Cây quyết định (Decision Tree): Phân loại hoặc dự đoán.
Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks): Xử lý dữ liệu phức tạp như hình ảnh và ngôn ngữ.
Huấn luyện mô hình (Training):
Máy học sử dụng dữ liệu đầu vào (input) và kết quả mong muốn (output) để học cách liên kết chúng.
Kết quả là một mô hình có khả năng dự đoán hoặc phân loại dựa trên dữ liệu mới.
Đánh giá mô hình (Evaluation):
Kiểm tra độ chính xác của mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu chưa từng thấy (dữ liệu kiểm tra).
Dự đoán (Prediction):
Sử dụng mô hình đã học để đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu mới.
Dữ liệu đầu vào và đầu ra
Dữ liệu đầu vào (Input):
Dữ liệu mà mô hình sử dụng để học hoặc dự đoán.
Đặc điểm:
Có thể là cấu trúc (số, bảng) hoặc phi cấu trúc (hình ảnh, văn bản).
Thường có nhiều biến (features) để mô hình xem xét.
Dữ liệu đầu ra (Output):
Kết quả mà mô hình dự đoán hoặc phân loại.
Đặc điểm:
Có thể là giá trị liên tục (dự đoán giá nhà) hoặc nhãn phân loại (email là "spam" hay "không spam").
Ví dụ minh họa: Phân loại email (Spam Detection)
Bài toán: Phân loại email thành hai nhóm: "Spam" và "Không Spam".
Dữ liệu đầu vào:
Dữ liệu email, bao gồm các đặc trưng (features) như:
Tần suất xuất hiện từ khóa ("free", "offer").
Tên miền người gửi (ví dụ: @unknown.com).
Dữ liệu lịch sử (email trước đó là spam hay không).
Dữ liệu đầu ra:
Nhãn phân loại:
0: Không spam.
1: Spam.
Quy trình hoạt động:
Thu thập dữ liệu:
Thu thập hàng nghìn email đã được gắn nhãn (spam hoặc không spam).
Tiền xử lý dữ liệu:
Chuyển đổi email thành dạng số học (vector), ví dụ:
Từ "free" xuất hiện 5 lần → đặc trưng 1 = 5.
Tên miền "@unknown.com" xuất hiện → đặc trưng 2 = 1.
Huấn luyện mô hình:
Sử dụng thuật toán như Naive Bayes hoặc Logistic Regression để học từ dữ liệu đầu vào và nhãn.
Đánh giá:
Kiểm tra mô hình trên dữ liệu chưa từng thấy.
Ví dụ: Nếu độ chính xác là 95%, điều này nghĩa là mô hình dự đoán đúng 95% email.
Dự đoán:
Khi có một email mới, mô hình xem xét các đặc trưng và dự đoán:
Nếu chứa nhiều từ khóa "free", "offer" → Dự đoán spam.
Giải thích đơn giản về khái niệm
Máy học giống như việc bạn dạy một đứa trẻ:
Dữ liệu đầu vào: Các bài học và ví dụ.
Dữ liệu đầu ra: Kết quả kiểm tra (đứa trẻ phải trả lời đúng câu hỏi).
Quy trình học: Đứa trẻ học từ ví dụ và sử dụng các quy tắc để trả lời câu hỏi mới.
Càng nhiều dữ liệu và thời gian học, máy học càng thông minh hơn trong việc giải quyết bài toán.