like98

Big data machine learning: Sức mạnh chuyển đổi dữ liệu thành tri thức

Mục lục

Big data machine learning là những thuật ngữ được đề cập đến rất nhiều trong thời gian gần đây, với sức ảnh hưởng không chỉ trong lĩnh vực kỹ thuật số mà còn trải dài ra các lĩnh vực khác như tài chính, y tế, giáo dục,… Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu rõ được ý nghĩa chính xác của khái niệm này. Bài viết này sẽ giải thích định nghĩa machine learning và các ứng dụng thiết thực của chúng trong đời sống.

Big data machine learning: Sức mạnh chuyển đổi dữ liệu thành tri thức.Big data machine learning: Sức mạnh chuyển đổi dữ liệu thành tri thức.

1. Big data machine learning là gì?

1.1. Định nghĩa

Big data machine learning (hay còn gọi ngắn gọn: machine learning) là một mô hình Học Máy được xây dựng dựa trên công nghệ dữ liệu lớn big data. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu cho phép máy tính có khả năng cải thiện chính bản thân chúng dựa trên dữ liệu mẫu (training data) hoặc dựa vào kinh nghiệm (những gì đã được học). Big data machine learning có thể tự đưa ra quyết định mà không cần được lập trình cụ thể cũng như không cần đến sự can thiệp quá sâu của con người.

Trong thời đại số hóa, dữ liệu lớn được coi là “vàng mới”. Mỗi ngày, hàng petabytes dữ liệu được tạo ra từ các nguồn khác nhau: truyền hình, mạng xã hội, cảm biến, máy móc và nhiều hơn nữa. Nhưng dữ liệu mà không có khả năng chuyển đổi chúng thành thông tin có giá trị, thì sẽ chỉ là một bộ sưu tập các con số và ký tự. Đây chính là nguồn sức mạnh của big data machine learning.

Big data machine learningBig data machine learning – mô hình máy học được huấn luyện để phân tích dữ liệu lớn, cho ra những thông tin hữu ích.

1.2. Có mấy loại big data machine learning?

Mô hình dữ liệu Học Máy big data machine learning thường được phân chia làm hai loại chính:

Tự học có giám sát (Supervised learning)

Mô hình tự học có giám sát là việc cho máy tính học trên các chuỗi, tệp dữ liệu đã được gắn nhãn cụ thể (Labelization). Và khi đó, một dữ liệu đầu vào (input) X, Y, Z sẽ cho ra các dữ liệu đầu ra (output) X1, Y1, Z1 tương ứng. Cụ thể hơn, trong mô hình này, big data machine learning sẽ dự đoán giá trị hàm f cho một đối tượng đầu vào hợp lệ bất kỳ, sau khi đã kiểm tra một số mẫu dữ liệu huấn luyện (training data) từng được học trước đây. Để đạt được điều này, chương trình máy học phải tổng quát hóa từ các dữ liệu sẵn có để dự đoán được những tình huống chưa học phải với độ chính xác cao nhất.

Phương pháp này được áp dụng rộng rãi trong các hoạt động đời sống hàng ngày: Phân loại thư rác, gắn thẻ tag cho nội dung, xác định giới tính, độ tuổi qua khuôn mặt,…

Tự học không giám sát (Unsupervised learning)

Ngược lại với tự học có giám sát, mô hình tự học không giám sát là hình thức Học Máy dược trên dữ liệu không được gắn nhãn. Dựa vào cơ chế phân nhóm và liên kết, các thuật toán Học Máy sẽ khám phá ra sự tương quan trong tệp dữ liệu đang có, từ đó rút ra những thông tin hữu ích.

Ví dụ: Sàn thương mại điện tử S có một tệp dữ liệu lớn (big data) về thông tin giỏ hàng của các khách hàng. Cơ chế phân nhóm của big data machine learning sẽ phân loại và chia dữ liệu thành có nhóm có cùng một số đặc trưng nhất định, chẳng hạn như khu vực địa lý, giới tính. Sau đó, dựa vào cơ chế liên kết, Học Máy sẽ phân tích sự liên quan của các dữ liệu nhỏ trong nhóm, chẳng hạn như: Các mặt hàng nào thường được mua cùng nhau, các mã giảm giá nào thường được dùng,..

Machine-LearningBig data & machine learning là 2 khái niệm không thể tách rời.

2. Big data machine learning workflow – Quy trình làm việc dữ liệu Học Máy.

Quy trình làm việc của mô hình Học Máy big data machine learning chia thành 5 bước chính:

2.1. Thu thập dữ liệu (Data collection)

Để máy tính có thể tự học được, bạn cần phải có một bộ dữ liệu đầu vào (Dataset). Dữ liệu này có thể được lấy ngay từ các nguồn có sẵn: Dữ liệu doanh nghiệp, nghiên cứu do bên thứ 3 thu thập,… Bước input Dataset này cực kỳ quan trọng, vì dữ liệu đầu vào có hợp lý thì dữ liệu đầu ra mới có độ chính xác cao. Trong giai đoạn này, big data & machine learning cần có sự kết hợp chặt chẽ và nhịp nhàng.

2.2. Tiền xử lý (Preprocessing)

Ở bước này, dữ liệu sẽ được chuẩn hóa, loại bỏ các thuộc tính không cần thiết, gắn nhãn dữ liệu, mã hóa dữ liệu,…nhưng vẫn đảm bảo sự đầy đủ và toàn vẹn thông tin dữ liệu đầu ra. Lượng dữ liệu Dataset càng lớn, giai đoạn này mất thời gian càng lâu.

2.3. Huấn luyện mô hình (Training model)

Đây là bước quan trọng quyết định sự hoạt động hiệu quả của mô hình Học Máy Big data machine learning. Dựa trên các dữ liệu đầu vào đã được xử lý, bạn cần phải tiến hành huấn luyện cho máy tính, hay nói cách khác, chính là cho nó học trên dữ liệu đã được thu thập và xử lý ở hai bước đầu.

Học Máy big data machine learning.Đây là bước quan trọng quyết định sự hoạt động hiệu quả của mô hình Học Máy big data machine learning.

2.4. Đánh giá mô hình (Evaluating model)

Sau khi huấn luyện mô hình xong, chúng ta cần dùng các độ đo để đánh giá mức độ hoạt động hiệu quả của mô hình. Độ chính xác đạt trên 80% được cho là một mô hình tốt, có thể đưa vào sử dụng.

2.5. Cải thiện (Improve)

Sau khi đã thực hiện các đánh giá cần thiết, mô hình đạt chuẩn sẽ được đưa vào sử dụng. còn mô hình nào không đạt yêu cầu thì sẽ cần được huấn luyện lại, lặp lại từ bước 3.

3. Những ứng dụng thiết thực của big data machine learning

3.1. Trợ lý cá nhân và chatbot

Machine learning chính là trái tim của các trợ lý ảo và chatbots. Siri và Alexa, ví dụ, sử dụng mô hình Học Máy để hiểu ngữ cảnh và lịch sử tương tác của người dùng, cho phép chúng cung cấp câu trả lời và phản hồi chính xác. Ở Việt Nam, các ngân hàng đã bắt đầu triển khai chatbots để giải quyết các yêu cầu thông tin cơ bản, giảm tải cho nhân viên và tăng trải nghiệm khách hàng. Big data machine learning cho phép chatbots này “học” từ các tương tác và cải thiện khả năng đáp ứng theo thời gian.

3.2. Hệ thống automation (Email trả lời tự động)

Với sự phát triển của big data & machine learning, việc xử lý hàng ngàn email mỗi ngày đã trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Các công ty sử dụng hệ thống tự động để phân loại và trả lời các email theo nội dung và quan trọng độ ưu tiên. Nhờ vào việc Học Máy thông qua công nghệ dữ liệu lớn, hệ thống có khả năng nhận diện và hiểu được ngữ cảnh của mỗi email để đưa ra câu trả lời phù hợp và chính xác.

automation-machine-learningDựa vào công nghệ dữ liệu lớn và mô hình Học Máy, Các công ty sử dụng hệ thống tự động để phân loại và trả lời các email theo nội dung và quan trọng độ ưu tiên.

3.3. Chăm sóc sức khỏe và chẩn đoán y tế

Big data machine learning đã thay đổi cách chúng ta chăm sóc sức khỏe và chẩn đoán bệnh. Với khối lượng dữ liệu lớn từ các bệnh viện, phòng khám và thiết bị y tế kỹ thuật số, chúng ta có thể áp dụng machine learning để phân tích dữ liệu và tìm ra các xu hướng, dấu hiệu và triệu chứng của các bệnh lý. Điều này giúp cho việc chẩn đoán trở nên chính xác hơn và tăng cường khả năng phòng ngừa và điều trị bệnh

3.4. Ô tô tự lái

Một trong những ứng dụng đáng chú ý của big data & machine learning là xe tự lái. Các công ty như Tesla, Waymo và Uber đã sử dụng dữ liệu lớn và thuật toán Học Máy để phát triển công nghệ ô tô tự lái. Nhờ vào việc thu thập dữ liệu từ cảm biến radar, camera và Lidar, hệ thống có khả năng nhận diện và phản ứng với môi trường xung quanh, giúp xe tự lái điều khiển và lái an toàn trên đường.

3.5. Mạng xã hội

Các mạng xã hội như Facebook, Twitter và Instagram cũng đã tận dụng big data machine learning để mang lại những trải nghiệm tốt hơn cho người dùng. Dữ liệu lớn được sử dụng để phân tích và đánh giá sở thích, quan điểm và hành vi của người dùng. Kết quả là, các nội dung và thông tin được cá nhân hóa, gợi ý bạn bè và quảng cáo được tùy chỉnh đến từng người dùng cụ thể.

Big data machine learning đang xâm chiếm mọi lĩnh vực đời sống!

4. Kết luận

Big data machine learning đã mang lại nhiều ứng dụng thiết thực trong cuộc sống hàng ngày. Từ trợ lý cá nhân đến chăm sóc sức khỏe, từ ô tô tự lái đến mạng xã hội, chúng đã thay đổi cách chúng ta làm việc, sống và tương tác với thế giới xung quanh. Với tiềm năng không giới hạn của mô hình Học Máy, chúng ta có thể mong đợi thêm nhiều sự phát triển đáng kinh ngạc trong tương lai.

Xem thêm:

Chia sẻ bài viết:
Bài viết liên quan
error: Content is protected !!