Machine Learning Cơ Bản

Machine Learning (ML) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng.

Machine Learning là gì?

Machine Learning là quá trình mà máy tính sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định.

Các loại Machine Learning

1. Supervised Learning (Học có giám sát)

Mô hình học từ dữ liệu đã được gán nhãn.

Ví dụ:

• Phân loại email spam
• Dự đoán giá nhà
• Nhận dạng hình ảnh

Các thuật toán phổ biến:

• Linear Regression
• Logistic Regression
• Decision Trees
• Random Forest
• Support Vector Machines (SVM)

2. Unsupervised Learning (Học không giám sát)

Mô hình học từ dữ liệu không có nhãn để tìm các mẫu ẩn.

Ví dụ:

• Phân cụm khách hàng
• Phát hiện bất thường
• Giảm chiều dữ liệu

Các thuật toán phổ biến:

• K-Means Clustering
• Hierarchical Clustering
• Principal Component Analysis (PCA)

3. Reinforcement Learning (Học tăng cường)

Mô hình học thông qua tương tác với môi trường và nhận phần thưởng/phạt.

Ví dụ:

• Chơi game
• Robot tự động
• Xe tự lái

Quy trình Machine Learning

1. Thu thập dữ liệu

Gathering relevant data for your problem.

2. Chuẩn bị dữ liệu

• Data Cleaning
• Feature Engineering
• Data Transformation

3. Chia dữ liệu

• Training Set (70-80%)
• Validation Set (10-15%)
• Test Set (10-15%)

4. Chọn mô hình

Chọn thuật toán phù hợp với vấn đề.

5. Huấn luyện mô hình

Training the model on training data.

6. Đánh giá mô hình

• Accuracy
• Precision
• Recall
• F1-Score

7. Tối ưu hóa

• Hyperparameter Tuning
• Feature Selection
• Model Ensembling

8. Triển khai

Deploying the model to production.

Thư viện Python cho ML

Scikit-learn

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Chia dữ liệu
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Huấn luyện mô hình
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# Dự đoán
predictions = model.predict(X_test)

TensorFlow / Keras

Cho Deep Learning và Neural Networks.

PyTorch

Một framework khác cho Deep Learning.

Ứng dụng thực tế

• Healthcare: Chẩn đoán bệnh, phát hiện ung thư
• Finance: Phát hiện gian lận, dự đoán giá cổ phiếu
• E-commerce: Gợi ý sản phẩm, phân tích hành vi
• Transportation: Xe tự lái, tối ưu tuyến đường
• Entertainment: Gợi ý phim, nhận dạng giọng nói

Kết luận

Machine Learning đang thay đổi cách chúng ta giải quyết vấn đề. Bắt đầu với các khái niệm cơ bản và thực hành với các dự án thực tế sẽ giúp bạn thành thạo lĩnh vực này.