Bạn có bao giờ tự hỏi làm sao Netflix biết bạn thích phim gì, hay làm sao Gmail quét được thư rác? Đó chính là sức mạnh của Machine Learning (Học máy).

Python là ngôn ngữ số 1 cho AI và Machine Learning nhờ vào các thư viện mạnh mẽ như scikit-learn. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu quy trình “dạy” một cỗ máy biết tư duy và dự báo dữ liệu.

1. Machine Learning là gì? (Dưới góc độ lập trình)

Thay vì viết hàng nghìn dòng lệnh if-else để giải quyết một bài toán, chúng ta đưa Dữ liệu và Kết quả vào máy tính. Nó sẽ tự tìm ra quy luật (Model). Sau đó, khi có dữ liệu mới, Model sẽ tự đưa ra dự báo.

2. Quy trình 4 bước huấn luyện mô hình ML

Để xây dựng một ứng dụng AI thành công, bạn cần tuân theo một “đường ống” (Pipeline) dữ liệu chuẩn chỉnh.

1. Dữ liệu (Data): Thu thập và chia làm 2 bộ: Training (để học) và Testing (để kiểm tra).
2. Huấn luyện (Training): Sử dụng các thuật toán (như Random Forest, SVC) để máy tính tìm quy luật.
3. Đánh giá (Evaluation): Kiểm tra độ chính xác của mô hình trên bộ dữ liệu Testing.
4. Dự báo (Prediction): Sử dụng mô hình đã hoàn thiện để giải quyết các bài toán thực tế.

3. Phân biệt Regression (Hồi quy) và Classification (Phân loại)

Có hai dạng bài toán phổ biến nhất mà bạn sẽ gặp phải khi bắt đầu với Machine Learning.

• Regression (Hồi quy): Dự báo một con số cụ thể. Ví dụ: Dự báo giá nhà vào năm tới, dự báo giá Bitcoin ngày mai.
• Classification (Phân loại): Chia đối tượng vào các nhóm. Ví dụ: Phân loại email là “Spam” hay “Không Spam”, phân loại khối u là “Lành tính” hay “Ác tính”.

4. Ví dụ code đầu tiên với scikit-learn

Thư viện scikit-learn giúp việc lập trình ML trở nên cực kỳ tinh gọn. Dưới đây là ví dụ chia dữ liệu và huấn luyện một mô hình đơn giản:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Giả sử X là dữ liệu đặc trưng, y là kết quả (nhãn)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Khởi tạo thuật toán
model = LogisticRegression()

# Huấn luyện máy học
model.fit(X_train, y_train)

# Đưa ra dự báo
predictions = model.predict(X_test)

# Kiểm tra độ chính xác
print("Độ chính xác:", accuracy_score(y_test, predictions))

Thế giới Machine Learning vô cùng rộng lớn, nhưng con đường vạn dặm nào cũng bắt đầu từ những bước chân đầu tiên.

Để đi xa hơn trên con đường này, bạn cần một lộ trình bài bản và người hướng dẫn tâm huyết. Bài cuối cùng sẽ giúp bạn tìm được bến đỗ ưng ý.

👉 Học Python ở đâu uy tín? Tiêu chí chọn khóa học chất lượng

Đón xem bài tiếp theo: Lộ trình học Python 2026: Từ tay ngang đến chuyên gia dữ liệu!**