Nhiệm vụ phân loại là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Khái niệm nhiệm vụ phân loại

Nhiệm vụ phân loại (classification task) là một bài toán trong học máy, trong đó mục tiêu là gán đầu vào vào một hoặc nhiều lớp (categories) xác định trước. Mỗi mẫu dữ liệu đầu vào sẽ được mô hình dự đoán thuộc về một hoặc nhiều nhãn rời rạc. Phân loại là một nhánh con của bài toán học có giám sát (supervised learning), vì dữ liệu huấn luyện phải đi kèm với nhãn đúng để mô hình học được mối quan hệ giữa đặc trưng và nhãn đầu ra.

Khác với hồi quy – nơi đầu ra là giá trị liên tục – phân loại chỉ quan tâm đến các đầu ra rời rạc. Ví dụ, bài toán xác định một email có phải là spam hay không là bài toán phân loại nhị phân. Trong khi đó, nhận diện chữ số viết tay từ 0 đến 9 là phân loại đa lớp. Việc chọn mô hình phân loại phù hợp sẽ phụ thuộc vào loại dữ liệu, số lượng lớp và yêu cầu chính xác.

Theo tài liệu từ Scikit-learn, một thư viện học máy phổ biến, các mô hình phân loại là thành phần cốt lõi trong các ứng dụng như phân tích văn bản, thị giác máy tính và hệ thống đề xuất. Tham khảo thêm tại Scikit-learn - Logistic Regression.

Phân loại theo số lượng lớp

Bài toán phân loại có thể được phân chia thành nhiều loại dựa trên cấu trúc nhãn đầu ra. Sự khác biệt giữa các loại này ảnh hưởng trực tiếp đến kiến trúc mô hình, cách tính hàm mất mát, cũng như chiến lược đánh giá hiệu quả.

Các dạng chính gồm:

• Phân loại nhị phân (Binary Classification): Chỉ có hai nhãn, ví dụ: dương tính/âm tính, hợp lệ/không hợp lệ.
• Phân loại đa lớp (Multiclass Classification): Nhiều nhãn rời rạc, một mẫu chỉ thuộc một lớp duy nhất. Ví dụ: nhận diện loài hoa.
• Phân loại đa nhãn (Multilabel Classification): Một mẫu có thể thuộc nhiều lớp cùng lúc. Ví dụ: phân loại thể loại của một bộ phim (có thể vừa là hành động, tâm lý, kinh dị).

Trong bài toán đa nhãn, mô hình thường phải học cách xử lý các mối quan hệ giữa các nhãn (label correlation), do đó yêu cầu cấu trúc mô hình phức tạp hơn so với các dạng còn lại.

Loại phân loại	Số lượng nhãn	Một mẫu có thể có nhiều nhãn?	Ví dụ
Nhị phân	2	Không	Phát hiện email spam
Đa lớp	> 2	Không	Nhận diện chữ số viết tay
Đa nhãn	> 2	Có	Phân loại thể loại phim

Quy trình tổng quát của một bài toán phân loại

Một quy trình phân loại điển hình trong học máy được triển khai theo các bước lặp đi lặp lại từ tiền xử lý dữ liệu đến triển khai mô hình. Việc tuân thủ quy trình chuẩn giúp mô hình đạt độ chính xác và khả năng tổng quát cao nhất.

Các bước cơ bản bao gồm:

1. Thu thập dữ liệu: Dữ liệu phải đại diện tốt cho các lớp cần phân loại. Có thể là ảnh, văn bản, tín hiệu sinh học, v.v.
2. Tiền xử lý: Làm sạch, chuẩn hóa, xử lý giá trị thiếu, mã hóa nhãn, trích xuất đặc trưng.
3. Chia tập: Phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện, kiểm tra và/hoặc kiểm định chéo (cross-validation).
4. Huấn luyện mô hình: Sử dụng tập huấn luyện để học mối quan hệ giữa đặc trưng và nhãn.
5. Đánh giá mô hình: Dùng tập kiểm tra để tính các chỉ số hiệu suất như accuracy, precision, recall, F1.
6. Triển khai và theo dõi: Đưa mô hình vào sử dụng thực tế và giám sát chất lượng theo thời gian.

Việc lựa chọn thuật toán phù hợp cần dựa vào tính chất của dữ liệu, khả năng giải thích, thời gian huấn luyện và độ nhạy với nhiễu. Mô hình đơn giản như logistic regression có thể đạt hiệu quả cao nếu dữ liệu được xử lý tốt.

Hàm mất mát và đánh giá hiệu suất

Trong bài toán phân loại, hàm mất mát được dùng để đo lường sai số giữa nhãn thực tế và đầu ra dự đoán. Hàm phổ biến nhất là cross-entropy (log loss), với công thức:

$L = - \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \sum_{c=1}^C y_{i,c} \log(\hat{y}_{i,c})$

Trong đó $y_{i,c}$ là nhãn thực tế và $\hat{y}_{i,c}$ là xác suất mô hình dự đoán cho lớp c tại mẫu i. Giá trị mất mát càng thấp cho thấy mô hình dự đoán càng gần với thực tế.

Đánh giá hiệu suất mô hình không chỉ dựa vào accuracy (độ chính xác), đặc biệt với dữ liệu mất cân bằng. Các chỉ số quan trọng khác gồm:

• Precision: Tỷ lệ mẫu dự đoán đúng trên tổng số mẫu được dự đoán thuộc lớp đó.
• Recall: Tỷ lệ mẫu dự đoán đúng trên tổng số mẫu thực sự thuộc lớp đó.
• F1 score: Trung bình điều hòa giữa precision và recall.
• Confusion matrix: Ma trận thể hiện sự phân bố giữa dự đoán và thực tế, hữu ích trong phân tích lỗi.

Xem thêm phân tích từ Google tại Google ML Crash Course - Precision and Recall.

Các thuật toán phân loại phổ biến

Trong học máy, nhiều thuật toán phân loại đã được phát triển và ứng dụng thành công trong các lĩnh vực khác nhau. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp không chỉ phụ thuộc vào loại dữ liệu mà còn vào hiệu suất, khả năng diễn giải và tốc độ huấn luyện.

Một số thuật toán phân loại phổ biến bao gồm:

• Logistic Regression: Là mô hình phân loại tuyến tính, đơn giản nhưng hiệu quả với dữ liệu có thể phân tách được. Sử dụng hàm sigmoid để dự đoán xác suất thuộc về một lớp cụ thể.
• Support Vector Machines (SVM): Tối ưu hóa siêu phẳng phân tách hai lớp với khoảng cách lớn nhất. Có thể mở rộng sang bài toán phi tuyến qua kernel trick.
• Decision Trees và Random Forest: Cấu trúc dạng cây giúp phân chia không gian đặc trưng thành các vùng phân loại. Random Forest kết hợp nhiều cây để giảm overfitting và tăng độ chính xác.
• K-Nearest Neighbors (KNN): Không yêu cầu huấn luyện mô hình, phân loại dựa trên đa số láng giềng gần nhất theo khoảng cách.
• Naive Bayes: Dựa trên định lý Bayes và giả định độc lập giữa các đặc trưng. Đơn giản, nhanh và đặc biệt hiệu quả với dữ liệu văn bản.
• Neural Networks: Mô hình mạng nơ-ron nhiều lớp có khả năng học biểu diễn phức tạp, phù hợp với dữ liệu có độ phi tuyến cao.

Bảng sau tóm tắt đặc điểm nổi bật của các thuật toán:

Thuật toán	Ưu điểm	Hạn chế
Logistic Regression	Dễ triển khai, giải thích rõ	Chỉ phù hợp dữ liệu tuyến tính
SVM	Hiệu quả cao với biên phân tách rõ	Khó mở rộng với tập lớn
Random Forest	Chống overfitting tốt	Thiếu khả năng giải thích từng quyết định
KNN	Không cần huấn luyện	Chậm khi dự đoán tập lớn
Naive Bayes	Hiệu quả với dữ liệu rời rạc	Giả định đặc trưng độc lập
Neural Networks	Học đặc trưng phi tuyến mạnh	Yêu cầu dữ liệu và tài nguyên lớn

Phân loại tuyến tính và phi tuyến

Một cách phân loại khác là dựa vào khả năng mô hình hóa mối quan hệ giữa đặc trưng và nhãn đầu ra là tuyến tính hay phi tuyến. Việc hiểu rõ sự khác biệt này giúp chọn mô hình và xử lý dữ liệu hợp lý hơn.

Mô hình phân loại tuyến tính sử dụng ranh giới phân tách là một siêu phẳng (hyperplane). Với dữ liệu có thể phân tách tuyến tính, các mô hình như logistic regression hoặc linear SVM đạt hiệu quả cao. Đặc điểm của các mô hình này là đơn giản, ít tham số và dễ giải thích.

Mô hình phân loại phi tuyến có khả năng học các ranh giới phức tạp, không tuyến tính. Chúng sử dụng các kỹ thuật như kernel (trong SVM) hoặc nhiều lớp ẩn (trong neural networks) để ánh xạ dữ liệu sang không gian mới. Ví dụ, Kernel SVM có thể dùng hàm RBF để xử lý dữ liệu không phân tách được tuyến tính trong không gian gốc.

Công thức tổng quát cho mô hình tuyến tính:

$f(x) = w^T x + b$

Trong khi đó, mô hình phi tuyến có thể biểu diễn dưới dạng:

$f(x) = w^T \phi(x) + b$, với $\phi(x)$ là ánh xạ phi tuyến.

Vấn đề mất cân bằng lớp

Dữ liệu trong thực tế thường không phân bố đều giữa các lớp. Trong các bài toán như phát hiện gian lận, ung thư, hoặc lỗi hiếm gặp trong sản xuất, một lớp chiếm tỷ lệ cực nhỏ so với phần còn lại. Điều này khiến mô hình dễ học theo xu hướng bỏ qua lớp hiếm và đạt accuracy cao nhưng vô nghĩa.

Ví dụ, nếu chỉ 1% dữ liệu là lỗi sản phẩm, mô hình dự đoán toàn bộ là "không lỗi" vẫn đạt 99% độ chính xác – nhưng không có giá trị thực tế. Vì vậy, cần áp dụng các kỹ thuật để xử lý mất cân bằng:

• Oversampling: Tăng số lượng mẫu của lớp thiểu số, ví dụ bằng kỹ thuật SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique).
• Undersampling: Giảm số lượng mẫu lớp đa số.
• Điều chỉnh trọng số mất mát: Gán trọng số cao hơn cho lớp hiếm khi tính hàm mất mát.

Trong các thư viện như Imbalanced-learn, các kỹ thuật này được tích hợp sẵn giúp quá trình huấn luyện hiệu quả hơn trong điều kiện dữ liệu lệch lớp.

Phân loại trong học sâu (Deep Learning)

Với sự phát triển của học sâu, các mô hình mạng nơ-ron ngày càng được ứng dụng nhiều cho bài toán phân loại, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu trích xuất đặc trưng phức tạp như ảnh, âm thanh và văn bản.

Trong các mô hình như CNN (convolutional neural networks), RNN (recurrent neural networks) hoặc Transformer, lớp cuối cùng thường là một lớp dense sử dụng hàm softmax để dự đoán xác suất các lớp. Hàm mất mát đi kèm là cross-entropy:

$L = - \sum_{c=1}^{C} y_c \log(\hat{y}_c)$

Deep learning cho phép mô hình học trực tiếp từ dữ liệu thô mà không cần trích xuất đặc trưng thủ công. Tuy nhiên, nó đòi hỏi lượng dữ liệu lớn, phần cứng mạnh và kỹ năng tối ưu hóa mô hình tốt.

Trong phân loại ảnh, mạng CNN đã giúp đạt độ chính xác vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Transformer như BERT và GPT cũng được huấn luyện cho các bài toán phân loại văn bản, phân tích cảm xúc, nhận diện ý định.

Ứng dụng thực tế của phân loại

Phân loại là một trong những ứng dụng phổ biến và có tác động thực tế cao nhất của học máy. Các mô hình phân loại được triển khai trong nhiều lĩnh vực:

• Y tế: Chẩn đoán bệnh từ hình ảnh X-quang, MRI, dữ liệu xét nghiệm. Ví dụ: phân loại tế bào ung thư.
• An ninh mạng: Phát hiện email spam, mã độc, hành vi tấn công.
• Ngôn ngữ: Phân loại cảm xúc, nhận diện chủ đề văn bản, phân tích ý định người dùng.
• Công nghiệp: Phân loại lỗi sản phẩm, tự động kiểm tra chất lượng bằng hình ảnh.

Mô hình phân loại cũng đóng vai trò trung tâm trong các hệ thống khuyến nghị (recommendation systems), chatbot, và ứng dụng AI tương tác thực tế.

Tài liệu tham khảo

1. Scikit-learn - Logistic Regression
2. Google ML Crash Course - Precision and Recall
3. Imbalanced-learn - Over-sampling
4. Machine Learning Mastery - Types of Classification
5. DeepAI - Classification