Thuật toán máy học là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Thuật toán máy học là tập hợp các phương pháp cho phép máy tính học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán mà không cần lập trình chi tiết từng bước. Chúng đóng vai trò nền tảng trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại, giúp mô hình cải thiện hiệu suất thông qua trải nghiệm và dữ liệu huấn luyện.

Định nghĩa thuật toán máy học

Thuật toán máy học là tập hợp các quy trình, mô hình toán học hoặc phương pháp tối ưu được sử dụng để xây dựng hệ thống có khả năng học từ dữ liệu. Khác với lập trình truyền thống, nơi nhà phát triển phải chỉ định mọi bước xử lý, thuật toán máy học giúp máy tính trích xuất quy luật ẩn từ dữ liệu đầu vào để thực hiện các tác vụ như phân loại, dự đoán, hoặc ra quyết định.

Về bản chất, các thuật toán này là cầu nối giữa dữ liệu và mô hình. Dữ liệu càng phong phú và đa dạng, mô hình được huấn luyện bằng thuật toán càng có khả năng tổng quát hóa tốt. Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo hiện nay, thuật toán máy học là nền tảng của nhiều ứng dụng trong thực tế như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích tài chính, hay chẩn đoán y khoa.

Theo IBM, thuật toán máy học chính là phần lõi cho phép hệ thống tự động cải thiện hiệu suất thông qua kinh nghiệm, cụ thể là thông qua việc học từ tập dữ liệu lịch sử.

Phân loại các thuật toán máy học

Thuật toán máy học được phân loại dựa trên cách chúng học từ dữ liệu và mục tiêu học. Phân loại cơ bản nhất chia thành ba nhóm chính: học có giám sát, học không giám sát, và học tăng cường. Mỗi nhóm phục vụ cho các loại bài toán khác nhau và yêu cầu các chiến lược huấn luyện khác nhau.

Học có giám sát (supervised learning) sử dụng tập dữ liệu có nhãn, trong đó mỗi mẫu dữ liệu được gán với một đầu ra mong muốn. Mục tiêu là học được hàm ánh xạ từ đầu vào đến đầu ra. Học không giám sát (unsupervised learning) làm việc với dữ liệu chưa gán nhãn, thường dùng để tìm cấu trúc tiềm ẩn hoặc phân cụm. Trong khi đó, học tăng cường (reinforcement learning) cho phép một tác nhân học cách tương tác với môi trường và nhận phần thưởng từ hành động của mình.

Một số phân nhóm thuật toán chi tiết hơn gồm:

  • Học bán giám sát (semi-supervised learning): kết hợp dữ liệu có nhãn và không nhãn
  • Học tự giám sát (self-supervised learning): sinh nhãn từ chính dữ liệu để huấn luyện
  • Học chuyển tiếp (transfer learning): tận dụng kiến thức từ bài toán khác để học nhanh hơn

Các thuật toán phổ biến trong học có giám sát

Học có giám sát là nhóm phổ biến nhất trong thực tiễn triển khai mô hình máy học. Các thuật toán điển hình bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, máy vector hỗ trợ (SVM), và K-láng giềng gần nhất (KNN). Mỗi thuật toán có ưu nhược điểm riêng và phù hợp với từng loại bài toán.

Hồi quy tuyến tính được sử dụng để dự đoán giá trị liên tục. Mô hình tìm đường thẳng (hoặc siêu phẳng) tốt nhất mô tả mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Công thức chuẩn được biểu diễn như sau:
y^=β0+β1x1+β2x2++βnxn\hat{y} = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n

Các thuật toán phân loại như hồi quy logistic hoặc SVM lại thích hợp cho các bài toán nhị phân hoặc đa lớp. Trong khi đó, cây quyết định và rừng ngẫu nhiên có khả năng xử lý dữ liệu không tuyến tính, và thường được sử dụng nhiều trong các hệ thống khuyến nghị, chẩn đoán bệnh hoặc phát hiện gian lận.

Bảng so sánh các thuật toán có giám sát tiêu biểu:

Thuật toánLoại bài toánƯu điểmNhược điểm
Linear RegressionHồi quyĐơn giản, dễ giải thíchKhông xử lý tốt quan hệ phi tuyến
Logistic RegressionPhân loạiHiệu quả với bài toán tuyến tínhGiả định phân phối tuyến tính
SVMPhân loạiHiệu quả với dữ liệu phức tạpChi phí tính toán cao với dữ liệu lớn
Random ForestPhân loại & Hồi quyKhả năng tổng quát tốtThiếu khả năng giải thích rõ ràng

Các thuật toán phổ biến trong học không giám sát

Trong học không giám sát, mô hình phải tự tìm hiểu cấu trúc dữ liệu mà không có thông tin gán nhãn trước đó. Các thuật toán nổi bật trong nhóm này bao gồm K-means, phân cụm phân cấp (hierarchical clustering), phân tích thành phần chính (PCA), và autoencoder.

K-means là thuật toán phân cụm đơn giản và hiệu quả, dùng để nhóm các điểm dữ liệu thành k cụm sao cho khoảng cách nội cụm nhỏ nhất. Công thức tối ưu của K-means nhằm mục tiêu tối thiểu tổng bình phương khoảng cách từ mỗi điểm đến trung tâm cụm: argminSi=1kxSixμi2\arg\min_{S} \sum_{i=1}^{k} \sum_{x \in S_i} \| x - \mu_i \|^2

PCA lại được sử dụng để giảm chiều dữ liệu trong khi vẫn giữ lại các thành phần biến thiên quan trọng. Autoencoder, thuộc lĩnh vực học sâu, học cách mã hóa đầu vào thành không gian ẩn và tái tạo lại đầu ra, từ đó có thể áp dụng cho nén dữ liệu, phát hiện bất thường và tiền xử lý dữ liệu.

Một số ứng dụng thực tế của học không giám sát:

  • Phân nhóm khách hàng theo hành vi tiêu dùng
  • Giảm chiều dữ liệu trước khi huấn luyện
  • Phát hiện điểm bất thường trong dữ liệu tài chính

Học tăng cường và các thuật toán tiêu biểu

Học tăng cường (Reinforcement Learning – RL) là một nhánh của học máy trong đó một tác nhân (agent) học cách hành động trong môi trường bằng cách nhận phần thưởng (reward) hoặc hình phạt cho mỗi hành động. Mục tiêu là tìm ra chính sách hành động tối ưu để tối đa hóa tổng phần thưởng tích lũy theo thời gian.

Quá trình học diễn ra thông qua thử – sai. Mỗi lần tác nhân tương tác với môi trường, nó sẽ quan sát trạng thái hiện tại s s , chọn hành động a a , nhận phần thưởng r r và chuyển sang trạng thái mới s s' . Một thuật toán RL điển hình là Q-learning, với công thức cập nhật giá trị hành động như sau: Q(s,a)Q(s,a)+α[r+γmaxaQ(s,a)Q(s,a)]Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] Trong đó α \alpha là tốc độ học và γ \gamma là hệ số chiết khấu phần thưởng tương lai.

Các thuật toán học tăng cường nổi bật hiện nay gồm:

  • Q-learning: Học bảng Q cho các cặp trạng thái – hành động
  • Deep Q-Network (DQN): Dùng mạng neural để xấp xỉ hàm Q trong môi trường có không gian trạng thái lớn
  • Policy Gradient: Tối ưu trực tiếp chính sách hành động bằng hàm mất mát gradient
  • Proximal Policy Optimization (PPO): Thuật toán gradient ổn định và phổ biến trong huấn luyện AI chơi game

Ứng dụng thực tế của các thuật toán máy học

Thuật toán máy học đã và đang được ứng dụng sâu rộng trong hầu hết các lĩnh vực khoa học, công nghệ và đời sống. Trong y tế, mô hình học máy giúp phát hiện ung thư từ ảnh X-quang, phân tích trình tự gene, và dự đoán nguy cơ bệnh mãn tính. Trong tài chính, các thuật toán được dùng để phân tích hành vi tín dụng, phát hiện gian lận giao dịch, và tối ưu hóa danh mục đầu tư.

Trong ngành bán lẻ và thương mại điện tử, các thuật toán như collaborative filtering hoặc deep learning recommendation engine được dùng để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và gợi ý sản phẩm. Trong giao thông và ô tô tự hành, thuật toán học sâu kết hợp học tăng cường giúp xe tự học cách lái trong môi trường thực tế.

Dưới đây là bảng minh họa một số ứng dụng theo lĩnh vực:

Lĩnh vựcỨng dụngThuật toán sử dụng
Y tếChẩn đoán ảnh y khoaCNN, SVM
Tài chínhPhát hiện gian lậnRandom Forest, Anomaly Detection
Thương mạiGợi ý sản phẩmKNN, Matrix Factorization
Giao thôngXe tự hànhDQN, PPO

Tham khảo ứng dụng học máy trong y học tại Nature Digital Medicine.

Đánh giá hiệu suất thuật toán máy học

Đánh giá mô hình là bước quan trọng để kiểm tra mức độ hiệu quả và khả năng tổng quát của thuật toán máy học. Việc lựa chọn chỉ số đánh giá phù hợp phụ thuộc vào loại bài toán: phân loại, hồi quy, hay phân cụm.

Với bài toán phân loại, các chỉ số phổ biến gồm độ chính xác (accuracy), độ chính xác thực sự (precision), độ nhạy (recall), và F1-score. Đối với hồi quy, có thể sử dụng sai số bình phương trung bình (MSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), hoặc hệ số xác định R2 R^2 . Với các thuật toán phân cụm, chỉ số Silhouette hoặc chỉ số Davies–Bouldin được dùng để đánh giá chất lượng phân nhóm.

Một số chỉ số đánh giá tiêu biểu:

  • Accuracy: Tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số mẫu
  • F1-score: Trung bình điều hòa của precision và recall
  • MSE: Trung bình bình phương sai số dự đoán
  • Silhouette score: Mức độ tách biệt giữa các cụm

Thách thức và hạn chế của các thuật toán máy học

Dù đạt được nhiều thành tựu, thuật toán máy học vẫn đối mặt với không ít thách thức. Đầu tiên là nhu cầu lớn về dữ liệu huấn luyện chất lượng cao. Dữ liệu không đầy đủ, mất cân bằng hoặc nhiễu sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất mô hình.

Tiếp theo là vấn đề thiếu khả năng giải thích (interpretability), đặc biệt trong các mô hình học sâu. Điều này gây khó khăn khi ứng dụng vào các lĩnh vực đòi hỏi tính minh bạch như y tế, tài chính hoặc pháp luật. Ngoài ra, các thuật toán còn dễ bị ảnh hưởng bởi thiên lệch (bias) trong dữ liệu, làm tăng rủi ro tái tạo bất công xã hội.

Thách thức khác gồm:

  • Chi phí tính toán và năng lượng cao đối với mô hình phức tạp
  • Overfitting nếu mô hình quá phức tạp so với dữ liệu
  • Thiếu khả năng tái sử dụng mô hình cho bài toán khác

Xu hướng phát triển của thuật toán máy học

Các nghiên cứu hiện đại đang tập trung phát triển thuật toán có khả năng học với dữ liệu hạn chế (few-shot learning), không cần nhãn (self-supervised learning), hoặc kết hợp học có cấu trúc (graph-based learning). Đồng thời, AutoML (Automated Machine Learning) đang giúp giảm bớt yêu cầu kỹ thuật bằng cách tự động hóa quy trình chọn mô hình, xử lý dữ liệu và tinh chỉnh siêu tham số.

Trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích (Explainable AI – XAI) cũng là một lĩnh vực phát triển mạnh, với mục tiêu tăng độ tin cậy và minh bạch trong các quyết định dựa trên mô hình học máy. Việc kết hợp giữa tính chính xác và khả năng giải thích đang trở thành ưu tiên hàng đầu trong các ứng dụng nhạy cảm.

Các thư viện mã nguồn mở đóng vai trò quan trọng trong phổ cập thuật toán ML:

  • Scikit-learn: thư viện học máy đơn giản và phổ biến trong Python
  • TensorFlow: framework học sâu mạnh mẽ do Google phát triển
  • PyTorch: framework học sâu được ưa chuộng nhờ sự linh hoạt và trực quan

Tài liệu tham khảo

  1. IBM. (n.d.). What is machine learning? Retrieved from https://www.ibm.com/topics/machine-learning
  2. Scikit-learn Documentation. (n.d.). Retrieved from https://scikit-learn.org/
  3. Google AI. (n.d.). TensorFlow. Retrieved from https://www.tensorflow.org/
  4. Meta AI. (n.d.). PyTorch. Retrieved from https://pytorch.org/
  5. Topol, E. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Digital Medicine

Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề thuật toán máy học:

Học Máy Trong Y Học Dịch bởi AI
Ovid Technologies (Wolters Kluwer Health) - Tập 132 Số 20 - Trang 1920-1930 - 2015
Nhờ vào những tiến bộ trong công suất xử lý, bộ nhớ, lưu trữ và kho dữ liệu chưa từng có, máy tính đang được yêu cầu giải quyết những nhiệm vụ học tập ngày càng phức tạp, thường đạt được thành công bất ngờ. Máy tính giờ đây đã thành thạo một biến thể phổ biến của trò chơi poker, học các luật vật lý từ dữ liệu thực nghiệm, và trở thành chuyên gia trong các trò chơi điện tử - những nhiệm vụ ...... hiện toàn bộ
#học máy #sức khỏe #phân tích dữ liệu #thuật toán #chăm sóc lâm sàng
PHÂN TÁCH TỰ ĐỘNG VÙNG NUÔI THỦY SẢN SỬ DỤNG NGUỒN ẢNH VIỄN THÁM ĐỘ PHÂN GIẢI CAO VÀ THUẬT TOÁN MÁY HỌC TẠI ĐẦM SAM CHUỒN - HÀ TRUNG, THỪA THIÊN HUẾ
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Nông nghiệp - Tập 7 Số 2 - Trang 3666-3676 - 2023
Để quy hoạch hoạt động nuôi trồng thủy sản, việc lập bản đồ chính xác vùng nuôi từ ảnh viễn thám là mục tiêu quan trọng. Tuy nhiên, quá trình này còn hạn chế như độ chính xác phân loại dao động theo nhiều địa điểm, ảnh viễn thám sử dụng có độ phân giải chưa cao, phương pháp phân loại phức tạp. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp khoanh vùng hướng đối tượng (Object-based Image Analysis - OBIA) và mô...... hiện toàn bộ
#Cầu Hai #NTTS #OBIA #PlanetScope #Random Forest #Tam Giang
ỨNG DỤNG CÁC THUẬT TOÁN HỌC MÁY ĐỂ ĐÁNH GIÁ BỘ CƠ SỞ DỮ LIỆU TRONG PHÂN LOẠI RỐI LOẠN PHỔ TỰ KỶ
Dalat University Journal of Science - - Trang 39-51 - 2020
Bài báo này, chúng tôi trình bày kết quả đánh giá bộ cơ sở dữ liệu trong phân loại rối loạn phổ tự kỷ (ASD) trẻ em trên kho dữ liệu UCI. Chúng tôi tiến hành đánh giá bộ dữ liệu với các thuật toán SVM và Random Forest, đồng thời khảo sát thêm các thuật toán Decision Trees, Logistic Regression, K-Nearest-Neighbors, Naïve Bayes, và mạng nơ-ron Multi Layer Perceptron (MLP). Kết quả thử nghiệm trên bảy...... hiện toàn bộ
#Rối loạn phổ tự kỷ #Sàng lọc rối loạn phổ tự kỷ #Thuật toán học máy.
Đề xuất các mô hình máy học ước tính khối lượng vật tư trong giai đoạn ý tưởng dự án
TẠP CHÍ VẬT LIỆU & XÂY DỰNG - Tập 12 Số 05 - 2022
Chi phí dự án trong giai đoạn ý tưởng có vai trò quan trọng đến sự thành công của một dự án xây dựng. Các mô hình chi phí trong giai đoạn này thường chưa chi tiết hóa các chi phí vật tư, máy móc thiết bị, nhân công. Điều này đã làm các nhà quản lý dự án chưa chủ động dự trù các nguồn lực ngay từ ban đầu. Đặc biệt chi phí vật tư thường chiếm tỷ trọng lớn trong cơ cấu chi phí xây dựng các dự án dân ...... hiện toàn bộ
#Thuật toán máy học #Weka #Bê tông cốt thép #Ước tính khối lượng vật tư
Mô hình tác nhân - tự động tế bào cho sự dao động động của giao thông EV và nhu cầu sạc dựa trên thuật toán học máy Dịch bởi AI
Neural Computing and Applications - Tập 31 - Trang 4639-4652 - 2018
Xe điện (EV) là một trong những thành phần hàng đầu của lưới điện thông minh và liên kết chặt chẽ hệ thống điện với mạng lưới đường bộ. Sự ngẫu nhiên về không gian và thời gian trong việc phân phối sạc điện sẽ gây ra những tác động tiêu cực đến việc phân phối điện trong lưới điện. Nghiên cứu hiện tại chủ yếu tập trung vào những suy luận toán học từ dữ liệu thống kê, trong khi sự chuyển động động c...... hiện toàn bộ
#xe điện #lưới điện thông minh #thuật toán học máy #mô phỏng nhu cầu sạc #dao động giao thông
Mô hình chẩn đoán ung thư tuyến tụy dựa trên sự kết hợp giữa thuật toán ước lượng phân bố và thuật toán di truyền Dịch bởi AI
Neural Computing and Applications - Tập 32 - Trang 5425-5434 - 2019
Kể từ đầu thế kỷ hai mươi mốt, mức sống của con người đã được cải thiện liên tục, theo đó là sự thay đổi trong cấu trúc chế độ ăn uống và thói quen sinh hoạt. Những thay đổi này đã ảnh hưởng đến hệ thống nội tiết của cơ thể, gây tổn thương cho mô tuyến tụy. Trong số các bệnh lý về mô tuyến tụy, ung thư tuyến tụy là loại bệnh nguy hiểm nhất đối với sức khỏe con người vì khả năng phát hiện kém và tỷ...... hiện toàn bộ
#chẩn đoán ung thư tuyến tụy #thuật toán di truyền #thuật toán ước lượng phân bố #máy học #dữ liệu bệnh lý
Phương pháp lai cho việc phát triển các mô hình toán học của hệ thống kỹ thuật hóa học trong điều kiện không rõ ràng Dịch bởi AI
Mathematical Models and Computer Simulations - Tập 10 - Trang 748-758 - 2018
Một phương pháp lai được đề xuất để phát triển một tập hợp có cấu trúc (phức tạp) các mô hình toán học cho một hệ thống kỹ thuật hóa học (CES) phức tạp của nhà máy lọc dầu trong những điều kiện không rõ ràng dựa trên nhiều loại thông tin khác nhau. Dựa trên kết quả nghiên cứu cho từng yếu tố CES, thông tin thu thập được và tiêu chí lựa chọn, một mô hình toán học của một yếu tố CES được xây dựng, s...... hiện toàn bộ
#Hệ thống kỹ thuật hóa học #mô hình toán học #tối ưu hóa #nhà máy lọc dầu #điều kiện không rõ ràng
Phân tích học tập để dự đoán hiệu suất học tập của sinh viên: Nghiên cứu trường hợp từ nền tảng học tập cộng tác dựa trên neurodidactics Dịch bởi AI
Springer Science and Business Media LLC - Tập 27 - Trang 12913-12938 - 2022
Trong công trình này, 29 đặc trưng đã được định nghĩa và triển khai để được tự động trích xuất và phân tích trong bối cảnh NeuroK, một nền tảng học tập nằm trong khuôn khổ của neurodidactics. Neurodidactics là một khuôn khổ giáo dục giải quyết tối ưu hóa quá trình học tập và giảng dạy từ góc độ chức năng của não bộ. Trong bối cảnh này, các đặc trưng được trích xuất có thể được đưa làm đầu vào cho ...... hiện toàn bộ
#neurodidactics #phân tích học tập #thuật toán học máy #dự đoán hiệu suất sinh viên #học tập xã hội #học tập xây dựng
Các ứng dụng của học sâu trong phát hiện malware di động: Một đánh giá hệ thống về tài liệu Dịch bởi AI
Neural Computing and Applications - Tập 34 - Trang 1007-1032 - 2021
Để phát hiện và giải quyết các loại malware khác nhau, các kỹ thuật mới đã được đề xuất, trong đó thuật toán học sâu đóng vai trò quan trọng. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về sự phát triển của các phương pháp phát hiện malware di động dựa trên học sâu, nhưng chúng vẫn chưa được xem xét một cách chi tiết. Bài báo này nhằm mục tiêu xác định, đánh giá và tổng hợp các bài báo đã được công bố liên quan...... hiện toàn bộ
#học sâu #phát hiện malware #khảo sát tài liệu hệ thống #thuật toán học máy #đặc trưng
ML-SLSTSVM: một máy vector hỗ trợ đôi có cấu trúc và phương pháp bình phương nhỏ nhất mới cho học đa nhãn Dịch bởi AI
Pattern Analysis and Applications - Tập 23 - Trang 295-308 - 2019
Học đa nhãn (MLL) là một nhiệm vụ học có giám sát đặc biệt, trong đó một thể hiện đơn có thể thuộc về nhiều lớp đồng thời. Ngày nay, các phương pháp MLL ngày càng được yêu cầu nhiều trong các ứng dụng hiện đại, chẳng hạn như phân loại chức năng protein, nhận diện giọng nói và phân loại dữ liệu văn bản. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một bộ phân loại sử dụng máy vector hỗ trợ đôi có cấu tr...... hiện toàn bộ
#học đa nhãn #máy vector hỗ trợ #phương pháp bình phương nhỏ nhất #phân loại #thuật toán phi tuyến
Tổng số: 23   
  • 1
  • 2
  • 3