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

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:
$\hat{y} = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n$

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 toán	Loại bài toán	Ưu điểm	Nhược điểm
Linear Regression	Hồi quy	Đơn giản, dễ giải thích	Không xử lý tốt quan hệ phi tuyến
Logistic Regression	Phân loại	Hiệu quả với bài toán tuyến tính	Giả định phân phối tuyến tính
SVM	Phân loại	Hiệu quả với dữ liệu phức tạp	Chi phí tính toán cao với dữ liệu lớn
Random Forest	Phân loại & Hồi quy	Khả năng tổng quát tốt	Thiếu 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: $\arg\min_{S} \sum_{i=1}^{k} \sum_{x \in S_i} \| x - \mu_i \|^2$

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 $s$, chọn hành động $a$, nhận phần thưởng $r$ và chuyển sang trạng thái mới $s'$. Một thuật toán RL điển hình là Q-learning, với công thức cập nhật giá trị hành động như sau: $Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)]$ Trong đó $\alpha$ là tốc độ học và $\gamma$ 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 vực	Ứng dụng	Thuật toán sử dụng
Y tế	Chẩn đoán ảnh y khoa	CNN, SVM
Tài chính	Phát hiện gian lận	Random Forest, Anomaly Detection
Thương mại	Gợi ý sản phẩm	KNN, Matrix Factorization
Giao thông	Xe tự hành	DQN, 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 $R^2$. 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