Các mô hình học máy được đào tạo như thế nào?

Nhiều người đánh đồng học máy (ML) với AI, cho dù họ có nhận ra hay không. ML là một trong những tập hợp con thú vị và hứa hẹn nhất trong lĩnh vực này và tất cả đều xoay quanh việc đào tạo mô hình học máy.

Nếu bạn muốn một thuật toán trả lời các câu hỏi hoặc hoạt động độc lập, trước tiên bạn phải dạy nó nhận dạng các mẫu. Quá trình đó được gọi là đào tạo và được cho là bước quan trọng nhất trong hành trình học máy. Đào tạo đặt nền tảng cho các trường hợp sử dụng trong tương lai của các mô hình ML và là nơi bắt nguồn thành công hay thất bại của chúng. Đây là một cái nhìn sâu hơn về cách nó hoạt động.

Khái niệm cơ bản về đào tạo mô hình học máy

Đào tạo máy học bắt đầu với khai thác dữ liệu trong nhiều trường hợp. Đây là tài nguyên mà bạn sẽ dạy thuật toán của mình, vì vậy việc đào tạo đáng tin cậy bắt đầu bằng việc thu thập thông tin chính xác, có liên quan. Các nhà khoa học dữ liệu thường sẽ bắt đầu với các tập dữ liệu mà họ quen thuộc để giúp phát hiện những điểm không chính xác, ngăn ngừa các vấn đề phát sinh. Hãy nhớ rằng, mô hình ML của bạn chỉ có thể hiệu quả khi thông tin của nó chính xác và rõ ràng.

Tiếp theo, các nhà khoa học dữ liệu chọn một mô hình phù hợp với nhận dạng mẫu mà họ muốn. Những điều này khác nhau về độ phức tạp, nhưng tất cả đều tập trung vào việc tìm ra những điểm tương đồng và khác biệt trong các tập dữ liệu. Bạn sẽ cung cấp cho mô hình một số quy tắc để xác định các mẫu hoặc loại thông tin khác nhau, sau đó điều chỉnh mô hình cho đến khi mô hình có thể nhận ra chính xác các xu hướng này.

Từ đó, quá trình đào tạo là một chuỗi dài thử và sai. Bạn sẽ cung cấp cho thuật toán thêm một số dữ liệu, xem thuật toán diễn giải nó như thế nào, sau đó điều chỉnh nó nếu cần để làm cho nó chính xác hơn. Khi quá trình tiếp tục, mô hình sẽ ngày càng đáng tin cậy và xử lý các vấn đề phức tạp hơn.

Kỹ thuật đào tạo ML

Khái niệm cơ bản về đào tạo ML phần lớn vẫn giống nhau giữa các phương pháp, nhưng các cách tiếp cận cụ thể rất khác nhau. Dưới đây là một số kỹ thuật đào tạo máy học phổ biến nhất mà bạn sẽ thấy được sử dụng ngày nay.

1. Học tập có giám sát

Hầu hết các kỹ thuật ML thuộc hai loại chính: học có giám sát hoặc không giám sát. Các phương pháp được giám sát sử dụng các tập dữ liệu được dán nhãn để cải thiện độ chính xác của chúng. Đầu vào và đầu ra được gắn nhãn cung cấp cơ sở cho mô hình để đo lường hiệu suất của nó, giúp mô hình học hỏi theo thời gian.

Học có giám sát thường phục vụ một trong hai nhiệm vụ: phân loại, xếp dữ liệu vào các danh mục hoặc hồi quy, phân tích mối quan hệ giữa các biến khác nhau, thường đưa ra dự đoán từ thông tin chi tiết này. Trong cả hai trường hợp, các mô hình được giám sát đều mang lại độ chính xác cao nhưng cần rất nhiều nỗ lực của các nhà khoa học dữ liệu để gắn nhãn cho chúng.

2. Học không giám sát

Ngược lại, các phương pháp học máy không giám sát không sử dụng dữ liệu được dán nhãn. Do đó, chúng yêu cầu sự can thiệp tối thiểu của con người, do đó có tiêu đề “không giám sát”. Điều đó có thể hữu ích cho ngày càng thiếu các nhà khoa học dữ liệu, nhưng vì chúng hoạt động khác nhau nên các mô hình này phù hợp hơn với các nhiệm vụ khác.

Các mô hình ML được giám sát hoạt động tốt trên các mối quan hệ trong tập dữ liệu, trong khi các mô hình ML không được giám sát tiết lộ những kết nối đó là gì. Không giám sát là cách phù hợp nếu bạn cần đào tạo một mô hình để khám phá thông tin chi tiết từ dữ liệu, chẳng hạn như phát hiện bất thường hoặc tối ưu hóa quy trình.

3. Đào tạo phân tán

Đào tạo phân tán là một kỹ thuật cụ thể hơn trong đào tạo mô hình ML. Nó có thể được giám sát hoặc không giám sát và phân chia khối lượng công việc trên nhiều bộ xử lý để tăng tốc quá trình. Thay vì chạy một tập dữ liệu tại một thời điểm thông qua một mô hình, phương pháp này sử dụng điện toán phân tán để xử lý đồng thời nhiều tập dữ liệu.

Bởi vì nó chạy nhiều hơn cùng một lúc, đào tạo phân tán có thể rút ngắn đáng kể thời gian cần thiết để đào tạo một mô hình. Tốc độ đó cũng cho phép bạn tạo các thuật toán chính xác hơn, vì bạn có thể làm nhiều việc hơn để tinh chỉnh chúng trong cùng một khung thời gian.

4. Học đa nhiệm

Học đa nhiệm là một loại hình đào tạo ML khác thực hiện nhiều việc cùng một lúc. Trong các kỹ thuật này, bạn dạy một mô hình thực hiện một số nhiệm vụ liên quan cùng một lúc thay vì làm từng việc mới. Ý tưởng là cách tiếp cận theo nhóm này tạo ra kết quả tốt hơn so với bất kỳ nhiệm vụ đơn lẻ nào.

Học đa nhiệm rất hữu ích khi bạn gặp hai vấn đề với sự giao thoa giữa các tập dữ liệu của chúng. Nếu một thông tin có ít thông tin được gắn nhãn hơn thông tin kia, thì những gì mô hình học được từ tập hợp đầy đủ hơn có thể giúp mô hình hiểu được thông tin nhỏ hơn. Bạn sẽ thường thấy những kỹ thuật này trong thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

5. Chuyển giao học tập

Học chuyển tương tự nhưng có cách tiếp cận tuyến tính hơn. Kỹ thuật này dạy cho người mẫu một nhiệm vụ, sau đó sử dụng nhiệm vụ đó làm cơ sở để bắt đầu học điều gì đó liên quan. Do đó, thuật toán có thể ngày càng chính xác hơn theo thời gian và quản lý các vấn đề phức tạp hơn.

Nhiều thuật toán deep learning sử dụng transfer learning vì đó là một cách tốt để xây dựng các nhiệm vụ ngày càng khó khăn và phức tạp. Xem xét cách học sâu chiếm 40% giá trị hàng năm trong tất cả các phân tích dữ liệu, bạn nên biết các mô hình này hình thành như thế nào. 

Đào tạo mô hình học máy là một lĩnh vực rộng

Năm kỹ thuật này chỉ là một ví dụ về cách bạn có thể đào tạo một mô hình máy học. Các nguyên tắc cơ bản vẫn giống nhau trong các cách tiếp cận khác nhau, nhưng đào tạo mô hình ML là một lĩnh vực rộng lớn và đa dạng. Các phương pháp học tập mới sẽ xuất hiện khi công nghệ được cải thiện, đưa lĩnh vực này đi xa hơn nữa.