Machine learning là gì?

Machine Learning (ML) là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và tự cải thiện hiệu quả hoạt động mà không cần lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ.

Top 8 thuật toán trong machine learning

1. Thuật toán Hồi quy (Regression)

 Linear Regression (Hồi quy tuyến tính)

• Dùng cho: Bài toán dự đoán giá trị liên tục (như giá nhà, nhiệt độ).
• Nguyên tắc: Tìm đường thẳng tốt nhất mô tả mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra.
• Đơn giản và phổ biến: Là bước khởi đầu lý tưởng để học ML.

  

   

2. Thuật toán Phân loại (Classification)

Logistic Regression (Hồi quy Logistic)

• Dùng cho: Bài toán phân loại nhị phân (như "Có/Không", "True/False").
• Nguyên tắc: Sử dụng hàm sigmoid để dự đoán xác suất một mẫu thuộc về một lớp.
• Ứng dụng thực tế: Dự đoán bệnh tật, phát hiện email spam.

K-Nearest Neighbors (KNN)

• Dùng cho: Bài toán phân loại hoặc hồi quy.
• Nguyên tắc: Tìm các điểm gần nhất trong dữ liệu và dựa vào "láng giềng" để dự đoán.
• Thích hợp cho newbies: Đơn giản, dễ hiểu và không yêu cầu đào tạo phức tạp.

3. Thuật toán Cây quyết định (Decision Tree)

Decision Tree

• Dùng cho: Cả phân loại và hồi quy.
• Nguyên tắc: Xây dựng một cấu trúc cây dựa trên các quy tắc để chia nhỏ dữ liệu thành các nhóm.
• Ưu điểm: Dễ trực quan hóa và hiểu cách hoạt động.

Random Forest

• Dùng cho: Cải thiện hiệu suất của Decision Tree.
• Nguyên tắc: Kết hợp nhiều cây quyết định để đưa ra dự đoán chính xác hơn.
• Độ mạnh: Giảm thiểu overfitting, phù hợp cho newbies muốn tiến xa hơn.

  

   

4. Thuật toán Hỗ trợ Vector (Support Vector Machine - SVM)

• Dùng cho: Bài toán phân loại và hồi quy.
• Nguyên tắc: Tìm một siêu phẳng (hyperplane) để phân chia các lớp dữ liệu.
• Ưu điểm: Hiệu quả trên các bộ dữ liệu nhỏ và có biên phân cách rõ ràng.

5. Thuật toán Phân cụm (Clustering)

K-Means

• Dùng cho: Phân nhóm dữ liệu không có nhãn (unsupervised learning).
• Nguyên tắc: Chia dữ liệu thành các cụm (cluster) dựa trên khoảng cách.
• Ứng dụng: Phân đoạn khách hàng, nhận diện mẫu.

6. Thuật toán Giảm kích thước (Dimensionality Reduction)

Principal Component Analysis (PCA)

• Dùng cho: Giảm số chiều dữ liệu (feature), giúp trực quan hóa và tăng tốc độ tính toán.
• Nguyên tắc: Tìm các trục chính (principal components) biểu diễn dữ liệu tốt nhất.

7. Thuật toán Deep Learning cơ bản

Perceptron (Mạng thần kinh cơ bản)

• Dùng cho: Xây dựng nền tảng về mạng neuron nhân tạo (Neural Networks).
• Nguyên tắc: Mô phỏng cách hoạt động của neuron sinh học.

Convolutional Neural Networks (CNN) và Recurrent Neural Networks (RNN)

• Được giới thiệu ở mức cơ bản để hiểu các ứng dụng nâng cao như:
  • CNN: Xử lý ảnh (computer vision).
  • RNN: Xử lý chuỗi thời gian (time-series) hoặc ngôn ngữ (NLP).

8. Thuật toán Tăng cường (Boosting Algorithms)

Gradient Boosting và XGBoost

• Dùng cho: Tối ưu hóa hiệu suất của các thuật toán phân loại hoặc hồi quy.
• Nguyên tắc: Kết hợp nhiều mô hình yếu (weak learners) để tạo thành mô hình mạnh hơn.
• Lý do học: Là công cụ mạnh mẽ trong các cuộc thi ML thực tế.

Mặc dù có rất nhiều thuật toán trong machine learning, những thuật toán này là phổ biến nhất và là một điểm khởi đầu lý tưởng để bạn tìm hiểu nếu mới bước chân vào lĩnh vực này!

THÔNG TIN LIÊN HỆ:

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN GIẢI PHÁP SAO MAI

Địa chỉ: Tầng 4, Lucky Building, 81 Trần Thái Tông, Cầu Giấy, Hà Nội

Hotline: 090.818.4188

Email: info@saomaisoft.com

Trang web:  https://www.fasolutions.vn/

Fanpage: https://www.facebook.com/saomaisolutiongroup/