Học máy (Machine Learning – ML) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng các thuật toán giúp máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình trực tiếp. ML có thể được chia thành nhiều phương pháp khác nhau, trong đó Neural Network (Mạng nơ-ron nhân tạo) là một trong những phương pháp quan trọng. Tuy nhiên, ngoài Neural Network, còn nhiều phương pháp khác mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi trong thực tế.

1. Học Có Giám Sát (Supervised Learning)

Trong học có giám sát, mô hình học từ một tập dữ liệu đã được gán nhãn sẵn. Điều này có nghĩa là mỗi mẫu dữ liệu đều có một đầu vào (input) và một đầu ra mong muốn (label/output).

Một số thuật toán phổ biến:

• Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Dùng để dự đoán giá trị liên tục (ví dụ: dự đoán giá nhà, doanh thu bán hàng).
• Hồi quy logistic (Logistic Regression): Dùng cho bài toán phân loại nhị phân (ví dụ: phân loại email là spam hay không).
• Cây quyết định (Decision Tree): Chia nhỏ dữ liệu thành các nhánh để đưa ra quyết định.
• Rừng ngẫu nhiên (Random Forest): Một tập hợp của nhiều cây quyết định để tăng độ chính xác.
• Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM): Phù hợp cho bài toán phân loại với không gian dữ liệu phức tạp.

2. Học Không Giám Sát (Unsupervised Learning)

Không giống như học có giám sát, học không giám sát làm việc với dữ liệu chưa có nhãn, tức là mô hình tự tìm ra các mẫu ẩn hoặc mối quan hệ trong dữ liệu.

Một số thuật toán phổ biến:

• Phân cụm K-means (K-means Clustering): Nhóm các điểm dữ liệu thành K cụm khác nhau dựa trên khoảng cách.
• Phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering): Xây dựng cây phân cấp để nhóm dữ liệu.
• Phân rã giá trị kỳ dị (Singular Value Decomposition – SVD) và Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA): Được sử dụng để giảm chiều dữ liệu, giúp tối ưu hóa mô hình và xử lý dữ liệu lớn.

3. Học Tăng Cường (Reinforcement Learning – RL)

Học tăng cường là một phương pháp mà mô hình (thường gọi là agent) học cách tương tác với môi trường để tối ưu hóa phần thưởng. Cách tiếp cận này tương tự như cách con người học hỏi từ kinh nghiệm và thử nghiệm sai.

Các thuật toán phổ biến:

• Q-learning: Một thuật toán cơ bản của học tăng cường giúp agent tối ưu hóa hành động theo thời gian.
• Deep Q-Network (DQN): Kết hợp Q-learning với Deep Learning để xử lý môi trường phức tạp.
• Policy Gradient: Một phương pháp dựa trên xác suất giúp cải thiện chính sách hành động trực tiếp.

4. Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (Neural Network)

Mạng nơ-ron là một phương pháp mạnh mẽ trong ML, đặc biệt trong Deep Learning (học sâu). Nó mô phỏng cách hoạt động của não người thông qua các nơ-ron nhân tạo, kết nối theo nhiều tầng (layer).

Các loại mạng nơ-ron phổ biến:

• Mạng nơ-ron truyền thẳng (Feedforward Neural Network – FNN): Kiến trúc cơ bản nhất của neural network.
• Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN): Rất hiệu quả trong xử lý hình ảnh và nhận diện đối tượng.
• Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network – RNN): Chuyên dùng trong xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản và âm thanh.
• Mạng Transformer (BERT, GPT, T5, etc.): Hiện đang là xu hướng cho các bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

So sánh Các Phương Pháp Học Máy

Phương pháp	Có nhãn?	Ứng dụng chính
Học có giám sát (Supervised Learning)	Có	Dự đoán giá trị, phân loại dữ liệu (chẩn đoán y khoa, dự báo tài chính)
Học không giám sát (Unsupervised Learning)	Không	Phân nhóm khách hàng, nén dữ liệu (giảm chiều dữ liệu)
Học tăng cường (Reinforcement Learning)	Không trực tiếp	AI chơi game, robot tự hành, giao dịch chứng khoán
Mạng Nơ-ron (Neural Network)	Tùy bài toán	Nhận diện hình ảnh, NLP, tự động hóa

 

Kết Luận

Machine Learning có nhiều phương pháp khác nhau, từ các mô hình thống kê đơn giản như hồi quy tuyến tính đến các hệ thống phức tạp như mạng nơ-ron sâu. Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng, tùy thuộc vào dữ liệu và bài toán cụ thể. Neural Network đang là xu hướng mạnh mẽ nhất, nhưng các phương pháp truyền thống như SVM, Random Forest hay K-means vẫn rất hữu ích trong nhiều ứng dụng thực tế.