Vai trò của machine learning và khai phá dữ liệu trong thị giác máy tính

Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ mạnh mẽ, có khả năng phân tích nhiều loại dữ liệu và học hỏi từ dữ liệu theo thời gian. Ví dụ, thị giác máy tính, một nhánh của AI, tập trung vào việc hiểu dữ liệu hình ảnh. Một lĩnh vực quan trọng khác là machine learning (ML), lĩnh vực này cùng với khai phá dữ liệu đóng vai trò lớn trong việc cải thiện model thị giác máy tính. Khai phá dữ liệu tập trung vào việc tìm ra các mẫu hữu ích trong dataset lớn, còn machine learning sử dụng những mẫu này để huấn luyện model AI thực hiện tác vụ mà không cần hướng dẫn chi tiết.

Những công nghệ này ngày càng phổ biến trong các ngành như xe tự lái, tài chính và sản xuất nhờ những tiến bộ vượt bậc trong những năm gần đây. Trong bài viết này, chúng ta sẽ giải thích khai phá dữ liệu và machine learning là gì, cách áp dụng chúng trong thị giác máy tính và cách chúng kết hợp để thúc đẩy tiến bộ trong các lĩnh vực như y tế.

Học máy là gì?#

Machine learning giúp máy móc có thể học theo cách tương tự con người, sử dụng dữ liệu và thuật toán để nhận diện mẫu và đưa ra quyết định với sự hướng dẫn tối thiểu của con người. Khi được tiếp xúc với dữ liệu theo thời gian, các hệ thống này dần đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Quy trình này sử dụng thuật toán để đưa ra dự đoán hoặc phân loại dựa trên dữ liệu đầu vào. Trước tiên, thuật toán nhận diện các mẫu và đưa ra phỏng đoán có cơ sở hoặc suy luận ban đầu. Để đánh giá độ chính xác, một hàm lỗi so sánh đầu ra của model với các ví dụ đã biết, sau đó hệ thống điều chỉnh tham số để giảm thiểu lỗi. Chu trình đánh giá và điều chỉnh này tiếp tục tự động cho đến khi model đạt được mức hiệu năng mong muốn.

Thông thường, có bốn loại học máy: học có giám sát, học không giám sát, học bán giám sát và học tăng cường. Hãy cùng xem từng loại:

• Học có giám sát: Thuật toán học từ dữ liệu đã gán nhãn để dự đoán đầu ra cho dữ liệu đầu vào mới. Các hệ thống lọc thư rác trên dịch vụ email sử dụng học có giám sát.
• Học không giám sát: Khác với học có giám sát, phương pháp này xử lý dữ liệu chưa được gán nhãn. Thuật toán tự nhận diện mẫu hoặc nhóm dữ liệu dựa trên điểm tương đồng mà không cần hướng dẫn. Phương pháp này thường được dùng cho các tác vụ như phát hiện bất thường.
• Học bán giám sát: Phương pháp này kết hợp một lượng nhỏ dữ liệu đã gán nhãn với một tập dữ liệu lớn hơn chưa được gán nhãn. Thuật toán học từ cả hai loại dữ liệu để cải thiện độ chính xác, nhờ đó hữu ích khi dữ liệu có nhãn khan hiếm hoặc tốn kém.
• Học tăng cường: Ở phương pháp này, thuật toán học bằng cách tương tác với môi trường và nhận phần thưởng hoặc hình phạt tùy theo hành động. Thuật toán liên tục cải thiện bằng cách hướng đến tối đa hóa phần thưởng, và thường được ứng dụng trong các lĩnh vực như robot, trò chơi và xe tự lái.

Hình 1. Các loại học máy.

Khai phá dữ liệu là gì?#

Khai phá dữ liệu là quá trình khám phá và phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm ra những mẫu ẩn, xu hướng và thông tin chuyên sâu có giá trị mà không thể nhận thấy ngay. Quá trình này chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích bằng cách kết hợp các kỹ thuật thống kê, học máy và công cụ quản lý cơ sở dữ liệu để xác định mối liên hệ và mẫu trong dữ liệu.

Quy trình bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính, rồi sắp xếp dữ liệu theo định dạng có cấu trúc. Sau đó, dữ liệu được làm sạch để loại bỏ lỗi, điểm không nhất quán hoặc thông tin còn thiếu, đảm bảo dữ liệu chính xác. Khi dữ liệu đã sẵn sàng, các thuật toán tiên tiến và phương pháp thống kê được sử dụng để phân tích dữ liệu.

Dưới đây là một số kỹ thuật phổ biến nhất được sử dụng để phân tích dữ liệu:

• Phân loại: Nhóm dữ liệu vào các danh mục được xác định trước dựa trên những mẫu đã nhận diện.
• Phân cụm: Nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau để xác định các nhóm tự nhiên trong dữ liệu.
• Kết hợp: Xác định mối quan hệ giữa các biến, chẳng hạn như tìm ra những mặt hàng thường được mua cùng nhau.

Các kỹ thuật này giúp trích xuất những mẫu có ý nghĩa và thông tin chuyên sâu từ dữ liệu. Sau đó, kết quả được diễn giải và trình bày theo cách dễ hiểu và có thể áp dụng, chuyển dữ liệu thô thành thông tin chuyên sâu có giá trị để hỗ trợ bạn đưa ra quyết định sáng suốt.

Hình 2. Các bước trong quy trình khai phá dữ liệu.

Tìm hiểu ứng dụng của học máy và khai phá dữ liệu#

Machine learning và khai phá dữ liệu có thể tạo ra khác biệt lớn trong nhiều ứng dụng thuộc nhiều ngành. Để hiểu tác động của các công nghệ này, chúng ta sẽ lấy ngành bán lẻ làm ví dụ.

Machine learning đặc biệt hữu ích với các nhà bán lẻ phụ thuộc vào doanh số trực tuyến. Các doanh nghiệp lớn như eBay và Amazon đang sử dụng công cụ machine learning tích hợp trong toàn bộ chu kỳ bán hàng. Một trong những ứng dụng chính của công nghệ này trong bán lẻ là đối sánh sản phẩm. Quy trình này nhận diện và liên kết các mặt hàng giống hệt nhau giữa những danh mục khác nhau, hữu ích cho việc so sánh giá, tạo trang sản phẩm hợp nhất và phát hiện khoảng trống sản phẩm. Đối sánh thủ công phù hợp với danh mục nhỏ, còn ML cho phép xử lý danh mục lớn hơn nhiều một cách hiệu quả. Công nghệ này cũng hỗ trợ nhiều kiểu đối sánh sản phẩm như khớp chính xác, khớp gần đúng, khớp hình ảnh, khớp thuộc tính, khớp danh mục và khớp xuyên miền.

Hình 3. Các kiểu đối sánh sản phẩm.

Một ứng dụng thú vị của khai phá dữ liệu trong bán lẻ là tìm hiểu hành vi khách hàng, đặc biệt thông qua phân khúc khách hàng. Có thể nhóm khách hàng dựa trên các đặc điểm chung như nhân khẩu học, thói quen mua sắm, lịch sử mua hàng trước đây, v.v. Nhà bán lẻ có thể sử dụng các nhóm này để xây dựng chiến lược tiếp thị mới nhằm tiếp cận khách hàng hiện tại và tương lai.

Nói về hành vi khách hàng, một ứng dụng quan trọng khác của khai phá dữ liệu trong ngành bán lẻ là phân tích tỷ lệ rời bỏ, còn gọi là tình trạng khách hàng ngừng sử dụng dịch vụ hoặc mất khách hàng. Nhà bán lẻ có thể tìm hiểu nhóm khách hàng nào đang rời bỏ, lý do họ rời bỏ và cách cải thiện khả năng giữ chân khách hàng. Dù không thể tránh hoàn toàn tình trạng khách hàng rời bỏ, việc nhận diện mẫu thông qua khai phá dữ liệu giúp nhà bán lẻ chủ động thực hiện các biện pháp như đưa ra ưu đãi đặc biệt hoặc phiếu giảm giá để giảm thất thoát khách hàng.

Hình 4. Phân khúc khách hàng.

Mối liên hệ giữa ML, khai phá dữ liệu và thị giác máy tính#

Thị giác máy tính là một lĩnh vực AI phụ thuộc nhiều vào machine learning để dạy máy tính diễn giải dữ liệu hình ảnh từ ảnh và video. Trong khi đó, khai phá dữ liệu có thể hỗ trợ các ứng dụng thị giác máy tính bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu thô để xác định những ảnh phù hợp nhất cho quá trình huấn luyện model. Điều này rất quan trọng vì giúp đảm bảo model học từ những ví dụ tốt nhất, giảm dữ liệu không cần thiết và tập trung vào những yếu tố quan trọng. Nhờ vậy, khai phá dữ liệu giúp model thị giác máy tính hoạt động hiệu quả và chính xác hơn, cải thiện các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn instance và phân loại ảnh.

Khám phá các ứng dụng sử dụng ML, khai phá dữ liệu và thị giác máy tính#

Để hiểu sự cộng hưởng giữa ML, khai phá dữ liệu và thị giác máy tính, hãy cùng xem xét một ví dụ ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Machine learning, khai phá dữ liệu và thị giác máy tính đang thúc đẩy những tiến bộ lớn trong lĩnh vực y tế. Các cơ sở y tế như Johns Hopkins Medicine tại Hoa Kỳ đang sử dụng những công nghệ này để phân tích ảnh y tế và phát hiện sớm bệnh tật cũng như bất thường như khối u. Có thể sử dụng các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 để phân tích ảnh và nhận diện bất thường, trong khi machine learning có thể tìm ra các mẫu trong hồ sơ bệnh nhân cho thấy nguy cơ sức khỏe tiềm ẩn. Sau đó, khai phá dữ liệu có thể tìm kiếm lượng lớn dữ liệu liên quan để giúp tìm phương pháp điều trị hiệu quả hoặc cách chữa trị tiềm năng. Bằng cách kết hợp các công nghệ này, chuyên gia y tế có thể chẩn đoán chính xác hơn và xây dựng kế hoạch điều trị tốt hơn, từ đó cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.

Hình 5. Sử dụng YOLOv8 để phát hiện khối u.

Thách thức và định hướng tương lai#

Dù các ứng dụng sử dụng thị giác máy tính, khai phá dữ liệu và machine learning mang lại nhiều lợi ích, vẫn cần cân nhắc một số hạn chế. Những đổi mới này thường cần lượng dữ liệu rất lớn để hoạt động hiệu quả, đồng thời quyền riêng tư dữ liệu có thể là mối lo ngại. Ví dụ, hệ thống thị giác máy tính trong cửa hàng bán lẻ có thể thu thập và xử lý dữ liệu người tiêu dùng; người tiêu dùng cần được thông báo về việc dữ liệu của họ đang được thu thập.

Ngoài vấn đề quyền riêng tư dữ liệu, độ phức tạp của model thị giác máy tính cũng là một thách thức khác. Khi cần đưa ra quyết định có cơ sở, việc hiểu cách các model này tạo ra một đầu ra cụ thể có thể khó khăn. Bất chấp những thách thức này, ngày càng có nhiều biện pháp được triển khai để giúp các giải pháp AI có trách nhiệm hơn. Ví dụ, các kỹ thuật như học liên kết ngày càng phổ biến vì cho phép phát triển AI đồng thời bảo vệ quyền riêng tư.

Học liên kết là phương pháp giúp model học từ dữ liệu trong khi vẫn giữ dữ liệu tại vị trí ban đầu. Thay vì tập hợp toàn bộ dữ liệu vào một cơ sở dữ liệu tập trung, model được huấn luyện trực tiếp trên các thiết bị hoặc máy chủ riêng lẻ đang lưu trữ dữ liệu. Sau đó, các thiết bị này chỉ gửi lại bản cập nhật model, thay vì dữ liệu thực tế. Các bản cập nhật model được sử dụng để cải thiện model tổng thể.

Điểm chính cần ghi nhớ#

Machine learning và khai phá dữ liệu đều đóng vai trò quan trọng trong thị giác máy tính. Chúng giúp phân tích lượng lớn dữ liệu hình ảnh, khám phá những thông tin chuyên sâu quan trọng và cải thiện nhiều lĩnh vực như y tế, mua sắm trực tuyến và xe tự lái. Dù vẫn còn những thách thức như bảo vệ quyền riêng tư và tìm hiểu các model phức tạp, những phương pháp mới như học liên kết đang giúp giải quyết các vấn đề này. Khi các công nghệ tiếp tục phát triển, chúng có thể giúp cải thiện việc ra quyết định và thúc đẩy nhiều đổi mới trong các lĩnh vực, giúp cuộc sống hiệu quả và kết nối hơn.

Quan tâm đến AI? Hãy ghé thăm kho lưu trữ GitHub để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI và đừng quên tham gia cộng đồng. Khám phá cách chúng tôi ứng dụng AI trong các ngành như sản xuất và y tế.