Vai trò của machine learning và data mining trong computer vision

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mạnh mẽ, rất hữu ích trong việc phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau và học hỏi từ chúng 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 học máy (ML), 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 kiếm các mẫu hữu ích trong những dataset lớn, còn học máy sử dụng các mẫu này để huấn luyện model AI thực hiện các 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 vì đã phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu khai phá dữ liệu và học máy là gì, cách chúng được sử dụng trong thị giác máy tính và cách chúng phối hợp để thúc đẩy tiến bộ trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe. Hãy bắt đầu nào!

Học máy là gì?#

Học máy cho phép máy móc học theo cách tương tự con người, sử dụng dữ liệu và thuật toán để xác định các mẫu, đồng thời đưa ra quyết định với rất ít sự hướng dẫn của con người. Khi các hệ thống này tiếp xúc với dữ liệu theo thời gian, chúng dần đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

Quy trình này sử dụng các thuật toán để đưa ra dự đoán hoặc phân loại dựa trên dữ liệu đầu vào. Trước tiên, thuật toán xác định các mẫu và đưa ra phỏng đoán hoặc suy luận có cơ sở ban đầu. Để đánh giá độ chính xác, 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 kỳ đánh giá và điều chỉnh này tự động tiếp tục cho đến khi model đạt được mức hiệu năng mong muốn.

Nhìn chung, 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: Các thuật toán học từ dữ liệu đã gắn nhãn để dự đoán đầu ra cho những 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 làm việc với dữ liệu chưa được gắn nhãn. Thuật toán xác định các mẫu hoặc nhóm dữ liệu dựa trên những điểm tương đồng mà không cần hướng dẫn. Phương pháp này thường được sử dụng cho các tác vụ như phát hiện bất thường.

• Học bán giám sát: Phương pháp này kết hợp một lượng nhỏ dữ liệu đã gắn nhãn với một tập dữ liệu lớn hơn chưa được gắn nhãn. Thuật toán học từ cả hai loại dữ liệu để cải thiện độ chính xác, nên rất hữu ích khi dữ liệu đã gắn nhãn khan hiếm hoặc tốn kém.

• Học tăng cường: Trong phương pháp này, thuật toán học bằng cách tương tác với môi trường và nhận phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của mình. Thuật toán liên tục cải thiện bằng cách hướng tới việc tối đa hóa phần thưởng và thường được sử dụng trong các lĩnh vực như robot, game và xe tự lái.

Hình 1. Các loại học máy.

Khai phá dữ liệu là gì?#

Khai phá dữ liệu là quy trình khám phá và phân tích các dataset lớn để tìm ra những mẫu, xu hướng tiềm ẩn và thông tin chuyên sâu có giá trị nhưng không dễ nhận thấy ngay. Quy 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 các mối liên hệ và mẫu trong dữ liệu.

Quy trình bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính, rồi sắp xếp dữ liệu thành một 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, nhằm đảm bảo độ chính xác. Khi dữ liệu đã sẵn sàng, các thuật toán nâng cao 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 các mẫu của những mặt hàng thường được mua cùng nhau.

Những kỹ thuật này giúp trích xuất các mẫu và thông tin chuyên sâu có ý nghĩa từ dữ liệu. Sau đó, các phát hiện được diễn giải và trình bày theo cách dễ hiểu và có thể hành động, biến 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 khai phá dữ liệu.

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

Có nhiều ứng dụng trong đa dạng ngành mà học máy và khai phá dữ liệu có thể tạo ra khác biệt rất lớn. Để hiểu tác động của những công nghệ này, chúng ta sẽ sử dụng ngành bán lẻ làm ví dụ.

Học máy có thể đặc biệt hữu ích cho các nhà bán lẻ phụ thuộc vào doanh số bán hàng trực tuyến. Những doanh nghiệp lớn như eBay và Amazon đang sử dụng các công cụ học máy tích hợp trong toàn bộ chu kỳ bán hàng. Một trong những cách chính mà các doanh nghiệp bán lẻ sử dụng công nghệ này là đối sánh sản phẩm. Quy trình này xác định và liên kết các mặt hàng giống hệt nhau giữa những catalog khác nhau, hữu ích cho việc so sánh giá, tạo các trang sản phẩm hợp nhất và phát hiện khoảng trống sản phẩm. Mặc dù đối sánh thủ công phù hợp với các catalog nhỏ, ML cho phép xử lý hiệu quả những catalog lớn hơn nhiều. Công nghệ này cũng hỗ trợ nhiều loại đối sánh sản phẩm, như đối sánh chính xác, đối sánh gần đúng, đối sánh hình ảnh, đối sánh thuộc tính, đối sánh danh mục và đối sánh xuyên miền.

Hình 3. Các loại đối sánh sản phẩm.

Một ứng dụng thú vị của khai phá dữ liệu trong lĩnh vực bán lẻ là tìm hiểu hành vi khách hàng, đặc biệt thông qua phân khúc khách hàng. Khách hàng có thể được nhóm dựa trên các đặc điểm chung như nhân khẩu học, mô hình mua sắm, lịch sử mua hàng trước đây, v.v. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng những nhóm này để xây dựng các chiến lược marketing mới nhằm tiếp cận người mua hiện tại và tương lai.

Nói về hành vi khách hàng, một trường hợp sử dụng quan trọng khác của khai phá dữ liệu trong bán lẻ là phân tích tỷ lệ rời bỏ, còn được gọi là tình trạng mất khách hàng. Các nhà bán lẻ có thể tìm hiểu những loại khách hàng nào đang rời đi, lý do họ rời đi và cách cải thiện khả năng giữ chân khách hàng. Mặc dù một mức độ rời bỏ nhất định là không thể tránh khỏi, việc xác định các mẫu thông qua khai phá dữ liệu cho phép các nhà bán lẻ chủ động thực hiện những biện pháp như đưa ra ưu đãi đặc biệt hoặc coupon để giảm tình trạng mất 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 thực chất là một tập con của học máy, tập trung vào việc dạy máy tính diễn giải dữ liệu hình ảnh từ hình 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 hình ảnh phù hợp nhất cho việc 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 giúp model tập trung vào những yếu tố quan trọng. Nhờ đó, khai phá dữ liệu giúp các model thị giác máy tính hoạt động hiệu quả và chính xác hơn, cải thiện các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và phân đoạn instance.

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 một ví dụ về ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Học máy, khai phá dữ liệu và thị giác máy tính đang thúc đẩy những tiến bộ lớn trong chăm sóc sức khỏe. Các cơ sở y tế như Johns Hopkins Medicine tại Hoa Kỳ đang sử dụng những công nghệ này để phân tích hình ảnh y tế và phát hiện sớm bệnh cũng như các bất thường như khối u. Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh và xác định những bất thường, trong khi học máy có thể tìm ra các mẫu trong hồ sơ bệnh nhân cho thấy những vấn đề tiềm ẩn về sức khỏe. Sau đó, khai phá dữ liệu có thể tìm kiếm trong lượng lớn dữ liệu liên quan để hỗ trợ tìm ra phương pháp điều trị hiệu quả hoặc cách chữa trị khả thi. Bằng cách kết hợp các công nghệ này, chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể chẩn đoán tình trạng bệnh chính xác hơn và xây dựng kế hoạch điều trị tốt hơn, qua đó cải thiện kết quả điều trị của bệnh nhân.

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

Thách thức và định hướng tương lai#

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

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

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

Những điểm chính#

Cả học máy và khai phá dữ liệu đều đóng vai trò rất 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 chăm sóc sức khỏe, mua sắm trực tuyến và xe tự lái. Mặc dù tồn tại các thách thức như bảo vệ quyền riêng tư và tìm hiểu những model phức tạp, các phương pháp mới như học liên kết đang giúp giải quyết những vấn đề này. Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng có khả năng dẫn đến việc ra quyết định tốt hơn và tạo ra nhiều đổi mới hơn trong nhiều lĩnh vực, giúp cuộc sống của chúng ta hiệu quả và kết nối hơn.

Bạn tò mò về AI? Hãy xem repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu những đóng góp của chúng tôi cho AI và đừng quên tương tác với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá cách chúng tôi đang định hình lại các ngành như sản xuất và chăm sóc sức khỏe bằng công nghệ AI tiên tiến.