Vai trò của học máy và khai thác dữ liệu trong thị giác máy tính

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mạnh mẽ, rất giỏi trong việc phân tích các loại dữ liệu khác nhau và học hỏi từ chúng theo thời gian. Ví dụ, computer vision, một nhánh của AI, tập trung vào việc hiểu dữ liệu trực quan. Một lĩnh vực quan trọng khác là machine learning (ML), cùng với khai thác dữ liệu, đóng vai trò lớn trong việc cải thiện computer vision models. Khai thác dữ liệu tập trung vào việc tìm kiếm các mẫu hữu ích trong các datasets lớn, trong khi machine learning sử dụng các mẫu này để huấn luyện các mô hình AI xử lý các tác vụ mà không cần hướng dẫn chi tiết.

Các công nghệ này đang trở nên phổ biến hơn trong các ngành công nghiệp như self-driving cars, finance và manufacturing vì chúng đã phát triển rất nhiều trong những năm gần đây. Trong bài viết này, chúng ta sẽ phân tích khai thác dữ liệu và machine learning là gì, cách chúng được sử dụng trong computer vision và cách chúng hoạt động cùng nhau để thúc đẩy tiến bộ trong các lĩnh vực như healthcare. Hãy cùng bắt đầu!

Machine learning là gì?#

Machine learning giúp máy móc có thể học theo cách tương tự như con người, sử dụng dữ liệu và thuật toán để xác định các mẫu và đưa ra quyết định với sự hướng dẫn tối thiểu 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.

Quá trình này hoạt động bằng cách sử dụng các thuật toán để đưa ra dự đoán hoặc classifications dựa trên dữ liệu đầu vào. Thuật toán trước tiên xác định các mẫu và đưa ra một educated guess or inference ban đầu. Để đo lường độ chính xác, hàm lỗi so sánh đầu ra của mô hình với các ví dụ đã biết, và hệ thống sau đó điều chỉnh các parameters của nó để giảm thiểu mọi lỗi. Vòng lặp đánh giá và điều chỉnh này tiếp tục diễn ra tự động cho đến khi mô hình đạt đến mức performance mong muốn.

Nhìn chung có bốn loại machine learning: supervised, unsupervised, semi-supervised và reinforcement learning. Hãy cùng xem qua từng loại:

• Supervised learning: Các thuật toán học từ dữ liệu có nhãn để dự đoán đầu ra cho các đầu vào mới. Các hệ thống lọc thư rác trên các dịch vụ email sử dụng supervised learning.

• Unsupervised learning: Khác với supervised learning, phương pháp này hoạt động với dữ liệu không có nhãn. Thuật toán xác định các mẫu hoặc nhóm dữ liệu dựa trên sự tương đồng mà không có bất kỳ sự hướng dẫn nào. Nó thường được sử dụng cho các tác vụ như phát hiện bất thường.

• Semi-supervised learning: Phương pháp này kết hợp một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn với tập hợp dữ liệu không có nhãn lớn hơn. Thuật toán học từ cả hai để cải thiện độ chính xác, làm cho nó hữu ích khi dữ liệu có nhãn khan hiếm hoặc đắt đỏ.

• Reinforcement learning: Tại đây, thuật toán học bằng cách tương tác với môi trường của nó và nhận phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên các hành động của nó. Nó tiếp tục cải thiện bằng cách hướng tới việc tối đa hóa phần thưởng và thường được sử dụng trong các lĩnh vực như robot, chơi game và xe tự lái.

Hình 1. Các loại machine learning.

Data mining là gì?#

Data mining là quá trình khám phá và phân tích các datasets lớn để tìm ra các mẫu ẩn, xu hướng và thông tin chi tiết có giá trị không thể nhìn thấy ngay lập tức. Nó bao gồm việc chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích bằng cách sử dụng kết hợp các kỹ thuật thống kê, machine learning và các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu để xác định các mối liên hệ và mẫu trong dữ liệu.

Quá trình bắt đầu bằng việc gathering data từ các nguồn khác nhau, như cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính, và tổ chức nó thành một định dạng có cấu trúc. Sau đó, data is cleaned để loại bỏ mọi lỗi, điểm bất hợp lý hoặc chi tiết bị thiếu để đảm bảo tính chính xác. Khi dữ liệu đã sẵn sàng, các thuật toán nâng cao và phương pháp thống kê được sử dụng để phân tích nó.

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

• Classification: Phân nhóm dữ liệu vào các danh mục được xác định trước dựa trên các mẫu đã xác định.
• Clustering: Gom các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau để xác định các nhóm tự nhiên trong dữ liệu.
• Association: Xác định mối quan hệ giữa các biến, chẳng hạn như tìm các mẫu các mặt hàng thường được mua cùng nhau.

Các kỹ thuật này giúp trích xuất các mẫu và thông tin chi tiết có ý nghĩa từ dữ liệu. Các phát hiện sau đó được diễn giải và trình bày theo cách giúp chúng dễ hiểu và có thể hành động, turning raw data into valuable insights giúp bạn đưa ra các quyết định sáng suốt.

Fig 2. Các bước liên quan trong khai thác dữ liệu.

Tìm hiểu các ứng dụng của machine learning và data mining#

Có rất nhiều ứng dụng trong một loạt các ngành công nghiệp nơi machine learning và khai thác dữ liệu có thể tạo ra sự khác biệt lớn. Để hiểu tác động của các công nghệ này, chúng ta sẽ sử dụng retail industry làm ví dụ.

Machine learning có thể đặc biệt hữu ích cho các retailers phụ thuộc vào doanh số bán hàng trực tuyến. Các doanh nghiệp lớn như eBay và Amazon đang sử dụng các công cụ machine learning tích hợp trong toàn bộ chu kỳ bán hàng của họ. Một trong những cách chính mà các doanh nghiệp bán lẻ sử dụng nó là để khớp sản phẩm. Nó liên quan đến việc xác định và liên kết các mặt hàng giống hệt nhau trên các danh mục khác nhau, điều này hữu ích cho việc so sánh giá cả, tạo các trang sản phẩm hợp nhất và phát hiện các khoảng trống sản phẩm. Trong khi việc khớp thủ công hoạt động tốt cho các danh mục nhỏ, ML giúp xử lý các danh mục lớn hơn nhiều một cách hiệu quả. Nó cũng hỗ trợ các loại khớp sản phẩm khác nhau, như khớp chính xác, khớp gần đúng, khớp hình ảnh, khớp thuộc tính, khớp danh mục và khớp liên miền.

Fig 3. Các loại khớp sản phẩm.

Một ứng dụng thú vị của khai thác dữ liệu trong bán lẻ là tìm hiểu hành vi của khách hàng, đặc biệt thông qua phân đoạn khách hàng. Khách hàng có thể được nhóm lại dựa trên các đặc điểm chung, như nhân khẩu học, mô hình mua sắm, lịch sử mua hàng trước đó, v.v. Các retailers có thể sử dụng các nhóm này để tạo ra các chiến lược tiếp thị 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 data mining trong bán lẻ là phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ (churn analysis), còn được gọi là sự suy giảm hoặc mất mát khách hàng. Các nhà bán lẻ có thể hiểu rõ hơn về loại khách hàng nào đang rời đi, tại sao họ rời đi và cách cải thiện tỷ lệ giữ chân. Mặc dù một mức độ rời bỏ nhất định là không thể tránh khỏi, nhưng việc xác định các mẫu thông qua data mining giúp các nhà bán lẻ có thể thực hiện các bước chủ động, như cung cấp các ưu đãi đặc biệt hoặc phiếu giảm giá để giảm thiểu sự mất mát khách hàng.

Fig 4. Phân đoạn khách hàng.

Mối liên hệ giữa ML, data mining và computer vision#

Computer vision thực chất là một tập con của machine learning tập trung vào việc dạy máy tính diễn giải dữ liệu trực quan từ images và videos. Trong khi đó, khai thác dữ liệu có thể hỗ trợ computer vision applications bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu thô để xác định các hình ảnh phù hợp nhất cho model training. Điều này rất quan trọng vì nó giúp đảm bảo rằng mô hình học hỏi từ các ví dụ tốt nhất, cắt giảm dữ liệu không cần thiết và giúp nó tập trung vào những gì quan trọng. Kết quả là, khai thác dữ liệu giúp computer vision models hoạt động hiệu quả và chính xác hơn, cải thiện các tasks như object detection, image classification và instance segmentation.

Khám phá các ứng dụng sử dụng ML, data mining và computer vision#

Để hiểu sự cộng hưởng của ML, data mining và computer vision, hãy cùng xem qua một ví dụ về ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Machine learning, khai thác dữ liệu và computer vision đang thúc đẩy những tiến bộ lớn trong lĩnh vực healthcare. Các tổ chức y tế như Johns Hopkins Medicine ở Hoa Kỳ đang sử dụng các công nghệ này để phân tích medical images và phát hiện các bệnh tật cũng như các điểm bất thường như tumors từ sớm. Các computer vision models như Ultralytics YOLOv8 có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh nhằm xác định bất kỳ điểm bất thường nào, trong khi machine learning có thể tìm thấy các mẫu trong hồ sơ bệnh án có thể chỉ ra các vấn đề health tiềm ẩn. Khai thác dữ liệu sau đó có thể can thiệp để tìm kiếm thông qua lượng lớn dữ liệu liên quan nhằm giúp find effective treatments or possible cures. Bằng cách kết hợp các công nghệ này, các healthcare professionals có thể chẩn đoán các tình trạng bệnh chính xác hơn và phát triển các kế hoạch điều trị tốt hơn, cuối cùng cải thiện patient outcomes.

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

Thách thức và hướng đi trong tương lai#

Mặc dù các applications that use computer vision, khai thác dữ liệu và machine learning mang lại nhiều lợi ích khác nhau, nhưng vẫn có một số hạn chế cần xem xét. Những đổi mới này thường cần lượng lớn dữ liệu để hoạt động tốt, và data privacy có thể là một mối quan tâm. Ví dụ, các hệ thống computer vision trong các cửa hàng bán lẻ có thể thu thập và xử lý dữ liệu người tiêu dùng, và điều quan trọng là người tiêu dùng phải được thông báo rằng dữ liệu của họ đang được thu thập.

Ngoài các vấn đề về bảo mật dữ liệu, độ phức tạp của các mô hình computer vision là một vấn đề khác. Có thể khó hiểu cách các mô hình này đạt được một đầu ra nhất định khi cố gắng đưa ra các quyết định sáng suốt. Bất chấp những thách thức này, ngày càng có nhiều biện pháp được đưa ra nhằm làm cho AI solutions more responsible và mượt mà hơn. Ví dụ, các kỹ thuật như học liên kết (federated learning) đang trở nên phổ biến hơn vì chúng cho phép phát triển AI đồng thời đảm bảo bảo vệ quyền riêng tư.

Học liên kết là một phương pháp giúp các mô hình học hỏi từ dữ liệu trong khi giữ nguyên dữ liệu ở vị trí ban đầu của nó. Thay vì thu thập tất cả dữ liệu vào một cơ sở dữ liệu trung tâm, model is trained trực tiếp trên các thiết bị hoặc máy chủ cá nhân nắm giữ dữ liệu. Các thiết bị này sau đó chỉ gửi lại các cập nhật mô hình thay vì dữ liệu thực tế. Các cập nhật mô hình sau đó được tính đến để cải thiện mô hình tổng thể.

Các điểm chính cần lưu ý#

Cả machine learning và data mining đều đóng vai trò rất quan trọng trong computer vision. Chúng giúp phân tích khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh, khám phá những hiểu biết quan trọng và cải thiện các lĩnh vực khác nhau như chăm sóc sức khỏe, mua sắm trực tuyến và xe tự lái. Mặc dù có những thách thức, chẳng hạn như bảo vệ quyền riêng tư và hiểu các model phức tạp, nhưng các phương pháp mới như federated learning đang giúp giải quyết các 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 nhiều đổi mới hơn trong nhiều lĩnh vực, giúp cuộc sống của chúng ta hiệu quả và kết nối hơn.

Tò mò về AI? Hãy xem GitHub repository của chúng tôi để thấy những đóng góp của chúng tôi cho AI, và đừng quên tương tác với community của chúng tôi. Khám phá cách chúng tôi đang định nghĩa lại các ngành công nghiệp như manufacturing và healthcare bằng công nghệ AI tiên tiến.