Khai phá Dữ liệu

Khai thác dữ liệu là quá trình khám phá các mẫu, mối tương quan và dị thường trong các tập dữ liệu lớn để trích xuất thông tin có giá trị và chưa từng biết trước đây. Nó đóng vai trò là một bước thăm dò quan trọng, biến dữ liệu thô thành một cấu trúc dễ hiểu, thường đóng vai trò là nền tảng cho mô hình hóa dự đoán và các tác vụ Học máy (ML). Bằng cách tận dụng các kỹ thuật từ thống kê, hệ thống cơ sở dữ liệu và AI, khai thác dữ liệu giúp khám phá những hiểu biết sâu sắc tiềm ẩn có thể cung cấp thông tin cho các chiến lược kinh doanh, nghiên cứu khoa học và đổi mới công nghệ.

Cách thức hoạt động của Khai thác dữ liệu

Quy trình khai thác dữ liệu thường được cấu trúc theo các khuôn khổ như Quy trình Tiêu chuẩn Liên ngành cho Khai thác Dữ liệu (CRISP-DM). Các giai đoạn điển hình bao gồm:

1. Thu thập và tích hợp dữ liệu (Data Collection and Integration): Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, có thể bao gồm cơ sở dữ liệu có cấu trúc, văn bản phi cấu trúc hoặc hình ảnh từ Data Lake.
2. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing): Điều này bao gồm làm sạch dữ liệu (data cleaning) để xử lý các giá trị bị thiếu hoặc không nhất quán và chuyển đổi dữ liệu để chuẩn hóa hoặc tổng hợp dữ liệu để phân tích. Tăng cường dữ liệu (Data augmentation) cũng có thể được sử dụng ở giai đoạn này để làm phong phú thêm bộ dữ liệu.
3. Khám phá và mô hình hóa mẫu (Pattern Discovery and Modeling): Áp dụng các thuật toán để xác định các mẫu. Các tác vụ phổ biến bao gồm phân loại, phân cụm (K-Means), hồi quy và khai thác luật kết hợp. Đây là giai đoạn mà các thuật toán ML được sử dụng nhiều nhất.
4. Đánh giá và Giải thích: Đánh giá các mẫu được khám phá về tính hợp lệ và hữu ích của chúng. Trực quan hóa dữ liệu là một công cụ quan trọng ở đây, giúp làm cho các phát hiện dễ hiểu.
5. Triển khai tri thức (Knowledge Deployment): Tích hợp kiến thức đã khám phá vào các hệ thống vận hành, chẳng hạn như một công cụ đề xuất hoặc một hệ thống phát hiện gian lận.

Các Ứng Dụng AI và Thị Giác Máy Tính Trong Thế Giới Thực

Khai thác dữ liệu là nền tảng cơ bản để phát triển các hệ thống thông minh trong nhiều ngành công nghiệp.

• Ứng dụng AI trong lĩnh vực Bán lẻ và Phân tích Giỏ hàng: Các nhà bán lẻ khai thác nhật ký giao dịch rộng lớn để khám phá những sản phẩm nào thường được mua cùng nhau. Ví dụ: việc tìm thấy rằng khách hàng mua bánh mì cũng thường mua sữa (một quy tắc kết hợp) có thể cung cấp thông tin cho các chiến lược sắp xếp sản phẩm, gói khuyến mãi và quảng cáo được nhắm mục tiêu. Phân tích hành vi khách hàng này cũng thúc đẩy hệ thống đề xuất được cá nhân hóa. Tìm hiểu thêm về cách AI đang đạt được hiệu quả bán lẻ.
• Phân tích ảnh y tế: Trong AI trong chăm sóc sức khỏe, các kỹ thuật khai thác dữ liệu được áp dụng cho các bộ dữ liệu hình ảnh và hồ sơ y tế quy mô lớn, chẳng hạn như bộ dữ liệu Khối u não. Bằng cách khai thác dữ liệu này, các nhà nghiên cứu có thể xác định các mẫu và mối tương quan liên kết các đặc điểm hình ảnh hoặc nhân khẩu học bệnh nhân nhất định với bệnh tật. Điều này giúp xây dựng các mô hình chẩn đoán, như các mô hình để phát hiện khối u, và hỗ trợ các tổ chức như Viện Y tế Quốc gia (NIH) trong việc thúc đẩy khoa học y tế.

Khai phá Dữ liệu so với các Khái niệm Liên quan

Điều quan trọng là phải phân biệt khai thác dữ liệu (data mining) với các thuật ngữ khoa học dữ liệu (data science) liên quan khác.

• Học Máy (Machine Learning - ML): Mặc dù các thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng khác biệt. Khai thác dữ liệu là một quy trình khám phá kiến thức từ dữ liệu rộng hơn. Học máy là một tập hợp các kỹ thuật và thuật toán (ví dụ: học có giám sát (supervised learning), học không giám sát (unsupervised learning)) thường được sử dụng trong quy trình khai thác dữ liệu để tìm các mẫu. Về bản chất, ML là một công cụ để đạt được mục tiêu của khai thác dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu (Data Analytics): Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực rộng hơn tập trung vào việc kiểm tra các tập dữ liệu để đưa ra kết luận và hỗ trợ việc ra quyết định. Khai thác dữ liệu (data mining) là một tập hợp con cụ thể của phân tích dữ liệu, nhấn mạnh việc khám phá các mẫu chưa được biết đến trước đây, trong khi phân tích dữ liệu cũng có thể liên quan đến việc kiểm tra các giả thuyết được xác định trước và tạo báo cáo tóm tắt.
• Dữ liệu lớn (Big Data): Thuật ngữ này đề cập đến chính các tập dữ liệu lớn, phức tạp và phát triển nhanh chóng. Khai thác dữ liệu (Data mining) là quy trình được áp dụng cho Dữ liệu lớn để trích xuất giá trị từ nó. Những thách thức của Dữ liệu lớn (khối lượng, tốc độ, sự đa dạng) thường đòi hỏi các công cụ khai thác dữ liệu chuyên dụng như hệ sinh thái Apache Hadoop.
• Học sâu (Deep Learning - DL): Đây là một lĩnh vực con chuyên biệt của học máy, sử dụng mạng nơ-ron (neural networks) với nhiều lớp. Các mô hình DL, như các mô hình được sử dụng trong Ultralytics YOLO, có thể tự động thực hiện trích xuất đặc trưng (feature extraction) từ dữ liệu thô như hình ảnh, đây là một khả năng mạnh mẽ trong quy trình khai thác dữ liệu cho Thị giác máy tính (Computer Vision - CV). Các nền tảng như Ultralytics HUB sắp xếp hợp lý toàn bộ quy trình, từ quản lý tập dữ liệu (datasets) đến huấn luyện mô hình (training models).