Máy học, như đã được đề cập trước đó, là một lĩnh vực rộng lớn với nhiều ứng dụng trong thế giới thực. Đi vào việc phân loại, máy học được chia thành ba hình thức chính: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Mỗi hình thức đều có đặc điểm và ứng dụng riêng biệt, từ việc xử lý dữ liệu có nhãn cho đến tối ưu hóa các hành động trong môi trường giả lập.
Học Có Giám Sát
Học có giám sát là một trong những hình thức phổ biến nhất của máy học, đặc biệt hữu ích trong các bài toán mà đầu ra đã được xác định cụ thể trước đó. Ví dụ điển hình của học có giám sát bao gồm các tác vụ phân loại, như phân loại email thành spam và không spam, hoặc hồi quy, như dự báo giá nhà. Các mô hình học có giám sát sử dụng một tập dữ liệu huấn luyện có nhãn để dự đoán kết quả đối với dữ liệu mới.
Một điểm mạnh của học có giám sát là khả năng cung cấp mô hình dự đoán cực kỳ chính xác khi có đủ dữ liệu và tài nguyên tính toán. Các phương pháp phổ biến được sử dụng bao gồm k-nearest neighbors (KNN), support vector machines (SVM), và mạng nơ-ron. Những mô hình phức tạp hơn như mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) hay học sâu (deep learning) cũng bắt đầu từ học có giám sát.
Học Không Giám Sát
Đối lập với học có giám sát, học không giám sát làm việc với dữ liệu không nhãn. Mục tiêu chính của học không giám sát là tìm ra cấu trúc ẩn hoặc các mẫu trong dữ liệu. Phân tích cụm (clustering) là một kỹ thuật phổ biến trong học không giám sát, với các phương pháp như K-means, hierarchical clustering giúp phân chia dữ liệu thành các nhóm có ý nghĩa. Ngoài ra, phương pháp giảm chiều như PCA cũng thuộc phạm vi học không giám sát, giúp giảm bớt dữ liệu có chiều cao nhằm làm nổi bật những yếu tố chính yếu.
Học không giám sát thường được áp dụng trong phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin từ lượng dữ liệu lớn mà không cần biết trước các nhãn. Điều này cực kỳ hữu ích trong các lĩnh vực như phân tích thị trường tài chính, khám phá người dùng trên mạng xã hội, hay phân tích hình ảnh.
Học Tăng Cường
Học tăng cường là một lĩnh vực thú vị và đang phát triển mạnh của máy học, chuyên về tối ưu hóa các hành động để đạt được mục tiêu cụ thể. Khác với học có giám sát và học không giám sát, học tăng cường không yêu cầu dữ liệu có nhãn, mà thay vào đó sử dụng phản hồi từ môi trường để cải thiện hành động. Ví dụ tiêu biểu của học tăng cường là việc đào tạo robot hoặc trí tuệ nhân tạo trong trò chơi điện tử.
Các thuật toán học tăng cường như Q-learning hay deep Q-network (DQN) đã được sử dụng thành công để đào tạo các agent (tác tử) cho nhiều tác vụ phức tạp, từ việc đánh bại nhà vô địch thế giới trong cờ vây cho đến tự động hóa các hệ thống điều khiển tự động. Học tăng cường không chỉ dừng lại ở các trò chơi hay robot, mà còn bắt đầu xuất hiện trong tối ưu hóa chuỗi cung ứng, quản lý năng lượng và các lĩnh vực công nghiệp khác.
Sự khác biệt giữa ba hình thức học máy này không chỉ nằm trong cách chúng xử lý dữ liệu, mà còn trong các ứng dụng thực tế mà chúng phục vụ. Khi phát triển một hệ thống máy học, việc lựa chọn hình thức nào phụ thuộc rất nhiều vào loại dữ liệu, mục tiêu và giới hạn tài nguyên hiện có. Để thành công trong việc triển khai máy học, các nhà phát triển cần nắm vững cả ba hình thức này, và không ngừng tìm cách kết hợp chúng để tạo ra các giải pháp tối ưu nhất.