Chỉ cần có đúng dữ liệu, Machine Learning có thể thực hiện rất nhiều tác vụ đáng kinh ngạc như phát hiện lời nói đùa trong tiêu đề báo, điều khiển phương tiện giao thông, theo dõi sức khỏe… Ngoài ra, công nghệ này cũng đóng vai trò chủ chốt trong quá trình huấn luyện mô hình và đảm bảo chất lượng đầu ra. Vậy, Machine Learning hoạt động như thế nào?

Bộ dữ liệu trong Machine Learning

Cho dù thuật toán của bạn được sử dụng cho mục đích gì: nhận diện hình ảnh, theo dõi đồ vật, ghép đôi, hay phân tích sâu, thì nó cũng cần có dữ liệu để học và đánh giá hiệu quả hoạt động. Bộ dữ liệu sẽ giúp bạn sắp xếp được các dữ liệu phi cấu trúc thu thập từ nhiều nguồn, qua đó đạt được kết quả như mong muốn. Những dữ liệu ban đầu được dùng làm đầu vào cho thuật toán được gọi là bộ dữ liệu huấn luyện. Bộ dữ liệu này chính là nền tảng cho các phát triển sau này của thuật toán, và cũng quyết định hiệu quả và tác dụng sau này của một hệ thống Machine Learning.

Tuy nhiên, các bộ dữ liệu ban đầu luôn không hoàn hảo, và cần phải được xử lý trước khi được đưa vào sử dụng cho việc huấn luyện. Cụ thể, để có được các dữ liệu hữu dụng cho các tính năng cụ thể mà doanh nghiệp cần, thì bạn cần phải đánh nhãn và sàng lọc các dữ liệu này. Quá trình này giúp loại bỏ các yếu tố và tệp không cần thiết, đồng thời tăng khả năng trở nên thông minh của mô hình Machine Learning. Một quy trình đánh nhãn thường bao gồm các bước sau:

  • Phân tích dữ liệu;
  • Thiết lập các quy luật đánh nhãn dữ liệu;
  • Đánh nhãn dữ liệu;
  • Đảm bảo chất lượng (QA);
  • Huấn luyện mạng nơ-ron;
  • Đo lường chất lượng đầu ra.

Việc thu thập và đánh nhãn hình ảnh sao cho tạo ra được một bộ dữ liệu chất lượng cao từ đầu cần tới rất nhiều tài nghiên. Nếu bạn chỉ nghiên cứu hoặc cần tạo ra một sản phẩm khả thi ở mức tối thiểu (MVP), thì bạn có thể sử dụng các bộ dữ liệu có sẵn, đã được đánh dấu, có thể bao gồm tới 80 loại đối tượng khác nhau. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng, nếu bạn sử dụng cùng một bộ dữ liệu cho việc huấn luyện, xác thực, và kiểm thử, thì bạn sẽ không thể đánh giá được hiệu quả của giải pháp mình làm ra một cách khách quan.

Tại sao một bộ dữ liệu nên mang tính định lượng?

Bộ dữ liệu huấn luyện, nếu được chuẩn bị tốt, sẽ giúp tạo ra mô hình Machine Learning có chất lượng cao và hiệu quả cho các tác vụ kinh doanh. Và càng có quy trình ra quyết định chính xác và chất lượng, thì doanh nghiệp của bạn sẽ càng rút ra được các chiến lược kinh doanh tốt và khả thi. Một bộ dữ liệu tốt sẽ giúp bạn không cần quá nhiều tài nguyên cho các ứng dụng Machine Learning sau này, bởi lẽ đầu vào của bạn là đã đủ chất lượng.

Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng, tùy theo từng use case, chất lượng của bộ dữ liệu có thể giảm đi theo thời gian do điều kiện và xu thế thị trường luôn thay đổi. Điều này có nghĩa là, doanh nghiệp luôn phải duy trì chất lượng dữ liệu, qua đó đạt được các kết quả chính xác hơn và đưa ra được những quyết định phù hợp hơn.

Làm sao để đánh giá được chất lượng của bộ dữ liệu?

Các chuyên gia tại Google đã chỉ ra một số khía cạnh có thể gây ảnh hưởng tới chất lượng của bộ dữ liệu cũng như hiệu quả hoạt động của mô hình Machine Learning:

  • Sự đáng tin cậy

Nếu bạn muốn tự tin vào kết quả mà thuật toán cung cấp, thì trước hết bạn cần tin vào dữ liệu. Hãy đánh giá các lỗi đánh nhãn và độ nhiễu khả thi để biết được mức độ đáng tin cậy của bộ dữ liệu. Ngoài ra, bạn cũng cần kiểm soát được phương pháp sàng lọc dữ liệu huấn luyện để giúp bộ dữ liệu của mình đáng tin hơn.

  • Biểu hiện tính năng

Các bộ dữ liệu huấn luyện và kiểm thử cần cân nhắc đủ mọi trường hợp có thể xảy ra trong một tác vụ kinh doanh. Nếu bộ dữ liệu của bạn không mang tính biểu hiện, thì mô hình sẽ không thể đưa ra các dự đoán chính xác và đầu ra chất lượng. Hãy kiểm tra biểu hiện dữ liệu trong một mô hình, và đảm bảo chuẩn hóa các giá trị số.

  • Độ lệch dữ liệu

Ở đây, độ lệch là sự bất đối xứng trong một phân phối thống kê, với đường cong bị biến dạng hoặc lệch về bên trái hoặc bên phải. Nếu bạn có độ lệch dương hay âm, hãy cân nhắc sử dụng các kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu như căn bậc hai, căn bậc 3… để giảm thiểu tối đa độ lệch này, cũng như cải thiện chất lượng bộ dữ liệu.

Còn nếu bạn cảm thấy việc tạo lập và đánh giá bộ dữ liệu là quá khó khăn, thì hãy tìm tới các đội ngũ Machine Learning giàu kinh nghiệm và chuyên môn.

Theo Becoming Human AI

Tin liên quan: