Khám phá cách máy học và khai thác dữ liệu hỗ trợ thị giác máy tính, thúc đẩy tiến bộ trong chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử, xe tự lái và ra quyết định theo thời gian thực.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mạnh mẽ, tuyệt vời trong việc phân tích các 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 trực quan. Một lĩnh vực quan trọng khác là học máy (ML), cùng với khai thác dữ liệu, đóng vai trò lớn trong việc cải thiện các mô hình thị giác máy tính . Khai thác dữ liệu là tất cả về việc tìm kiếm các mẫu hữu ích trong các tập dữ liệu lớn, trong khi học máy sử dụng các mẫu này để đào tạo các mô hình AI xử lý các tác vụ mà không cần hướng dẫn chi tiết.
Những công nghệ này đang trở nên phổ biến hơn trong các ngành công nghiệp như xe tự lái , tài chính và sản xuất vì chúng đã phát triển rất nhiều trong những năm gần đây. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phân tích khai thác dữ liệu và học máy là gì, cách chúng được sử dụng trong thị giác máy tính và cách chúng hoạt động cùng nhau để thúc đẩy tiến bộ trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe . Hãy bắt đầu nào!
Học máy 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 sẽ 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 phân loại dựa trên dữ liệu đầu vào. Đầu tiên, thuật toán xác định các mẫu và đưa ra phỏng đoán hoặc suy luận có căn cứ ban đầu. Để đánh giá độ chính xác, một hàm lỗi sẽ so sánh đầu ra của mô hình với các ví dụ đã biết và sau đó hệ thống sẽ điều chỉnh các tham số của nó để giảm thiểu mọi lỗi. Chu kỳ đánh giá và điều chỉnh này tiếp tục tự động cho đến khi mô hình đạt đến mức hiệu suất mong muốn.
Nhìn chung có bốn loại học máy: có giám sát, không giám sát, bán giám sát và học tăng cường. Chúng ta hãy xem xét từng loại:
.png)
Khai thác dữ liệu là quá trình khám phá và phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm ra các mô hình, xu hướng và thông tin chi tiết có giá trị ẩn mà không dễ thấy ngay lập tức. Quá trình này bao gồm việc chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích bằng cách sử dụng kết hợp các kỹ thuật thống kê, máy học và các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu để xác định các kết nối và mô hình trong dữ liệu.
Quá trình này bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính, và sắp xếp dữ liệu theo định dạng có cấu trúc. Sau đó, dữ liệu được làm sạch để loại bỏ mọi lỗi, sự không nhất quán hoặc chi tiết bị thiếu để đảm bảo dữ liệu chính xác. Khi dữ liệu đã sẵn sàng, các thuật toán và phương pháp thống kê tiên tiến được sử dụng để phân tích dữ liệu.
Sau đây là một số kỹ thuật phổ biến nhất được sử dụng để phân tích dữ liệu:
Các kỹ thuật này giúp trích xuất các mẫu và hiểu biết 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 hiểu biết có giá trị có thể giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt.
Có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp mà máy học 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 lấy ngành bán lẻ làm ví dụ.
Học máy có thể đặc biệt hữu ích cho các nhà bán lẻ dựa vào doanh số bán hàng trực tuyến. Các doanh nghiệp lớn như eBay và Amazon đang sử dụng các công cụ học máy tích hợp trong toàn bộ chu kỳ bán hàng của họ. Một trong những cách chính mà các doanh nghiệp bán lẻ sử dụng là để khớp sản phẩm. Nó bao gồm 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, tạo các trang sản phẩm hợp nhất và phát hiện khoảng cách sản phẩm. Trong khi khớp thủ công hoạt động đối với các danh mục nhỏ, ML giúp xử lý hiệu quả các danh mục lớn hơn nhiều. Nó cũng tạo điều kiện cho các loại khớp sản phẩm khác nhau, như khớp chính xác, khớp gần, khớp hình ảnh, khớp thuộc tính, khớp danh mục và khớp liên miền.
Một ứng dụng thú vị của khai thác dữ liệu trong bán lẻ là hiểu hành vi của khách hàng, đặc biệt là thông qua phân khúc 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 nhà bán lẻ 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 của khách hàng, một trường hợp sử dụng quan trọng khác của khai thác dữ liệu trong bán lẻ là phân tích churn, còn được gọi là mất khách hàng hoặc mất khách hàng. Các nhà bán lẻ có thể hiểu rõ hơn về 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 số mức độ churn là không thể tránh khỏi, việc xác định các mô hình thông qua khai thác dữ liệu giúp các nhà bán lẻ có thể thực hiện các bước chủ động, như cung cấp các ưu đãi hoặc phiếu giảm giá đặc biệt, để giảm mất khách hàng.
.png)
Thị giác máy tính thực chất là một tập hợp con của máy học tập trung vào việc dạy máy tính cách diễn giải dữ liệu trực quan từ hình ảnh và video . Trong khi đó, khai thác dữ liệu có thể hỗ trợ các ứng dụng thị giác máy tính bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu thô để xác định những hình ảnh có liên quan nhất để đào tạo mô hình . Điều này rất quan trọng vì nó giúp đảm bảo rằng mô hình học hỏi từ những ví dụ tốt nhất, cắt giảm dữ liệu không cần thiết và giúp mô hình tập trung vào những gì quan trọng. Do đó, khai thác dữ liệu giúp các mô hình 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 thể hiện .
Để hiểu được sự kết hợp giữa ML, khai thác dữ liệu và thị giác máy tính, chúng ta hãy xem xét một ví dụ về ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Học máy, khai thác dữ liệu và thị giác máy tính đang thúc đẩy những tiến bộ lớn trong chăm sóc sức khỏe . Các tổ chức y tế như Johns Hopkins Medicine tại Hoa Kỳ đang sử dụng các công nghệ này để phân tích hình ảnh y tế và phát hiện sớm các bệnh và bất thường như khối u . Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh nhằm xác định bất kỳ bất thường nào, trong khi học máy có thể tìm ra các mẫu trong hồ sơ bệnh nhân có thể chỉ ra các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn. Sau đó, khai thác dữ liệu có thể can thiệp để tìm kiếm trong lượng lớn dữ liệu liên quan để giúp tìm ra phương pháp điều trị hiệu quả hoặc phương pháp chữa trị khả thi . Bằng cách kết hợp các công nghệ này, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể chẩn đoán tình trạng bệnh chính xác hơn và xây dựng các kế hoạch điều trị tốt hơn, cuối cùng là cải thiện kết quả cho bệnh nhân .
.png)
Mặc dù các ứng dụng sử dụng thị giác máy tính , khai thác dữ liệu và học máy mang lại nhiều lợi ích khác nhau, nhưng vẫn có một số hạn chế cần cân nhắc. Những cải tiến này thường cần lượng dữ liệu lớn để hoạt động tốt và quyền riêng tư dữ liệu có thể là mối quan tâm. Ví dụ, hệ thống thị giác máy tính 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 quyền riêng tư dữ liệu, tính phức tạp của các mô hình thị giác máy tính là một vấn đề khác. Có thể khó hiểu cách các mô hình này đưa ra một kết quả 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 giúp các giải pháp AI có trách nhiệm hơn và liền mạch hơn. Ví dụ, các kỹ thuật như học liên bang đang trở nên phổ biến hơn vì chúng cho phép phát triển AI trong khi vẫn đảm bảo bảo vệ quyền riêng tư.
Học liên kết là phương pháp giúp các mô hình học từ dữ liệu trong khi vẫn giữ dữ liệu ở vị trí ban đầu. Thay vì thu thập tất cả dữ liệu trong cơ sở dữ liệu trung tâm, mô hình được đào tạo trực tiếp trên các thiết bị hoặc máy chủ riêng lẻ lưu trữ dữ liệu. Sau đó, các thiết bị này chỉ gửi lại các bản cập nhật mô hình chứ không phải dữ liệu thực tế. Các bản cập nhật mô hình sau đó được tính đến để cải thiện mô hình tổng thể.
Cả học máy và khai thác dữ liệu đều đóng vai trò rất quan trọng trong thị giác máy tính. Chúng giúp phân tích lượng lớn dữ liệu trực quan, khám phá những hiểu biết quan trọng và cải thiện nhiều lĩnh vực 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 mô hình phức tạp, các phương pháp mới như học liên bang đang giúp giải quyết những vấn đề này. Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng có khả năng sẽ dẫn đến việc ra quyết định tốt hơn và nhiều cải tiến hơn trong nhiều lĩnh vực, giúp cuộc sống của chúng ta hiệu quả hơn và kết nối hơn.
Bạn có tò mò về AI không? Hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem 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 nghĩa lại các ngành công nghiệp như sản xuất và chăm sóc sức khỏe bằng công nghệ AI tiên tiến.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
