Các loại đào tạo mô hình AI
Học có giám sát (Supervised learning)
Học có giám sát là một trong những phương pháp đào tạo AI phổ biến nhất, trong đó mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu đã được gán nhãn. Mỗi đầu vào được ghép nối với đầu ra chính xác, và mô hình học cách ánh xạ đầu vào với đầu ra bằng cách điều chỉnh các tham số của nó dựa trên việc sửa lỗi.
Cách tiếp cận này được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ như phân loại và hồi quy, nơi mục tiêu là dự đoán các kết quả cụ thể, chẳng hạn như chẩn đoán bệnh từ hình ảnh y tế hoặc dự đoán giá nhà dựa trên dữ liệu lịch sử.
Học không giám sát (Unsupervised learning)
Không giống như học có giám sát, học không giám sát liên quan đến việc huấn luyện mô hình với dữ liệu không có nhãn đầu ra. Mục tiêu ở đây là xác định các mẫu, cấu trúc hoặc nhóm trong dữ liệu, chẳng hạn như gom các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau hoặc khám phá các mối quan hệ ẩn giữa các biến.
Học không giám sát thường được áp dụng trong các lĩnh vực như phân khúc thị trường, phát hiện bất thường và nén dữ liệu.
Học bán giám sát (Semi-supervised learning)
Học bán giám sát kết hợp các yếu tố của cả học có giám sát và học không giám sát. Nó sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu được gán nhãn và một lượng lớn dữ liệu chưa được gán nhãn để huấn luyện mô hình. Cách tiếp cận này có lợi khi việc thu thập dữ liệu được gán nhãn tốn kém hoặc mất thời gian, vì nó cho phép mô hình tận dụng một phạm vi dữ liệu rộng hơn để huấn luyện.
Học bán giám sát ngày càng được sử dụng trong các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Học tăng cường (Reinforcement learning)
Học tăng cường (RL) là một loại huấn luyện mô hình độc đáo, trong đó một tác nhân học bằng cách tương tác với một môi trường. Tác nhân thực hiện các hành động, nhận phản hồi (phần thưởng hoặc hình phạt) và học thông qua thử và sai để tối ưu hóa việc ra quyết định theo thời gian.
Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như robot học, trò chơi và lái xe tự động, nơi AI cần điều hướng các môi trường phức tạp và đưa ra các quyết định động.
Các thành phần quan trọng trong đào tạo mô hình AI
Dữ liệu huấn luyện: tầm quan trọng của thu thập và tiền xử lý
Chất lượng và số lượng của dữ liệu huấn luyện là yếu tố then chốt cho sự thành công của quá trình đào tạo mô hình AI. Việc thu thập dữ liệu đúng cách đảm bảo rằng tập dữ liệu đa dạng và đại diện cho các tình huống thực tế. Các bước tiền xử lý, chẳng hạn như làm sạch (loại bỏ trùng lặp hoặc dữ liệu không liên quan) và trích chọn đặc trưng (tạo các biến mới từ dữ liệu thô), cũng rất cần thiết để cải thiện khả năng học hỏi hiệu quả của mô hình.
Lựa chọn mô hình phù hợp
Việc lựa chọn thuật toán phù hợp là rất quan trọng để đào tạo mô hình thành công. Sự lựa chọn thuật toán phụ thuộc vào loại dữ liệu, nhiệm vụ hiện tại và kết quả mong muốn.
Ví dụ, các thuật toán học sâu thường được sử dụng cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh và giọng nói, trong khi cây quyết định và máy vector hỗ trợ phù hợp hơn cho các nhiệm vụ phân loại với dữ liệu có cấu trúc. Hiểu rõ điểm mạnh và hạn chế của các thuật toán khác nhau là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất mô hình.
Khả năng xử lý điện toán
Việc huấn luyện các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình học sâu, đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể. Bộ xử lý đồ họa (GPU) và Bộ xử lý tenzor (TPU) được thiết kế để tăng tốc các tác vụ tính toán liên quan đến việc huấn luyện các mô hình AI, cho phép xử lý nhanh hơn các tập dữ liệu lớn và huấn luyện mô hình hiệu quả hơn.
Các giải pháp đám mây, như Amazon Web Services (AWS), Google Cloud và Microsoft Azure, cung cấp tài nguyên có khả năng mở rộng để huấn luyện các mô hình ở quy mô lớn, mang lại các tùy chọn tiết kiệm chi phí cho các doanh nghiệp muốn tận dụng sức mạnh của AI mà không cần đầu tư vào phần cứng đắt tiền.
Quy trình đào tạo mô hình AI
Đào tạo một mô hình AI bao gồm một quy trình có cấu trúc, trong đó mỗi bước đều cần thiết để đạt được hiệu suất tối ưu. Dưới đây là phân tích chi tiết về các giai đoạn quan trọng liên quan đến quá trình đào tạo.
Bước 1: Xác định vấn đề và mục tiêu
Trước khi bắt đầu quá trình đào tạo, điều quan trọng là phải xác định rõ vấn đề mà mô hình AI sẽ giải quyết và đặt ra các mục tiêu cụ thể, có thể đo lường được. Hiểu rõ vấn đề đảm bảo rằng khả năng của mô hình phù hợp với kết quả dự kiến, cho dù đó là phân loại hình ảnh, dự đoán xu hướng hay tối ưu hóa một quy trình.
Việc đặt ra các mục tiêu rõ ràng cũng giúp xác định các chỉ số mà theo đó sự thành công của mô hình sẽ được đo lường, chẳng hạn như độ chính xác, độ chụm hoặc độ phủ.
Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu là một trong những bước tốn thời gian nhất nhưng cần thiết trong quá trình đào tạo mô hình. Dữ liệu thô thường cần làm sạch và tiền xử lý đáng kể để đảm bảo nó ở dạng có thể sử dụng được. Điều này bao gồm loại bỏ trùng lặp, xử lý các giá trị bị thiếu và chuẩn hóa hoặc mở rộng dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán giữa các đặc trưng.
Ngoài ra, việc gán nhãn dữ liệu là cần thiết cho học có giám sát, nơi mỗi điểm dữ liệu phải được ghép nối với đầu ra chính xác. Tiền xử lý cũng bao gồm việc chia dữ liệu thành các tập huấn luyện, kiểm chứng và kiểm thử để ngăn chặn hiện tượng quá khớp (overfitting) và khớp thiếu (underfitting).
Bước 3: Chọn thuật toán hoặc framework
Sau khi dữ liệu được chuẩn bị, việc chọn thuật toán hoặc framework phù hợp cho nhiệm vụ là chìa khóa cho sự thành công của mô hình. Các thuật toán khác nhau phù hợp với các loại vấn đề khác nhau.
Ví dụ, các framework học sâu như TensorFlow hoặc PyTorch thường được sử dụng cho các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh, trong khi các thuật toán truyền thống như cây quyết định hoặc máy vector hỗ trợ (SVM) có thể phù hợp hơn cho các nhiệm vụ phân loại với dữ liệu có cấu trúc. Thuật toán được chọn phải phù hợp với bản chất của vấn đề và các đặc điểm của dữ liệu.
Bước 4: Huấn luyện mô hình
Với thuật toán đã được chọn, bước tiếp theo là huấn luyện mô hình. Trong giai đoạn này, mô hình học từ dữ liệu huấn luyện bằng cách điều chỉnh các tham số nội tại thông qua các kỹ thuật tối ưu hóa như gradient descent. Điều chỉnh siêu tham số là một khía cạnh quan trọng của việc huấn luyện mô hình, vì các tham số này (chẳng hạn như tốc độ học hoặc kích thước lô) kiểm soát hành vi và hiệu suất của mô hình. Lặp lại, trong đó mô hình được huấn luyện qua nhiều epoch, cho phép mô hình tinh chỉnh các dự đoán của nó. Các kỹ thuật như kiểm chứng chéo (cross-validation) có thể giúp tìm ra sự cân bằng tối ưu giữa độ phức tạp của mô hình và khả năng khái quát hóa.
Bước 5: Đánh giá hiệu suất mô hình
Sau khi mô hình đã được huấn luyện, điều cần thiết là phải đánh giá hiệu suất của nó bằng cách sử dụng các tập dữ liệu kiểm chứng và kiểm thử. Nhiều chỉ số khác nhau được sử dụng để đánh giá hiệu suất, chẳng hạn như độ chính xác, độ chụm, độ phủ và F1-score. Đánh giá hiệu suất mô hình giúp xác định xem mô hình có bị quá khớp, khớp thiếu hay đạt được các mục tiêu của nó hay không. Nếu kết quả không đạt yêu cầu, quy trình có thể yêu cầu quay lại điều chỉnh việc chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn thuật toán hoặc các tham số mô hình.