Học liên tục là gì? Cách mạng hoá Machine Learning & Tính thích ứng

Hướng dẫn này là đóng góp quý báu từ cộng đồng của chúng tôi và đã được DataCamp biên tập để rõ ràng và chính xác hơn.

Quan tâm đến việc chia sẻ chuyên môn của riêng bạn? Chúng tôi rất mong được lắng nghe! Hãy gửi bài viết hoặc ý tưởng của bạn qua Biểu mẫu Đóng góp Cộng đồng.

Machine learning đã đạt được nhiều thành công trong việc mô hình hoá dữ liệu đơn giản lẫn phức tạp một cách chính xác. Cơ hội đến từ machine learning ở khắp mọi nơi, nhưng tính cố định của hầu hết các phương pháp khi vận hành lại là yếu tố làm chậm việc áp dụng AI. Đó là lúc học liên tục xuất hiện.

Học liên tục là một phương pháp machine learning cho phép mô hình tích hợp dữ liệu mới mà không cần huấn luyện lại một cách rõ ràng. Nó kế thừa các nền tảng của machine learning truyền thống theo cách giải quyết bản chất năng động của dữ liệu thế giới thực, tạo ra các mô hình thích ứng có thể cải thiện hiệu suất của máy theo thời gian.

Học liên tục là gì?

Học liên tục, còn được gọi là continuous machine learning (CML), là một quy trình trong đó mô hình học từ các luồng dữ liệu mới mà không cần được huấn luyện lại.

Trái với cách tiếp cận truyền thống, nơi mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu tĩnh, triển khai và định kỳ huấn luyện lại, các mô hình học liên tục cập nhật tham số một cách lặp đi lặp lại để phản ánh các phân phối mới trong dữ liệu.

Trong quy trình sau, mô hình tự cải thiện bằng cách học từ lần lặp mới nhất và cập nhật kiến thức khi dữ liệu mới xuất hiện. Vòng đời mô hình học liên tục giúp mô hình duy trì sự phù hợp theo thời gian nhờ đặc tính năng động vốn có.

Các loại học máy liên tục 

Có nhiều cách tiếp cận học máy liên tục để xây dựng mô hình. Các chiến lược phổ biến bao gồm học tăng dần (incremental learning), học chuyển giao (transfer learning) và học suốt đời (lifelong learning).

Các ví dụ khác là phương pháp phát lại kinh nghiệm và các kỹ thuật regularization.

Như với mọi thứ liên quan đến dữ liệu, việc lựa chọn cách tiếp cận không phải trắng đen. Thay vào đó, nó phụ thuộc vào dữ liệu, kiến trúc mô hình, hiệu suất mong muốn, độ phức tạp của tác vụ và tài nguyên tính toán sẵn có. Thường thì sự kết hợp nhiều cách tiếp cận được áp dụng để tăng cường khả năng học.

Quy trình Học Liên tục

Học liên tục là sự phát triển của mô hình hoá machine learning truyền thống. Do đó, nó bao gồm nhiều nguyên tắc mô hình tương tự: tiền xử lý, chọn mô hình, tinh chỉnh siêu tham số, huấn luyện, triển khai và giám sát.

Hai bước bổ sung là bắt buộc trong quy trình học liên tục: diễn tập dữ liệu (data rehearsal) và triển khai một chiến lược học liên tục. Những bước này đảm bảo mô hình học hiệu quả từ các luồng dữ liệu mới dựa trên ứng dụng và ngữ cảnh của tác vụ dữ liệu.

Hình 1: Lưu đồ Quy trình Học Liên tục trong Machine Learning

Ưu điểm của Học Liên tục

Học liên tục có thể hữu ích cho mọi loại dự án dữ liệu: mô tả, chẩn đoán, dự đoán và đề xuất. Nó đặc biệt quan trọng trong những trường hợp dữ liệu thay đổi nhanh. Lợi ích so với cách tiếp cận machine learning truyền thống bao gồm:

• Khả năng khái quát hoá. Học liên tục giúp mô hình trở nên vững vàng và chính xác hơn khi đối mặt với dữ liệu mới.
• Ghi nhớ thông tin. Bằng cách áp dụng chiến lược học liên tục, mô hình xem xét kiến thức trước đây tích luỹ từ các lần lặp trước, cho phép tích luỹ thông tin theo thời gian.
• Tính thích ứng. Mô hình áp dụng học liên tục sẽ thích ứng với tri thức mới – như trôi khái niệm (concept drift) và xu hướng mới – từ đó nâng cao khả năng dự đoán trong dài hạn.

Hạn chế của Học Liên tục

Cách tiếp cận học liên tục không phải không có hạn chế. Cần cân nhắc những điều này trước khi lựa chọn phương pháp kiểu này, tuỳ theo bản chất và kết quả mong đợi của tác vụ.

Từ góc độ vận hành, một thách thức là:

• Chi phí. Các cách tiếp cận học liên tục, dù hiệu quả, thường phức tạp hơn về tính toán so với cách truyền thống do mô hình phải liên tục thích nghi với dữ liệu mới. Sự phức tạp này thường chuyển thành chi phí kinh tế cao hơn vì cần nhiều dữ liệu, nhân lực và tài nguyên tính toán.

Từ góc độ mô hình, một số nhược điểm là:

• Quản lý mô hình. Mỗi lần tham số mô hình được cập nhật dựa trên dữ liệu mới, một mô hình mới được hình thành. Do đó, học liên tục có thể tạo ra số lượng lớn mô hình, khiến việc xác định mô hình hoạt động tốt nhất trở nên phức tạp.
• Trôi dữ liệu. Để học liên tục đáng công sức, chúng ta phải xử lý lượng lớn dữ liệu mới. Tuy nhiên, mô hình như vậy có nguy cơ mất khả năng dự đoán nếu phân phối đặc trưng thay đổi đột ngột. Tìm hiểu thêm về trôi dữ liệu trong một bài viết riêng.

Dù chi phí không dễ khắc phục, các thách thức liên quan đến mô hình có thể được giảm nhẹ bằng cách áp dụng phương pháp luận phù hợp và thông qua can thiệp của con người. Các thực hành như quản lý phiên bản mô hình, giám sát và đánh giá là chìa khoá để theo dõi hiệu suất mô hình. Ngoài ra, can thiệp của con người quan trọng để thực thi các thực hành nêu trên và đưa ra các quyết định tuỳ tình huống về dữ liệu, chẳng hạn như tần suất và quy mô cập nhật.

Ứng dụng của Học Liên tục

Với chi phí và độ phức tạp bổ sung do học liên tục mang lại, cách tiếp cận này phù hợp nhất cho các ứng dụng có luồng dữ liệu mới diễn ra liên tục. Điều này đồng nghĩa môi trường của tác vụ dữ liệu phải luôn biến đổi.

Các ứng dụng hiện tại của học liên tục bao gồm:

• Thị giác máy tính. Bản chất năng động của dữ liệu dựa trên hình ảnh khiến các cách tiếp cận học liên tục trở nên phổ biến để huấn luyện thuật toán nhận diện và phân loại thông tin thị giác. Chúng thường được áp dụng trong công nghệ nhận diện khuôn mặt và xử lý ảnh.
• An ninh mạng. Các phương pháp học liên tục được triển khai để đảm bảo giám sát liên tục trong hạ tầng an ninh CNTT. Chúng đóng vai trò then chốt trong phát hiện lừa đảo (phishing), xâm nhập mạng và thư rác, cùng nhiều hoạt động liên quan đến bảo mật khác.
• Y tế. Do bản chất tiến hoá của bệnh tật, các phương pháp học liên tục được sử dụng trong nhiều lĩnh vực y tế để nâng cao quy trình chẩn đoán bệnh. Các chuyên ngành như ung bướu và chẩn đoán hình ảnh là những đơn vị tiên phong khám phá AI học liên tục cho mục đích này.
• Robot. Học liên tục được sử dụng để nâng cao khả năng thích ứng và hiệu suất của robot trong các môi trường khác nhau, cho phép chúng tối ưu hoá hành động trong điều kiện thay đổi dựa trên trải nghiệm cũ và mới.

Tương lai của Học Liên tục

Sự xuất hiện của số hoá nhờ tiến bộ công nghệ, tốc độ tạo dữ liệu chưa từng có và những chuyển dịch trong tư duy kinh tế - xã hội đồng nghĩa học liên tục sẽ được áp dụng rộng rãi hơn trong tương lai. Bởi các thuật toán dùng để mô hình hoá những ứng dụng khác nhau sẽ cần đủ khả năng thích ứng để đáp ứng dòng dữ liệu ngày càng gia tăng trong mọi mặt đời sống, mỗi ngày.

Từ các ứng dụng hiện tại như thị giác máy tính đến những khả năng như quản lý đô thị thông minh, học liên tục có tiềm năng cách mạng hoá những kết quả mà chúng ta có thể kỳ vọng từ trí tuệ nhân tạo, nâng tầm trí tuệ máy lên những cấp độ mới.

Để triển khai hiệu quả các chiến lược học liên tục, điều cốt yếu là vượt qua những thách thức cố hữu như chi phí tính toán, phức tạp trong quản lý mô hình và rủi ro liên quan đến trôi dữ liệu. Đối với những ai mong muốn thành thạo việc phát triển và quản lý các mô hình machine learning phục vụ sản xuất và muốn học cách liên tục cải thiện chúng theo thời gian, đừng bỏ lỡ cơ hội đăng ký khóa học Developing Machine Learning Models for Production with an MLOps Mindset của DataCamp. Khóa học này sẽ trang bị cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để thiết kế các mô hình machine learning sẵn sàng cho sản xuất và có khả năng thích ứng với bối cảnh dữ liệu luôn thay đổi.