Học tăng dần là gì?

Học tăng dần là một phương pháp trong học máy, nơi mô hình AI học và mở rộng kiến thức của mình một cách tuần tiến, mà không quên đi thông tin đã tiếp thu trước đó. Về bản chất, nó mô phỏng cách con người học bằng việc tiếp nhận thông tin mới theo thời gian, đồng thời duy trì và xây dựng trên nền tảng kiến thức sẵn có. Học tăng dần đặc biệt quan trọng trong các tình huống dữ liệu đến theo thứ tự tuần tự hoặc khi không thể lưu trữ toàn bộ dữ liệu để xử lý.

Diễn giải về Học tăng dần

Trong học theo lô (batch learning) truyền thống, mô hình học máy được huấn luyện trên toàn bộ tập dữ liệu cùng một lúc. Tuy nhiên, học tăng dần đi theo hướng khác. Nó học từ các điểm dữ liệu mới ngay khi chúng có sẵn, cập nhật tham số mô hình từng bước, trái ngược rõ rệt với phương pháp "một lần cho tất cả" của học theo lô.

Chẳng hạn, hãy xét một bộ lọc email spam. Với học theo lô, bộ lọc được huấn luyện với một tập lớn email cùng lúc rồi áp dụng cho các email trong tương lai. Nếu bản chất email spam thay đổi, bộ lọc có thể bắt đầu hoạt động kém trừ khi được huấn luyện lại trên một lô email mới bao gồm các đặc điểm spam đã cập nhật.

Ngược lại, một bộ lọc spam dựa trên học tăng dần sẽ tự thích nghi khi email mới đến, dần dần cập nhật hiểu biết về những gì cấu thành spam. Nếu chiến thuật spam thay đổi, kiểu bộ lọc này có thể học nhận diện các dạng spam mới mà không cần một lô dữ liệu huấn luyện hoàn toàn mới.

Lợi ích của Học tăng dần là gì?

• Sử dụng tài nguyên hiệu quả. Mô hình học tăng dần cần lưu trữ ít dữ liệu cùng lúc hơn, có thể giúp tiết kiệm đáng kể bộ nhớ. Ví dụ, một hệ thống phát hiện gian lận tại ngân hàng có thể cập nhật mô hình với từng giao dịch, thay vì lưu lại tất cả các giao dịch để xử lý sau.
• Thích ứng theo thời gian thực. Những mô hình này có thể thích ứng với thay đổi theo thời gian thực. Lấy ví dụ hệ thống đề xuất tin tức dựa trên AI: nó có thể học sở thích thay đổi của người dùng theo thời gian và gợi ý bài viết dựa trên mối quan tâm mới nhất của họ.
• Học tập hiệu quả. Chia nhỏ nhiệm vụ thành các phần nhỏ hơn có thể tăng cường khả năng học nhanh và hiệu quả các nhiệm vụ mới của mô hình. Hơn nữa, học tăng dần còn hữu ích trong việc cải thiện độ chính xác của mô hình.
• Học từ dữ liệu không tĩnh. Trong một thế giới mà dữ liệu có thể thay đổi nhanh chóng, các mô hình học tăng dần rất đáng giá. Chẳng hạn, một mô hình dự báo thời tiết có thể liên tục điều chỉnh dự báo dựa trên dữ liệu khí hậu mới nhất.

Hạn chế của Học tăng dần là gì?

• Quên thảm họa. Một trong những thách thức chính của học tăng dần là hiện tượng "quên thảm họa", khi mô hình có xu hướng quên thông tin cũ khi học dữ liệu mới.
• Khó xử lý trôi dạt khái niệm. Mặc dù học tăng dần được thiết kế để xử lý dữ liệu tiến hóa, việc đối phó với những thay đổi đột ngột hay "trôi dạt khái niệm" trong xu hướng dữ liệu có thể là thách thức.
• Rủi ro quá khớp. Vì học tăng dần dựa vào dòng dữ liệu, mô hình có thể điều chỉnh tham số quá mức theo dữ liệu gần đây, vốn có thể không đại diện cho phân phối tổng thể. Ví dụ, một mô hình dự đoán cổ phiếu có thể trở nên quá nhạy với biến động thị trường ngắn hạn, dẫn đến dự đoán dài hạn kém chính xác.

Ví dụ về ứng dụng Học tăng dần trong thực tế

Xe tự hành

Trong lĩnh vực xe tự lái, học tăng dần đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao khả năng hiểu môi trường xung quanh của phương tiện. Lấy ví dụ hệ thống Autopilot của Tesla. Những chiếc xe được thiết kế để học tăng dần từ lượng dữ liệu khổng lồ thu thập từ đội xe Tesla lưu thông trên đường. Trải nghiệm của mỗi xe (như nhận diện loại chướng ngại vật mới hoặc xử lý một ngã tư khó) được gửi về máy chủ của Tesla, nơi dữ liệu được dùng để cập nhật các mô hình học máy. Các mô hình đã cập nhật sau đó được phân phối trở lại đội xe, giúp mỗi xe hiểu rõ hơn các kịch bản lái xe đa dạng và cải thiện hiệu suất tổng thể.

Hệ thống đề xuất tin tức

Các nền tảng tin tức trực tuyến sử dụng học tăng dần để cá nhân hóa nội dung cho độc giả. Ví dụ là mục "Dành cho bạn" của Apple News. Tính năng này dùng học tăng dần để hiểu thói quen và sở thích đọc của người dùng theo thời gian. Khi người dùng đọc nhiều bài về một số chủ đề nhất định, hoặc từ các nhà xuất bản cụ thể, mô hình học máy của ứng dụng sẽ cập nhật để phản ánh những sở thích đó. Theo thời gian, mô hình có thể dự đoán và gợi ý bài viết mà người dùng có khả năng quan tâm, mang lại trải nghiệm đọc tin tức được cá nhân hóa cao.

Phát hiện gian lận trong ngân hàng

Các ngân hàng sử dụng thuật toán học tăng dần để phát hiện giao dịch gian lận, như hệ thống phát hiện gian lận theo thời gian thực của Mastercard. Với mỗi giao dịch, hệ thống của Mastercard phân tích hơn 100 biến khác nhau (như giá trị giao dịch, địa điểm, loại nhà bán lẻ) để đánh giá khả năng gian lận. Hệ thống sử dụng học tăng dần để thích ứng với các mẫu gian lận đang tiến hóa. Ví dụ, nếu hệ thống bắt đầu nhận thấy một kiểu gian lận mới, nó có thể học mẫu này và cập nhật mô hình để phát hiện các nỗ lực tương tự trong tương lai, từ đó cải thiện độ chính xác tổng thể của việc phát hiện gian lận.

Triển khai thuật toán Học tăng dần

Khi triển khai học tăng dần trong dự án của bạn, có một số thuật toán được thiết kế riêng cho nhiệm vụ này. Hãy cùng điểm qua một vài thuật toán phổ biến:

Stochastic Gradient Descent (SGD)

SGD là lựa chọn phổ biến cho học tăng dần. Nó cập nhật tham số mô hình bằng từng mẫu một hoặc một lô nhỏ mẫu. Cách tiếp cận này cho phép mô hình học dần dần khi xử lý từng lô nối tiếp nhau. SGD được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng, từ hồi quy tuyến tính đơn giản đến các mô hình học sâu phức tạp.

Chẳng hạn, khi phát triển hệ thống bảo trì dự đoán cho một nhà máy, SGD có thể được dùng để huấn luyện tăng dần một mô hình với dữ liệu cảm biến, điều chỉnh tham số mô hình khi có số liệu mới. Bằng cách đó, mô hình có thể dự đoán hỏng hóc thiết bị chính xác hơn theo thời gian.

Online Support Vector Machines (SVM)

SVM trực tuyến là biến thể của thuật toán SVM truyền thống để xử lý học tăng dần. Chúng hoạt động bằng cách cập nhật mô hình SVM khi mỗi mẩu dữ liệu mới đến, rất phù hợp cho dòng dữ liệu hoặc các ứng dụng quy mô lớn nơi việc huấn luyện lại mô hình với mọi trường hợp là không khả thi.

Ví dụ, một SVM trực tuyến có thể được dùng trong nhiệm vụ phân loại văn bản cho một hãng tin quy mô lớn, nơi bài viết cần được phân loại theo chủ đề trong thời gian thực. SVM có thể học tăng dần từ mỗi bài viết mới và dần cải thiện độ chính xác phân loại.

Cây quyết định tăng dần

Cây quyết định là một loại thuật toán học máy cũng có thể hỗ trợ học tăng dần. Các thuật toán cây quyết định tăng dần, như Hoeffding Tree hoặc Very Fast Decision Tree (VFDT), xây dựng cây quyết định một cách tuần tiến, dùng các phương pháp thống kê để quyết định khi nào nên tách nút.

Hãy hình dung một công ty viễn thông muốn dự đoán khách hàng rời bỏ theo thời gian thực. Họ có thể dùng cây quyết định tăng dần để học từ từng tương tác khách hàng, dần cải thiện khả năng dự đoán ai có khả năng rời bỏ.

Mô hình học sâu tăng dần

Các mô hình học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và một số loại mạng nơ-ron tích chập (CNN), có thể được điều chỉnh cho học tăng dần. Các mô hình này học từ dữ liệu mới bằng cách cập nhật trọng số một cách tuần tiến, cho phép chúng xử lý dữ liệu dòng chảy hoặc môi trường thay đổi theo thời gian.

Ví dụ, một nền tảng thương mại điện tử có thể dùng mô hình học sâu tăng dần để đưa ra gợi ý sản phẩm theo thời gian thực cho người dùng. Mô hình sẽ học từ từng tương tác của người dùng, cập nhật trọng số từng bước để nắm bắt sở thích tốt hơn và đưa ra gợi ý chính xác hơn.

Học tăng dần trong thế giới hiện đại

Học tăng dần hứa hẹn nhiều tiềm năng để phát triển các trải nghiệm AI thích ứng và được cá nhân hóa hơn. Bằng cách học liên tục từ dữ liệu và trải nghiệm mới, thay vì huấn luyện lại từ đầu, hệ thống có thể phản ứng nhanh hơn với thay đổi và thích nghi ở mức độ chi tiết hơn. Khả năng cập nhật mô hình từng bước khiến hệ thống AI hiệu quả và có khả năng mở rộng hơn.

Theo quan điểm của tôi, học tăng dần đang ngày càng được quan tâm. Với sự trỗi dậy của AI hội thoại, nhu cầu về trải nghiệm chatbot có thể tùy biến, hiểu ngữ cảnh và học từ hành vi người dùng đang tăng. Thay vì xây dựng và huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn, chúng ta có thể mang đến trải nghiệm cá nhân hóa hơn bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ học tăng dần nhỏ hơn, được tùy chỉnh hoàn toàn theo hành vi của từng người dùng.

Để Học tăng dần được chấp nhận rộng rãi, các nhà nghiên cứu đang giải quyết các vấn đề liên quan đến quên thảm họa trong mạng nơ-ron, xử lý trôi dạt khái niệm, khám phá cách dùng phản hồi của con người trong hệ thống học tăng dần, và xây dựng các hệ thống Học tăng dần End-to-End. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về nghiên cứu và phát triển mới nhất, hãy xem Awesome Incremental Learning, nơi tổng hợp danh sách bài báo nghiên cứu, khảo sát, hội thảo và cuộc thi.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và học máy? Hãy tham khảo các tài nguyên sau:

• Khóa học Hiểu về học máy
• Khóa học Nền tảng AI
• Khóa học Giới thiệu về ChatGPT
• Học máy là gì?
• Học sâu - hướng dẫn dành cho nhà khoa học dữ liệu