Giới thiệu về Suy luận trong Machine Learning
Hãy tưởng tượng bạn đã huấn luyện được một mô hình machine learning tuyệt vời để giúp đội kinh doanh thu hút thêm khách hàng bằng cách đưa ra các gợi ý phù hợp. Bước tiếp theo hợp lý nhất là tích hợp mô hình đã huấn luyện vào hạ tầng của công ty để bộ phận kinh doanh có thể dùng mô hình đó dự đoán dựa trên thông tin của khách hàng mới. Quá trình sử dụng một mô hình đã có như vậy được gọi là suy luận (inference).
Suy luận trong machine learning rất quan trọng vì nó cho phép sử dụng mô hình cho các trường hợp thực tế như dự đoán, phân loại hoặc gợi ý.
Cuối bài viết này, bạn sẽ hiểu rõ hơn cách thức hoạt động của suy luận trong machine learning, cách nó khác với quá trình huấn luyện truyền thống, cùng cái nhìn tổng quan về các phương pháp suy luận hiện có, lợi ích, thách thức và một số ứng dụng trong đời sống.
Suy luận so với Huấn luyện trong Machine Learning
Điều đầu tiên cần ghi nhớ là suy luận trong machine learning và huấn luyện trong machine learning không giống nhau, và mỗi khái niệm được áp dụng ở hai giai đoạn khác nhau của bất kỳ dự án machine learning nào. Phần này cung cấp một cách giải thích trực quan để làm rõ sự khác biệt thông qua phép ẩn dụ nhà hàng của Cassie Kozyrkov.
Bà đề cập rằng để làm ra một chiếc pizza ngon (một sản phẩm có giá trị) cần có công thức (mô hình hay công thức) cho biết cách chuẩn bị nguyên liệu (dữ liệu chất lượng) với các dụng cụ nào (thuật toán).
Sẽ không có dịch vụ nếu không có món ăn nào từ bếp đưa ra. Đồng thời, căn bếp (Đội Khoa học Dữ liệu) cũng sẽ không có giá trị nếu khách liên tục không hài lòng với món ăn.
Để mang lại trải nghiệm khách hàng tốt và hoàn vốn đầu tư cao hơn, cả hai đội cần phối hợp với nhau.
Nhà bếp (Đội Khoa học Dữ liệu) & Khu vực phục vụ (Đội Kinh doanh)
Huấn luyện machine learning
Huấn luyện một mô hình machine learning cần sử dụng dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm định. Dữ liệu huấn luyện dùng để xây dựng mô hình, trong khi dữ liệu kiểm định dùng để tinh chỉnh các tham số của mô hình và giúp mô hình vững vàng nhất có thể. Điều này có nghĩa là đến cuối giai đoạn huấn luyện, mô hình phải có khả năng dự đoán dữ liệu mới với ít sai số hơn. Ta có thể coi giai đoạn này là phía nhà bếp.
Từ hướng dẫn tổng quan Machine Learning là gì của chúng tôi, bạn sẽ học được machine learning là gì, nó khác AI và deep learning như thế nào, và vì sao đây là một trong những lĩnh vực thú vị nhất của khoa học dữ liệu.
Suy luận trong machine learning
Món ăn chỉ có thể phục vụ khi đã sẵn sàng để dùng, cũng như mô hình machine learning cần được huấn luyện và kiểm định trước khi có thể dùng để dự đoán. Suy luận trong machine learning tương tự kịch bản ở nhà hàng. Cả hai đều cần được chú ý để có kết quả tốt và chính xác hơn, từ đó làm hài lòng khách hàng và doanh nghiệp.
Tầm quan trọng của việc hiểu sự khác biệt
Biết được sự khác nhau giữa suy luận và huấn luyện trong machine learning là rất quan trọng, vì nó giúp phân bổ tốt hơn tài nguyên tính toán cho cả hai giai đoạn khi triển khai vào môi trường sản xuất.
Hiệu năng mô hình thường giảm trong môi trường sản xuất. Hiểu đúng sự khác biệt có thể giúp áp dụng các chiến lược công nghiệp hóa mô hình phù hợp và duy trì chúng theo thời gian.
Các yếu tố then chốt khi lựa chọn giữa Suy luận và Huấn luyện
Việc sử dụng một mô hình suy luận hay huấn luyện một mô hình hoàn toàn mới phụ thuộc vào loại bài toán, mục tiêu cuối cùng và nguồn lực sẵn có.
Các yếu tố then chốt bao gồm nhưng không giới hạn ở thời gian ra thị trường, ràng buộc tài nguyên hoặc chi phí phát triển, hiệu năng mô hình và chuyên môn của đội ngũ.
- Thời gian ra thị trường. Cần xem xét quỹ thời gian khi chọn giữa huấn luyện và dùng mô hình sẵn có. Đôi khi, sử dụng một mô hình đã được huấn luyện sẵn sẽ tốn ít thời gian hơn và có thể mang lại lợi thế cạnh tranh cho đội kinh doanh.
- Ràng buộc tài nguyên hoặc chi phí phát triển. Tùy trường hợp sử dụng, huấn luyện một mô hình có thể cần lượng dữ liệu lớn và tài nguyên huấn luyện đáng kể. Tuy nhiên, sử dụng mô hình suy luận thường cần ít tài nguyên hơn, nhờ đó dễ đạt hiệu năng tốt hơn trong thời gian ngắn.
- Hiệu năng mô hình. Huấn luyện mô hình machine learning là một quá trình lặp, và không phải lúc nào cũng đảm bảo mô hình vững vàng. Dùng một mô hình suy luận có thể cho hiệu năng tốt hơn so với mô hình tự phát triển. Ngày nay, khả năng giải thích mô hình và giảm thiểu thiên lệch là rất quan trọng, và các mô hình suy luận có thể cần được cập nhật để đáp ứng các năng lực đó.
- Chuyên môn của đội ngũ. Xây dựng một mô hình machine learning vững vàng đòi hỏi chuyên môn cao ở cả khâu huấn luyện và công nghiệp hóa. Việc sẵn có đủ chuyên môn là thách thức; do đó dựa vào các mô hình suy luận có thể là lựa chọn tốt nhất.
Suy luận Bayes trong Machine Learning
Suy luận Bayes là một kỹ thuật trong machine learning cho phép thuật toán đưa ra dự đoán bằng cách cập nhật hiểu biết ban đầu dựa trên bằng chứng mới theo định lý Bayes.
Vậy định lý Bayes là gì?
Định lý mô tả xác suất của biến cố A khi biết rằng một biến cố khác, B, đã xảy ra. Công thức như dưới đây:
Định lý Bayes
P(A): tiên nghiệm → xác suất biến cố A xảy ra khi chưa có thông tin về các biến cố khác.
P(B): hằng số chuẩn hóa cho phép tính xác suất hậu nghiệm của biến cố B.
P(A|B): hậu nghiệm → xác suất biến cố A xảy ra khi biết B xảy ra.
P(B|A): khả dĩ → xác suất biến cố B xảy ra nếu A xảy ra.
Với thông tin này, hãy cùng khám phá các ưu điểm của suy luận Bayes và một số ứng dụng trong thực tế.
Từ Hướng dẫn Phân loại Naive Bayes bằng Scikit-learn, bạn sẽ học cách xây dựng và đánh giá bộ phân loại Naive Bayes bằng gói Scikit-learn của Python.
Ưu điểm của Suy luận Bayes
Suy luận Bayes có nhiều ưu điểm, bao gồm nhưng không giới hạn ở:
- Tính linh hoạt. Suy luận Bayes có thể áp dụng cho cả mô hình tuyến tính và phi tuyến, và nhiều bài toán machine learning như hồi quy, phân loại, phân cụm, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v.
- Trực quan hơn. Việc chuyển từ hiểu biết tiên nghiệm sang hậu nghiệm bằng dữ liệu mới giống với cách con người cập nhật niềm tin dựa trên thông tin mới, nên trực quan hơn. Ví dụ, nếu ai đó tin rằng ngày mai sẽ có tuyết và sau đó kiểm tra thông tin thời tiết, người đó sẽ điều chỉnh niềm tin tương ứng.
- Dễ diễn giải. Các phân phối xác suất tạo ra trên những giá trị có thể của dự đoán mô hình có thể được diễn giải dễ dàng, giúp người ra quyết định đưa ra lựa chọn phù hợp với mức chấp nhận rủi ro của họ.
Ứng dụng của Suy luận Bayes trong Machine Learning
Dưới đây là một số ứng dụng thực tế của suy luận Bayes trong machine learning:
- Phát hiện gian lận thẻ tín dụng. Suy luận Bayes có thể áp dụng để phát hiện hoạt động gian lận. Quá trình bắt đầu với niềm tin tiên nghiệm về xác suất một giao dịch là gian lận dựa trên dữ liệu lịch sử. Sau đó, khi có dữ liệu mới như số tiền giao dịch hoặc lịch sử mua sắm của khách hàng, thông tin tiên nghiệm được cập nhật bằng định lý Bayes để thu được xác suất hậu nghiệm của giao dịch; nhằm xác định liệu đó có phải gian lận hay không.
- Chẩn đoán y khoa. Trong chẩn đoán y khoa, định lý Bayes được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các ca bệnh trước đây và ước tính khả năng một bệnh nhân mắc một bệnh nhất định. Bayesian có thể xét nhiều yếu tố ảnh hưởng đến kết quả và đưa ra ước lượng xác suất dễ giải thích hơn so với kết quả nhị phân đơn thuần.
- Xử lý ảnh. Suy luận Bayes có nhiều ứng dụng trong xử lý ảnh. Chẳng hạn, có thể dùng để khử nhiễu cho ảnh bằng cách áp dụng các kỹ thuật như Chuỗi Markov Monte Carlo và định lý Bayes.
- Xử lý giọng nói. Phân cụm phi tham số Bayes (BNC) được dùng trong mạng nơ-ron phân cấp phi tham số để nhận dạng giọng nói và cảm xúc. Quy trình này vượt trội hơn các mô hình tiên tiến khác trong các nhiệm vụ tương tự.
Suy luận Nhân quả trong Machine Learning
Suy luận nhân quả là một phương pháp thống kê được dùng trong AI và machine learning để hiểu mối quan hệ nhân - quả giữa các thuộc tính.
Ví dụ, trong marketing, người ra quyết định có thể muốn hiểu chiến dịch nào tạo ra tỷ lệ chuyển đổi cao nhất. Sử dụng suy luận nhân quả có thể giúp xác định mối quan hệ nhân quả giữa tỷ lệ chuyển đổi và chiến dịch marketing để tối đa hóa chuyển đổi.
Khóa học Suy luận thống kê với R của chúng tôi có thể giúp bạn làm quen với bộ kỹ năng cốt lõi trong suy luận thống kê, cần thiết để hiểu, diễn giải và tinh chỉnh các mô hình thống kê và machine learning.
Tầm quan trọng của Suy luận Nhân quả trong Machine Learning
Suy luận nhân quả quan trọng trong machine learning vì nhiều lý do, bao gồm dự đoán hiệu quả và tính công bằng. Hãy điểm nhanh từng yếu tố.
- Dự đoán hiệu quả. Trong nhiều trường hợp sử dụng machine learning, phân tích tương quan là chưa đủ, vì tương quan không nhất thiết hàm ý quan hệ nhân quả. Suy luận nhân quả cho phép Kỹ sư Machine Learning xác định các mối quan hệ nhân quả nền tảng giữa các biến, từ đó dẫn đến dự đoán chính xác hơn.
- Tính công bằng. Áp dụng suy luận nhân quả trong machine learning có thể giúp xác định các nguyên nhân cốt lõi của thiên lệch trong một bộ dữ liệu. Điều này giúp người ra quyết định có hành động phù hợp để giảm thiểu vấn đề thiên lệch của dữ liệu, qua đó phát triển mô hình machine learning tốt hơn.
Thách thức khi triển khai Suy luận Nhân quả trong Machine Learning
Giống các kỹ thuật khác trong machine learning, việc triển khai suy luận nhân quả có những thách thức riêng, bao gồm nhưng không giới hạn ở các điểm dưới đây:
- Dữ liệu lớn và chất lượng. Để rút ra suy luận nhân quả hợp lệ cần có dữ liệu lớn và chất lượng. Tuy nhiên, dữ liệu thực tế thường lộn xộn, và việc tìm cách tiếp cận hoàn hảo để loại bỏ lỗi là thách thức.
- Khả năng diễn giải. Các phương pháp ước lượng quan hệ nhân quả thường phức tạp và đòi hỏi cả chuyên môn thống kê vững và kiến thức lĩnh vực chuyên sâu để diễn giải kết quả tốt hơn.
- Biến gây nhiễu. Đây là các biến liên quan đến cả biến độc lập và phụ thuộc. Yếu tố này có thể làm sai lệch tác động nhân quả thực sự của biến độc lập; do đó khiến việc ước lượng chính xác hiệu ứng nhân quả trở nên khó khăn.
Kết luận
Bài viết này đã đề cập suy luận trong machine learning là gì, cách nó khác với huấn luyện machine learning, và một số khuyến nghị then chốt khi lựa chọn giữa hai hướng tiếp cận. Bên cạnh việc nhấn mạnh suy luận Bayes và suy luận nhân quả, bài viết cũng nêu bật tầm quan trọng và các thách thức của chúng trong machine learning.
Cần ghi nhớ rằng suy luận là điều bắt buộc để bất kỳ mô hình machine learning nào trở nên hữu ích trong thực tế. Chỉ thông qua suy luận, mô hình mới có thể được tích hợp vào các ứng dụng hiện có và được doanh nghiệp cùng các bên liên quan sử dụng nhằm tạo tác động kinh doanh tốt hơn.
