Tại sao cần dữ liệu tham định khi xây dựng mô hình học máy

Học máy hay Machine Learning (ML) ngày càng mang tính phổ biến trên thế giới. Sự tăng trưởng của dữ liệu lớn (Big Data) và các thuật toán của của học máy đã cải thiện độ chính xác của những mô hình và dự đoán tương lai. Chính vì vậy, học máy cần một nguồn dữ liệu tin cậy và chính xác để có thể làm được điều đó. Hãy cùng VinBigData tìm hiểu về những nguồn cơ sở dữ liệu mà người dùng có thể sử dụng trong quá trình phát triển các thuật toán của học máy.

Học máy (Machine learning – ML) là gì?

Học máy là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kỹ thuật cho phép các hệ thống có khả năng học hỏi và hoàn thành các nhiệm vụ đồng thời cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Học máy vẫn cần có sự giám sát từ phía con người trong việc tìm hiểu cơ sở dữ liệu và lựa chọn các kỹ thuật phù hợp để phân tích dữ liệu. Một điều quan trọng đối nguồn dữ liệu của học máy là phải “sạch”, không có sai lệch và không có dữ liệu giả.

Ứng dụng của học máy được phổ biến rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày hiện nay, bao gồm các công cụ truy tìm dữ liệu, chẩn đoán y khoa, phân tích thị trường, nhận dạng tiếng nói và chữ viết tự động,…

Các loại thuật toán học máy 

Học máy gồm 2 loại thuật toán chính: Học có giám sát (Supervised Learning) và Học không có giám sát (Unsupervised Learning).

Học máy có giám sát 

Phần lớn các ứng dụng học máy thực tế đều sử dụng học tập có giám sát. Trong học có giám sát, hệ thống học bằng cách sử dụng những dữ liệu được gán nhãn (labeled data) để mô hình hóa các mối quan hệ. Thuật toán, thông qua phân tích, sẽ xác định một kịch bản tối ưu để mô hình hóa các dữ liệu được gán nhãn.

Học máy không có giám sát

Học không có giám sát sử dụng những dữ liệu chưa được gán nhãn để từ đó tìm cách mô tả dữ liệu cùng cấu trúc của chúng.

Ứng dụng các thuật toán Học máy

Các thuật toán học máy được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn (Big Data) giúp dự đoán xu hướng hoặc sự kiện thị trường, ví dụ như dự đoán kết quả cuộc bầu cử chính trị.

Các thuật toán nhận dạng hình ảnh hiện có thể phân tích dữ liệu từ các hệ thống camera thông minh để cung cấp thông tin về số lượng khách hàng trong trung tâm thương mại, giám sát hoạt động vận chuyển và cơ sở sản xuất,… 

Bộ dữ liệu và tầm quan trọng của bộ dữ liệu trong học máy

Có thể hiểu đơn giản bộ dữ liệu (Dataset) là một tập hợp dữ liệu với nội dung của một bảng cơ sở dữ liệu hoặc một ma trận dữ liệu thống kê. Trong đó mỗi cột của bảng đại diện cho một biến cụ thể và mỗi hàng tương ứng với một thành viên nhất định của tập dữ liệu được đề cập. Đối với học máy, chúng ta cần một tập dữ liệu đào tạo. Đây là tập dữ liệu thực tế được sử dụng để huấn luyện mô hình thực hiện các hành động khác nhau.

Học máy phụ thuộc gần như hoàn toàn vào cơ sở dữ liệu, không có dữ liệu thì AI không thể học được. Đó là khía cạnh quan trọng nhất giúp cho việc đào tạo thuật toán có thể thực hiện được. Nếu chỉ một tập dữ liệu không đủ tốt, toàn bộ dự án AI có thể bị thất bại.

Trong quá trình phát triển AI, chúng ta luôn dựa vào dữ liệu. Từ đào tạo, điều chỉnh, lựa chọn mô hình đến kiểm thử, chúng ta sử dụng ba bộ dữ liệu khác nhau: Bộ đào tạo (Training set), Bộ kiểm thử (Testing set) và Bộ xác thực (Validation set). Bộ xác thực sẽ được sử dụng để chọn và điều chỉnh mô hình học máy cuối cùng.

Cụ thể:

• Bộ đào tạo: Tập dữ liệu đào tạo là tập dùng để huấn luyện thuật toán hiểu cách áp dụng các khái niệm như mạng nơ-ron, để học và tạo ra kết quả. Nó bao gồm cả dữ liệu đầu vào và đầu ra dự kiến và chiếm 60% tổng số dữ liệu trong quá trình học máy.
• Bộ kiểm thử: Bộ dữ liệu kiểm thử được sử dụng để đánh giá thuật toán được đào tạo tốt như thế nào với tập dữ liệu đào tạo và chiếm 20% tổng số dữ liệu. Bộ kiểm thử đảm bảo là dữ liệu đầu vào được nhóm lại cùng với các đầu ra chính xác đã được xác minh bởi con người.
• Bộ xác thực: Bộ xác thực có nhiệm vụ đánh giá định kỳ việc học máy. Thông qua việc tính toán tỷ lệ lỗi mà mô hình gặp phải khi được đánh giá tại một thời điểm bất kỳ, chúng ta có thể biết độ chính xác của nó tính đến thời điểm đó là bao nhiêu. Sau đó, mô hình sẽ điều chỉnh các tham số của nó dựa trên kết quả đánh giá từ bộ xác thực. Bộ này chiếm 20% tổng số dữ liệu.

Các bước của quá trình học máy

10 nguồn cơ sở dữ liệu mã nguồn mở về học máy

Trong thực tế, các thuật toán học máy được thiết kế để ứng biến theo thời gian và để làm được điều này, chúng cần nguồn dữ liệu đa dạng và chất lượng theo thời gian. Tuy nhiên, các chuyên gia học máy đôi lúc sẽ gặp phải khó khăn trong việc cập nhập nguồn dữ liệu liên tục để giữ cho thuật toán hoạt động hiệu quả. Dưới đây là 10 nguồn cơ sở dữ liệu mã nguồn mở dành cho Học máy mà bạn có thể tham khảo.

1. Kaggle: Mỗi nguồn dữ liệu trong Kaggle được coi như một cộng đồng, tại đó bạn có thể thảo luận về dự án của mình với những người khác thay vì chỉ tìm kiếm nguồn dữ liệu đơn thuần. Bạn sẽ tìm thấy một số lượng lớn các bộ dữ liệu trong cuộc sống thực ở các định dạng và kích thước khác nhau. Sử dụng Kernels, nền tảng miễn phí miễn trong Kaggle, được liên kết với mỗi cơ sở dữ liệu giúp bạn có thể phân tích cơ sở dữ liệu mà mình tìm được trước khi đưa vào sử dụng. 

2. Bộ dữ liệu Amazon: Amazon cung cấp các bộ dữ liệu mở cho các dự án cần dữ liệu đa dạng và khổng lồ trong lĩnh vực thương mại. Với hộp tìm kiếm và tính năng phản hồi cho phép người dùng có thể sửa đổi dữ liệu phù hợp với dự án của mình. Ưu điểm của kho lưu trữ này nằm ở mô tả và cách sử dụng mà nó cung cấp cho mỗi tập dữ liệu.

3. Kho lưu trữ UCI Machine Learning: Đây là một kho lưu trữ tài nguyên học máy được tạo ra bởi Đại học California và được sử dụng bởi sinh viên và giảng viên của trường trước khi được mở quyền truy cập cho tất cả mọi người. Việc phân tích dữ liệu trở nên khá dễ dàng khi kho lưu trữ chúng bằng cách các danh mục dựa trên loại vấn đề học máy. Người dùng có thể tìm thấy dữ liệu được phân loại như các vấn đề chuỗi thời gian đơn biến, đa biến, hệ thống hồi quy, phân loại hoặc đề xuất, một số trong số đó đã được làm sạch và sẵn sàng sử dụng. Cơ sở dữ liệu này chứa cơ sở dữ liệu, lý thuyết miền và trình tạo dữ liệu rất hữu ích trong việc phân tích các thuật toán học máy.

4. Công cụ tìm kiếm tập dữ liệu Google: Giao diện giống như một trình duyệt web dành cho tập dữ liệu. Theo Google, công cụ tìm kiếm cho phép người dùng chọn từ hàng triệu tập dữ liệu với các bộ lọc khác nhau. Bạn có thể tải về bộ dữ liệu với các định dạng khác nhau như văn bản, bảng và hình ảnh phù hợp với dự án đang thực hiện. Cũng theo Google, nhiều dữ liệu có cấu trúc sẽ được bổ sung vào nguồn cơ sở dữ liệu trong thời gian tới.

5. Bộ dữ liệu Microsoft: Kho lưu trữ của Microsoft chứa một bộ sưu tập các bộ dữ liệu miễn phí trong các lĩnh vực khác nhau như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và khoa học được phân miền cụ thể.Toàn bộ dữ liệu mã nguồn mở được lưu trữ trên đám mây, do đó việc truy cập dữ liệu và bổ sung của các chuyên gia khoa học dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới trở nên dễ dàng. Ngoài ra, nó cũng cung cấp một số tập dữ liệu được tuyển chọn đã được sử dụng trong các bài báo nghiên cứu đã xuất bản. Vì hầu hết các bộ dữ liệu được cung cấp dưới dạng tệp văn bản, nên chúng rất dễ để nhập vào Python, R và các công cụ phân tích khác. Ngoài việc tải xuống dữ liệu, người dùng có thể phân tích các bộ dữ liệu này thông qua Microsoft Azure, nền tảng đám mây của Microsoft.

6. Bộ dữ liệu của Chính phủ: Các chính phủ công bố dữ liệu của họ như một phần của chính sách minh bạch. Các bộ dữ liệu này cực kỳ hữu ích, đặc biệt khi các dự án bạn đang làm cần các dữ liệu đã được kiểm tra và xác nhận. Dưới đây là một số bộ dữ liệu được cung cấp bởi chính phủ của các quốc gia khác nhau:

• Cổng dữ liệu châu Âu:  Một kho dữ liệu do Liên minh châu Âu thiết lập để truy cập vào bộ dữ liệu của Chính phủ châu Âu.
• Dữ liệu của Chính phủ Hoa Kỳ: Đây là trang web chính thức của Chính phủ Hoa Kỳ, nơi bạn sẽ tìm thấy dữ liệu và các công cụ để phân tích dữ liệu.
• OpenDataNI: Đây là kho lưu trữ của chính phủ Vương quốc Anh được tạo ra để lưu trữ các bộ dữ liệu có sẵn cho nghiên cứu xã hội và hoạch định chính sách.
• Bộ dữ liệu của Chính phủ Ấn Độ: Được NIC (Trung tâm Thông tin Quốc gia) thiết lập nhằm mục đích cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu ở các định dạng có sẵn ở cả định dạng mở và máy đọc được.

7. Bộ dữ liệu công khai Awesome: Nó cung cấp bộ dữ liệu chất lượng cao được phân loại theo các chủ đề như kinh tế, sinh học, nông nghiệp, giáo dục,… Hầu hết dữ liệu đều miễn phí nhưng bạn nên kiểm tra giấy phép trước khi tải xuống bộ dữ liệu.

8. Bộ dữ liệu thị giác máy tính: Tại Visual Data, người dùng có thể truy cập vào dữ liệu liên quan đến các kỹ thuật học sâu được sử dụng để xử lý hình ảnh. Nó bao gồm các thí nghiệm trong xử lý hình ảnh và xử lý video cần dữ liệu cụ thể liên quan đến hình ảnh để xây dựng mô hình thị giác máy tính. Người dùng có thể truy cập tập dữ liệu theo một chủ đề thị giác máy tính cụ thể như Phân đoạn ngữ nghĩa, Chú thích hình ảnh, Tạo hình ảnh,…

9. Lionbridge AI: Đây là một dịch vụ tìm nguồn cung ứng cộng đồng đa ngôn ngữ bao gồm phân loại tài liệu, văn bản và sản phẩm. Họ cung cấp các tập dữ liệu được phân loại ở nhiều định dạng khác nhau như tệp văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Người dùng có thể sử dụng dịch vụ phân loại văn bản của họ để đào tạo các mô hình phân loại danh sách sản phẩm hoặc chặn thông tin công khai bí mật. Nó cung cấp mục nhập dữ liệu từ nguồn cộng đồng với gần 30,000 ngôn ngữ khác nhau và một nhóm gồm hơn 50,0000 cộng tác viên trên khắp thế giới, thực hiện việc nhập dữ liệu và làm sạch dữ liệu.

10. Bộ dữ liệu Scikit-learning: Điều đặc biệt của bộ dữ Scikit-learning cung cấp cả bộ dữ liệu thật và bộ dữ giả. Bộ dữ liệu có thể được truy cập thông qua sklearn. Tập dữ liệu giả có thể được tải xuống bằng các lệnh python như, load_boston ([return_X_y]), load_iis ([return_X-y]),… mà không cần phải nhập thông tin từ các nguồn bên ngoài. Tuy nhiên, những tập dữ liệu này không phù hợp với các dự án trong thực tế.

Các bộ dữ liệu là không thể thiếu trong các dự án về học máy. Chìa khóa để thành công trong lĩnh vực học máy hoặc trở thành một nhà khoa học dữ liệu thành công là thực hành với các loại bộ dữ liệu khác nhau. Nhưng việc có được một tập dữ liệu phù hợp cho từng loại dự án học máy là một nhiệm vụ khó khăn. Hy vọng thông qua bài viết này, các bạn có được thêm nguồn tư liệu tham khảo, phục vụ cho quá trình học tập, nghiên cứu và làm việc.