Thuật toán là cốt lõi của trí tuệ nhân tạo (AI), giúp máy tính có thể học hỏi, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các thuật toán AI phổ biến và cách chúng hoạt động trong thực tế.
1. Thuật toán Machine Learning phổ biến
a) Học có giám sát (Supervised Learning)
Học có giám sát là một phương pháp trong đó mô hình học từ dữ liệu đã được gán nhãn. Một số thuật toán phổ biến:
- Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Dự đoán giá trị liên tục dựa trên mối quan hệ giữa các biến.
- Hồi quy logistic (Logistic Regression): Được sử dụng cho các bài toán phân loại nhị phân.
- Cây quyết định (Decision Tree): Tạo mô hình phân loại dựa trên một tập hợp các quy tắc đơn giản.
- Máy vector hỗ trợ (SVM – Support Vector Machine): Xây dựng một siêu phẳng để phân loại dữ liệu.
- Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks): Mô phỏng cách hoạt động của não bộ để nhận diện mẫu và học từ dữ liệu.
b) Học không giám sát (Unsupervised Learning)
Học không giám sát được sử dụng khi dữ liệu không có nhãn, cho phép AI tự tìm ra cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Một số thuật toán tiêu biểu:
- Phân cụm K-means (K-means Clustering): Nhóm dữ liệu thành các cụm dựa trên điểm tương đồng.
- Phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering): Xây dựng một cây phân cấp để nhóm dữ liệu theo mức độ gần gũi.
- Mạng nơ-ron tự mã hóa (Autoencoder): Giảm chiều dữ liệu và phát hiện các đặc trưng quan trọng.
c) Học tăng cường (Reinforcement Learning)
Học tăng cường là một phương pháp trong đó mô hình học thông qua thử nghiệm và tối ưu hóa hành động dựa trên phần thưởng:
- Q-learning: Học cách tối ưu hóa hành động bằng cách cập nhật giá trị phần thưởng cho từng trạng thái.
- Deep Q Networks (DQN): Kết hợp mạng nơ-ron và Q-learning để xử lý dữ liệu phức tạp.
- Chính sách học sâu (Policy Gradient Methods): Tối ưu hóa trực tiếp chính sách hành động dựa trên phần thưởng.
2. Các thuật toán Deep Learning phổ biến
Deep Learning là một nhánh của Machine Learning sử dụng các mạng nơ-ron sâu để xử lý dữ liệu phức tạp.
a) Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN)
CNN được sử dụng rộng rãi trong xử lý ảnh và thị giác máy tính nhờ khả năng tự động trích xuất đặc trưng.
b) Mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Network – RNN)
RNN được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản, giọng nói và chuỗi thời gian.
c) Mô hình Transformer
Transformer là nền tảng của các mô hình NLP hiện đại như BERT, GPT, giúp AI hiểu ngôn ngữ tự nhiên với hiệu suất cao.
Thuật toán AI đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các mô hình thông minh có khả năng học hỏi và đưa ra quyết định chính xác. Trong bài tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá cách triển khai một mô hình AI từ dữ liệu đến sản phẩm thực tế.