[SWE học A.I] Phần 1: Machine Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning và Reinforment Learning

Học máy (Machine Learning) là gì?

Học máy, nói một cách đơn giản, là một tập hợp những kỹ thuật mà máy tính dùng để “học” từ dữ liệu. Dữ liệu ở đây có thể là bất cứ thứ gì được biểu diễn bằng số. Có thể là giá cổ phiếu biến động qua từng ngày, khối lượng của các hành tinh, chiều cao của mọi người đến hội chợ, hay thậm chí là âm thanh khi bạn nói “Alo” vào điện thoại, những bức ảnh chụp hoa lá, mèo con, hay cả nội dung một bài báo, một cuốn tiểu thuyết. Thậm chí, sở thích nghe nhạc, xem phim, hay hành vi của bạn – như việc bạn hay đi dạo công viên hay thích ăn phở vào cuối tuần – cũng có thể được mã hóa thành số và trở thành dữ liệu.

Mục tiêu của học máy là tìm ra những thông tin “có ý nghĩa” từ đống dữ liệu đó. Nhưng “có ý nghĩa” là thế nào? Tùy bạn thôi! Có khi là tìm ra quy luật ẩn trong dữ liệu, như đoán xem bạn sẽ thích bộ phim nào dựa trên những phim bạn đã xem và chấm điểm. Hoặc là nhận diện chữ viết tay trên một mẩu giấy, hay chỉ cần vài nốt nhạc là biết ngay bài hát đó là gì. Tóm lại, học máy giúp máy tính “hiểu” và dự đoán dựa trên dữ liệu, giống như cách bạn nhận ra một người bạn cũ qua vài đặc điểm quen thuộc.

Giả sử chúng ta có một bảng dữ liệu ghi lại thông tin về thói quen xem phim của một nhóm người:

Từ bảng dữ liệu trên, ta có thể “nhìn thấy” một số điều thú vị. Ví dụ, người dùng A và E có điểm chấm khá cao và cùng yêu thích thể loại khoa học viễn tưởng. Từ đó, một hệ thống học máy có thể đề xuất cho người dùng A những bộ phim như The Matrix hoặc Blade Runner – vốn đã được người dùng E yêu thích. Hay ngược lại, với người dùng mới có hành vi tương tự A, hệ thống có thể dự đoán họ sẽ thích Interstellar chẳng hạn.

Chính từ những mẫu dữ liệu tưởng chừng đơn giản như thế này, học máy có thể học được mối liên hệ giữa “sở thích” và “nội dung”, để từ đó đưa ra những đề xuất, dự đoán, hay thậm chí là tự động phân loại, nhận diện xu hướng mà con người khó nhìn thấy bằng mắt thường.

Hệ chuyên gia (Expert System)

Ngày xưa, khi học sâu (deep learning) chưa có được sự chú ý nhiều như bây giờ, người ta hay dùng hệ chuyên gia để dạy máy tính học từ dữ liệu.

Hệ chuyên gia là gì? Nó giống như một chương trình máy tính được thiết kế để bắt chước cách suy nghĩ của các chuyên gia con người – như bác sĩ, kỹ sư, hay thậm chí là nhạc sĩ. Ý tưởng là bạn quan sát một chuyên gia làm việc, xem họ làm gì, làm như thế nào, đôi khi còn yêu cầu họ kể lại quy trình suy nghĩ của mình. Từ đó, bạn tạo ra một bộ quy tắc để máy tính làm theo. Hy vọng là máy tính sẽ “bắt chước” được công việc của chuyên gia chỉ bằng cách tuân theo những quy tắc đó.

Ví dụ thực tế: Nhận diện số 7

Giả sử chúng ta muốn dạy máy tính nhận diện số 7 viết tay. Sau khi hỏi han, quan sát nhiều người, bạn có thể nghĩ ra ba quy tắc nhỏ để nhận diện số 7:

• một, số 7 thường có một đường ngang ở gần đỉnh;
• hai, nó có một đường chéo từ đông bắc xuống tây nam;
• và ba, hai đường đó gặp nhau ở góc trên bên phải.

Nhưng đời không như mơ! Một ngày, bạn gặp một số 7 kỳ lạ.

Số 7 này có thêm một đường ngang cắt qua đường chéo ở giữa.

Bộ quy tắc ban đầu của chúng ta không nhận ra đây là số 7, vì chúng ta chưa nghĩ tới trường hợp đặc biệt này. Thế là phải thêm một quy tắc mới. Nhưng rồi lại có số 7 khác, với kiểu viết khác, và bạn lại phải thêm quy tắc nữa. Cứ thế, việc tạo ra một bộ quy tắc đầy đủ cho một vấn đề phức tạp trở thành một nhiệm vụ bất khả thi. Bạn phải đào bới những suy luận mà ngay cả chuyên gia cũng không nhận ra, biến chúng thành hàng tá quy tắc, rồi chỉnh sửa, gỡ lỗi, bổ sung cho những trường hợp bị bỏ sót.

Quá nhiều quy tắc

Tìm ra bộ quy tắc hoàn chỉnh không phải chuyện dễ. Chuyên gia con người thường làm việc theo trực giác, và những ngoại lệ hay trường hợp đặc biệt thì vô vàn.

Bạn thử tưởng tượng mà xem: làm sao viết được bộ quy tắc để máy tính bắt chước cách một bác sĩ X-quang đọc phim MRI để xác định một vết mờ là lành tính hay không? Hay cách một nhân viên điều khiển không lưu xử lý hàng loạt chuyến bay trong giờ cao điểm? Hoặc cách ai đó lái xe an toàn trong cơn bão lớn?

Đã vậy, công nghệ, luật lệ, hay thói quen xã hội còn thay đổi liên tục, khiến bạn phải luôn cập nhật, sửa chữa bộ quy tắc rối như tơ vò này.

Hệ chuyên gia có thể hoạt động tốt trong một số trường hợp, nhưng để áp dụng rộng rãi thì quá khó. Với những trường hợp như này, “học sâu” (deep learning) có thể thể hiện được năng lực của nó. Với đủ dữ liệu huấn luyện, các thuật toán học sâu tự tìm ra quy tắc mà không cần chúng ta phải chỉ từng bước.

Bạn không cần nói với máy tính rằng số 2 trông thế nào, hay số 7 ra sao – nó tự học từ dữ liệu. Nó có thể xác định vết mờ trên MRI là lành tính hay không, đánh giá một bức ảnh chụp từ điện thoại có phơi sáng đúng không, hay xác minh một đoạn văn có phải do một nhân vật lịch sử viết hay không.

Học có giám sát (Supervised Learning)

Nói một cách đơn giản, học máy (machine learning) là xây dựng các thuật toán để tìm ra mối quan hệ trong dữ liệu.

Học có giám sát là một phần của học máy, tập trung vào việc tìm mối liên hệ giữa các đặc điểm đã được đo lường sẵn. Chẳng hạn, trong chương này, mình sẽ nói về một bài toán thực tế: tìm mối liên hệ giữa các đặc điểm của một ngôi nhà (như số phòng, diện tích, hay khoảng cách đến trường học) và giá trị của ngôi nhà.

Giả sử ta muốn tạo một hệ thống, gọi là bộ phân loại hình ảnh, để nhận ra đồ vật chính trong ảnh. Mình sẽ đưa máy một bộ sưu tập ảnh, mỗi ảnh đi kèm một nhãn – như ảnh con hổ có nhãn “hổ”, ảnh con mèo có nhãn “mèo”, và chúng ta kì vọng khi thấy một hình ảnh con hổ khác chưa có trong bộ sưu tập, hệ thống có thể biết được nó là hổ hay mèo.

Hoặc, nếu mình có một cuốn sổ ghi lại các công thức nấu ăn và chấm điểm xem mình thích món nào, thì công thức là dữ liệu đầu vào, còn điểm số là nhãn. Sau khi được huấn luyện với cả tá dữ liệu như thế, máy có thể nhìn một công thức mới và đoán món này có ngon theo khẩu vị của mình không.

Máy Tính “Nghĩ” Như Thế Nào?

Thực chất, máy tính không hiểu món ăn ngon dở ra sao, cũng chẳng biết con hổ trông thế nào ngoài đời. Nó chỉ nhìn vào dữ liệu bạn đưa, tìm các mẫu (patterns) trong đó, và học cách khớp dữ liệu với nhãn. Khi bạn đưa vào một bức ảnh hay công thức mới, máy sẽ dùng những “quy tắc” nó học được để chọn nhãn phù hợp nhất. Nếu máy đoán đúng đủ nhiều lần, mình gọi là nó đã được huấn luyện tốt.

Nhìn vào ảnh trên, nơi một bộ phân loại hình ảnh đã được huấn luyện thử phân tích bốn bức ảnh lấy từ trên mạng. Máy chưa từng thấy những bức ảnh này bao giờ. Với mỗi bức, nó đưa ra xác suất cho 1.000 nhãn mà nó biết. Chẳng hạn, bức ảnh ở góc trên bên trái là một chùm chuối. Lý tưởng thì máy sẽ trả về nhãn “chùm chuối”, nhưng vì nó không được huấn luyện với nhãn này, nó chỉ chọn được nhãn gần nhất là “chuối”. Giống như khi bạn chỉ biết từ “mèo” và không biết từ “mèo tam thể”, bạn sẽ gọi con mèo tam thể là “mèo” thôi.

Cách Dữ Liệu Được Sắp Xếp

Mỗi đặc điểm cần được đo lường chính xác và biểu diễn bằng số. Số phòng hay diện tích thì dễ, vì chúng đã là số. Nhưng nếu bạn có thông tin kiểu như mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên về khu phố từ TripAdvisor, việc chuyển chúng thành số sẽ phức tạp hơn nhiều. Chuyển đổi đúng cách là yếu tố quyết định xem bạn có tìm ra được mối quan hệ hay không. Với khái niệm mơ hồ như “giá trị ngôi nhà”, mình thường chọn một con số cụ thể, như giá bán.

Khi đã có các đặc điểm dưới dạng số, mình cần tổ chức chúng sao cho dễ xử lý. Cách phổ biến là biểu diễn mỗi ngôi nhà bằng một hàng số (gọi là một “quan sát”), rồi xếp các hàng này thành từng lô (batch) dữ liệu.

Mỗi hàng là một tập hợp các đặc điểm (features), như số phòng, diện tích, hay khoảng cách đến trường. Quá trình chuyển các đặc điểm thực tế (như “nhà gạch đỏ”) thành số được gọi là kỹ thuật đặc trưng (feature engineering).

Giả sử chúng ta đang thu thập dữ liệu để dự đoán giá bán của các ngôi nhà. Dưới đây là một bảng thể hiện dữ liệu đã được xử lý thành dạng số:

Ở đây, các thông tin dạng mô tả như “loại tường” (gạch đỏ hay xi măng), hay “có sân vườn” (có/không) đã được chuyển thành số – một bước quan trọng trong feature engineering.

Từ bảng dữ liệu trên, ta có thể thấy: những ngôi nhà có diện tích lớn hơn, gần trường học hơn, và nằm trong khu phố có điểm đánh giá cao thường có giá bán cao hơn. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc chuyển đổi và biểu diễn đúng các đặc điểm thành dạng số: chỉ khi dữ liệu được tổ chức một cách chính xác, mô hình học máy mới có thể nhận ra các mối liên hệ như vậy để đưa ra dự đoán hợp lý.

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Ta đã đi qua việc giúp máy tính học được từ những dữ liệu đã được đánh nhãn (label) rõ ràng, dễ sử dụng. Tuy nhiên nếu bạn có một đống dữ liệu mà chẳng có nhãn hay gợi ý gì – giống như một mớ đồ vật lộn xộn, không biết thuộc về đâu. Lúc này, chúng ta có thể dùng học không giám sát. (Unsupervised Learning)

Các thuật toán này sẽ tự mày mò, tìm ra mối liên hệ giữa các mẩu dữ liệu mà chẳng cần ai chỉ bảo “cái này là gì, cái kia là gì”.

Ví dụ:

Khi đang đào móng cho một ngôi nhà mới thì phát hiện cả đống bình gốm cổ, mỗi cái có hoa văn khác nhau. Mình gọi bạn khảo cổ đến, nhưng cô ấy chẳng nhận ra hoa văn nào cả (dữ liệu không có nhãn). Có cái trông giống nhau, có cái lại khác biệt hoàn toàn.

Để sắp xếp đống lộn xộn này, cô ấy đã tiếp cận bằng một cách khác, dù không nhận ra hay biết về bất kì kí hiệu nào trên các món đồ cổ, nên cô không biết những món đồ này tới từ thời đại nào, quý giá hay không. Tuy nhiên, nhìn vào những kí hiệu, trang trí, ta thấy chúng có vẻ giống nhau?, và xuất phát từ 1 phong cách nào đó. Lúc này, nhà khảo cổ chia các phần có vẻ giống nhau thành từng cụm, từng nhóm.

Kĩ thuật này đưa các dữ liệu thành các nhóm liên quan (cụm), nên ta gọi quá trình này là phân cụm (clustering), hay gọi thuật toán này là thuật toán phân cụm (clustering algorithm)

Ngoài ra, học không giám sát còn giúp làm đẹp dữ liệu, như xóa nhiễu trên ảnh chụp bằng điện thoại, hay nén dữ liệu để tiết kiệm không gian mà vẫn giữ được chất lượng – giống như cách file MP3 lưu âm thanh hay JPG lưu ảnh vậy.

• Ảnh chụp từ điện thoại thường có nhiễu (noise) do ánh sáng yếu, cảm biến kém, chuyển động, v.v. Học không giám sát có thể tự học cách tách tín hiệu gốc (hình ảnh thật) khỏi nhiễu mà không cần dữ liệu “sạch” để so sánh. Thông thường bài toán này hoạt động nhờ máy chỉ giữ lại thông tin phổ biến, đặc trưng, không thay đổi, còn phần ngẫu nhiên (nhiễu) sẽ bị mất đi.
• Giống như file MP3 hay JPG: giữ phần quan trọng (tai người/ mắt người cảm nhận được). Loại bỏ phần dư thừa (âm thanh ngoài khả năng nghe, màu sắc không phân biệt được…).

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Đây là một cách dạy máy tính học làm những việc mà chính chúng ta đôi khi cũng chẳng biết làm thế nào cho tốt nhất.

Hãy tưởng tượng bạn đang chơi một trò chơi phức tạp, như cờ vua hay sáng tác một bản nhạc. Bạn đứng trước một tình huống: nước đi tiếp theo nên là gì, hay nốt nhạc tiếp theo nên chọn ra sao? Chẳng có một đáp án nào hoàn toàn “đúng” cả. Nhưng bạn có thể cảm nhận rằng một lựa chọn thì “tốt hơn” cái kia. (thử một nốt nhạc khác và khi nghe lại thấy bài nhạc có vẻ hay hơn)

Vậy làm sao để máy tính tự tìm ra cách tốt nhất? Đơn giản thôi, chúng ta để nó thử nghiệm, sai lầm, và học hỏi – giống như cách một đứa trẻ học cách đi xe đạp vậy.

Học tăng cường là khi bạn không đưa ra một hướng dẫn chi tiết kiểu “làm thế này, thế kia”. Thay vào đó, bạn chỉ cần đánh giá những gì máy tính thử nghiệm, kiểu như: “Ừ, cái này ổn đấy” hoặc “Cái này tốt hơn lần trước.” Máy tính sẽ dựa vào những đánh giá đó để tìm ra cách hành động tốt nhất, từng bước một, hướng tới kết quả mà chúng ta mong muốn.

Ví dụ:

Cứ tưởng tượng nhé, mình và bạn đang được giao nhiệm vụ thiết kế hệ thống thang máy cho một tòa nhà văn phòng mới toanh, như trong hình minh họa mình từng thấy.

Nhiệm vụ của chúng ta là quyết định xem thang máy nên “đậu” ở đâu khi không có người gọi, và khi ai đó bấm nút gọi thang, chiếc thang nào sẽ được điều động. Mục tiêu? Làm sao để thời gian chờ trung bình của mọi người là ngắn nhất.

Vấn đề là, làm sao biết được cách sắp xếp thang máy tốt nhất? Chuyện này phụ thuộc hoàn toàn vào thói quen của mọi người trong tòa nhà.

Buổi sáng, có lẽ mọi người đổ xô đến làm việc, nên thang máy nên chờ sẵn ở tầng một để đón khách. Nhưng đến giờ ăn trưa, mọi người lại muốn ra ngoài, vậy thì thang máy nên “canh” ở các tầng trên, sẵn sàng đưa mọi người xuống tầng trệt. À, mà nếu trời mưa thì sao? Có khi mọi người lại muốn lên căng-tin ở tầng cao nhất để ăn trưa. Mỗi ngày, mỗi giờ, tình hình cứ thay đổi liên tục. Vậy thì làm sao tìm được một “chiến lược” hoàn hảo?

Thực chất, chẳng có một chiến lược nào hoàn hảo cả.

Nhưng học tăng cường có thể giúp chúng ta. Máy tính sẽ tự nghĩ ra một kế hoạch, hoặc thử thay đổi một chút từ kế hoạch hiện tại, rồi kiểm tra xem nó hoạt động tốt thế nào.

Ví dụ

Hãy tưởng tượng bạn có một robot giao hàng trong một siêu thị nhỏ. Nhiệm vụ của robot là giao một đơn hàng từ kho hàng (điểm xuất phát) đến quầy thanh toán (điểm đích). Siêu thị có 3 con đường để đi:

Đường C: Qua khu đồ đông lạnh, trung bình về cả độ dài và đông người.

Đường A: Qua khu rau củ, ngắn nhưng đông khách, dễ bị chậm.

Đường B: Qua khu đồ khô, đường dài hơn nhưng ít người.

Robot sẽ thử đi từng đường, nhận phản hồi là thời gian đi mất bao lâu, và học để chọn đường nhanh nhất qua nhiều lần thử. Ta sẽ giả lập một tình huống với số liệu cụ thể để bạn thấy rõ.

Giả lập dữ liệu (thực tế, robot không biết trước):

• Đường A: 30 giây (ngắn nhưng đông, dễ chậm).
• Đường B: 50 giây (dài hơn, ít người).
• Đường C: 40 giây (trung bình).

Phản hồi (thưởng): Robot được điểm dựa trên thời gian:

• Điểm = 100 – thời gian (giây). Nghĩa là đi càng nhanh, điểm càng cao.
  • Đường A: 100 – 30 = 70 điểm.
  • Đường B: 100 – 50 = 50 điểm.
  • Đường C: 100 – 40 = 60 điểm.

Mỗi lần, robot chọn một đường, đo thời gian, tính điểm, và ghi nhớ để cải thiện.

Lần thử 1:

• Robot chọn ngẫu nhiên: Đường A.
• Thời gian: 30 giây.
• Điểm: 100 – 30 = 70 điểm.

Lần thử 2:

• Robot chọn: Đường B.
• Thời gian: 50 giây.
• Điểm: 100 – 50 = 50 điểm.

Lần thử 3:

• Robot chọn: Đường C.
• Thời gian: 40 giây.
• Điểm: 100 – 40 = 60 điểm.

Lần thử 4:

• Robot quay lại thử Đường A (để kiểm tra lại).
• Thời gian: 30 giây.
• Điểm: 70 điểm.

Lần thử 5:

• Robot thử Đường C lần nữa (vì nó từng cho 60 điểm, khá ổn).
• Thời gian: 40 giây.
• Điểm: 60 điểm.

Bây giờ, giả sử vào giờ cao điểm (buổi trưa), khu rau củ (Đường A) trở nên rất đông, làm thời gian tăng lên. Dữ liệu mới:

• Đường A: 60 giây (đông khách) → Điểm: 100 – 60 = 40 điểm.
• Đường B: 50 giây (vẫn ít người) → Điểm: 100 – 50 = 50 điểm.
• Đường C: 40 giây (trung bình) → Điểm: 100 – 40 = 60 điểm.

Robot tiếp tục thử:

Lần thử 6:

• Robot chọn Đường A (vì trước đó nó tốt nhất).
• Thời gian: 60 giây (do đông khách).
• Điểm: 100 – 60 = 40 điểm.

Lần thử 7:

• Robot chọn Đường C.
• Thời gian: 40 giây.
• Điểm: 60 điểm.

Lần thử 8:

• Robot chọn Đường B.
• Thời gian: 50 giây.
• Điểm: 50 điểm.

Kết quả sau 8 lần thử

• Robot nhận ra: Vào giờ cao điểm, Đường C là lựa chọn tốt nhất (60 điểm, 40 giây).
• Robot sẽ ưu tiên Đường C vào giờ trưa, nhưng vẫn thử các đường khác để cập nhật nếu tình hình thay đổi (ví dụ: khu đồ khô bỗng dưng đông vào giờ khác).
• Ta đã có 1 hệ thống biết nên sử dụng đường nào theo tham số thời gian, thông minh hơn là chỉ luôn sử dụng 1 bộ quy tắc

Áp dụng vào ví dụ thang máy

Giờ quay lại ví dụ thang máy trong tòa nhà. Giả sử có 3 thang máy và ta phải quyết định thang nào đi đến tầng được gọi (ví dụ: tầng 5).

• Hành động: Gửi thang máy A, B, hoặc C đến tầng 5.
• Phản hồi: Đo thời gian chờ của khách (thang nào đến nhanh thì được “thưởng” điểm cao).
• Học hỏi: Máy tính thử gửi từng thang, đo thời gian chờ, và ghi nhớ thang nào nhanh nhất.
• Qua nhiều lần thử, máy tính sẽ biết: “Nếu khách gọi ở tầng 5, gửi thang B vì nó gần nhất, chờ chỉ 10 giây, tốt hơn thang A (20 giây) hay thang C (15 giây).”

Học sâu (Deep Learning)

Thuật ngữ “học sâu” chỉ các thuật toán học máy sử dụng nhiều tầng tính toán, hay còn gọi là các tầng.

Khi một hệ thống học sâu gắn tên cho một khuôn mặt trong ảnh, nó không biết khuôn mặt là gì, con người là gì, hay thậm chí con người có tồn tại hay không. Máy tính chỉ đo lường các điểm ảnh và, dựa trên các mẫu học được từ dữ liệu huấn luyện, đưa ra nhãn phù hợp nhất.

Dần dần, qua hàng ngàn lần thử, mạng học được cách tạo ra kết quả chính xác. Nếu làm tốt, mạng sẽ đưa ra câu trả lời đúng cho hầu hết dữ liệu huấn luyện, sẵn sàng để trở thành một trợ thủ đắc lực – như nhận diện hình ảnh trên mạng xã hội hay dự đoán giá cổ phiếu.

Ví dụ

Dạy máy đoán táo hay cam
Giả sử bạn muốn máy phân biệt táo và cam dựa trên hai đặc điểm:

1. Kích thước: Táo thì nhỏ hơn, còn cam thì có kích thước lớn hơn. Đặt nhỏ thì là 1, lớn thì là 2
2. Màu sắc: Táo thì có sắc đỏ, cam thì có màu cam. Đặt đỏ là 1, cam là 2.

Vậy giả sử nếu ai đó bảo ta rằng họ có 1 quả, và kích thước đâu đó là 1.2, và màu sắc thì khá là đỏ (khoảng 1.2, và không có nhiều ánh cam), vậy ta có thể đoán, có vẻ nó là quả táo

Tập dữ liệu giả (4 ví dụ bạn đưa cho máy):

• Ví dụ 1: Kích thước 1, màu 1 → Táo.
• Ví dụ 2: Kích thước 2, màu 2 → Cam.
• Ví dụ 3: Kích thước 1, màu 1 → Táo.
• Ví dụ 4: Kích thước 2, màu 2 → Cam.

Lúc này, ta có thể cho máy khởi tạo 1 phương trình đơn giản như:

Kết quả = (Kích thước × số A) + (Màu sắc × số B) – Số A và Số B là các tham số

Bước 1: Thử với ví dụ 1 (Táo: kích thước 1, màu 1)

• Công thức: (1 × 0.5) + (1 × 0.3) = 0.8
• Máy đoán: “Gần 1, chắc là táo!” (Đúng, nhưng chưa chắc chắn lắm).

Bước 2: Kiểm tra lỗi

• Kết quả đúng phải là 1 (Táo), nhưng máy cho 0.8. Sai lệch là 0.2.
• Máy nghĩ: “Mình đoán gần đúng, nhưng cần sửa công thức một chút.”

Bước 3: Điều chỉnh công thức

• Máy tăng số A và B lên một chút, ví dụ: A = 0.6, B = 0.4.
• Thử lại ví dụ 1: (1 × 0.6) + (1 × 0.4) = 1.0 (Đúng là táo!).

Bước 4: Thử với ví dụ 2 (Cam: kích thước 2, màu 2)

• Công thức mới: (2 × 0.6) + (2 × 0.4) = 1.2 + 0.8 = 2.0
• Máy đoán: “Gần 2, chắc là cam!” (Đúng).

Bước 5: Lặp lại với các ví dụ khác

• Máy tiếp tục thử với ví dụ 3, 4, mỗi lần đoán sai thì điều chỉnh số A và B một chút. Qua vài chục lần, máy tìm được số A và B hoàn hảo (ví dụ: A = 0.7, B = 0.5) để đoán đúng hầu hết các trường hợp.

Kết quả sau khi học
Sau khi “học” cả 4 ví dụ, máy có công thức tốt:

• Táo (kích thước 1, màu 1): (1 × 0.7) + (1 × 0.5) = 1.2 → Đoán “Táo”.
• Cam (kích thước 2, màu 2): (2 × 0.7) + (2 × 0.5) = 1.4 + 1.0 = 2.4 → Đoán “Cam”.

Bây giờ, nếu bạn đưa một quả mới (kích thước 1.5, màu 1.5), máy tính:
(1.5 × 0.7) + (1.5 × 0.5) = 1.05 + 0.75 = 1.8 → Đoán “Cam” (vì gần 2 hơn).

Học sâu trong thực tế khác gì với ví dụ này?

Trong học sâu, máy không chỉ dùng 2 đặc điểm (kích thước, màu) mà có thể dùng hàng ngàn đặc điểm (như mọi chi tiết trên một bức ảnh). Công thức cũng phức tạp hơn, với nhiều tầng (layers), mỗi tầng có nhiều “hộp tính toán” (nơ-ron). Nhưng ý tưởng vẫn giống:

• Đưa thông tin vào.
• Máy đoán, kiểm tra lỗi, sửa công thức (trọng số).
• Lặp lại nhiều lần cho đến khi đoán đúng.

Reference:

• Deep Learning (Andrew Glassner)
• Deep Learning from Scratch (Seth Weidman)