Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phát triển mạnh mẽ, trở thành nền tảng của nhiều ứng dụng trong đời sống và sản xuất, từ xe tự lái, trợ lý ảo cho đến hệ thống gợi ý sản phẩm. Đằng sau sự thành công đó là các thuật toán thông minh, đóng vai trò như “trái tim” giúp máy tính có thể học hỏi, suy luận và ra quyết định. Việc nắm vững các thuật toán AI phổ biến không chỉ giúp hiểu cách AI hoạt động mà còn mở ra hướng đi trong nghiên cứu và ứng dụng thực tế.
1. Thuật toán học có giám sát (supervised learning)
Đây là nhóm thuật toán học từ dữ liệu có gắn nhãn. Máy sẽ được “dạy” bằng tập dữ liệu đầu vào (đặc trưng) và đầu ra (kết quả mong muốn), từ đó học ra mô hình dự đoán cho dữ liệu mới.
Các thuật toán tiêu biểu:
- Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Dự đoán giá trị liên tục như giá nhà, nhiệt độ.
- Hồi quy logistic (Logistic Regression): Phân loại nhị phân, ví dụ dự đoán email có phải spam không.
- Cây quyết định (Decision Tree) và rừng ngẫu nhiên (Random Forest): Ra quyết định dựa trên nhiều điều kiện, ứng dụng trong chẩn đoán bệnh hoặc phân loại khách hàng.
- Máy vector hỗ trợ (SVM): Tìm đường biên tối ưu để phân loại dữ liệu phức tạp.
Ứng dụng: Nhận diện giọng nói, dự báo tài chính, hệ thống gợi ý.
2. Thuật toán học không giám sát (unsupervised learning)
Khác với học có giám sát, dữ liệu trong học không giám sát không có nhãn. Thuật toán sẽ tự tìm ra cấu trúc, mẫu hoặc mối quan hệ tiềm ẩn.
Các thuật toán tiêu biểu:
- Phân cụm K-means: Gom nhóm dữ liệu thành các cụm có đặc điểm giống nhau, ví dụ phân nhóm khách hàng theo hành vi mua sắm.
- Phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering): Xây dựng cây phân cấp để phân nhóm dữ liệu.
- Giảm chiều dữ liệu (PCA – Principal Component Analysis): Loại bỏ nhiễu, tối ưu hóa dữ liệu trong học máy.
Ứng dụng: Phân tích thị trường, nhận diện mẫu hành vi, xử lý ảnh và nén dữ liệu.
3. Thuật toán học tăng cường (reinforcement learning)
Học tăng cường cho phép máy tính tự học thông qua thử – sai. Một tác nhân (agent) sẽ tương tác với môi trường, thực hiện hành động và nhận phản hồi (thưởng hoặc phạt), từ đó tối ưu hóa chiến lược hành động.
Các thuật toán tiêu biểu:
- Q-Learning: Tối ưu hóa giá trị hành động dựa trên trải nghiệm.
- Deep Q-Network (DQN): Kết hợp Q-learning với deep learning để xử lý tình huống phức tạp.
Ứng dụng: Xe tự lái, robot học cách di chuyển, AI trong trò chơi (như AlphaGo).
4. Mạng nơ-ron nhân tạo và deep learning
Mạng nơ-ron là nền tảng quan trọng của AI hiện đại, mô phỏng theo cách hoạt động của não người. Deep learning (học sâu) là một nhánh nâng cao, sử dụng nhiều lớp ẩn để xử lý dữ liệu phức tạp.
Các mô hình phổ biến:
- CNN (Convolutional Neural Network): Chuyên xử lý hình ảnh và thị giác máy tính.
- RNN (Recurrent Neural Network): Xử lý chuỗi dữ liệu như văn bản, giọng nói, dự báo thời gian.
- Transformer: Đột phá trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đứng sau các mô hình như ChatGPT, BERT.
Ứng dụng: Nhận diện khuôn mặt, dịch ngôn ngữ, chatbot, phân tích dữ liệu y tế.
![[Trải nghiệm] Foundation English](https://trainz.vn/datafiles/29/2025-04/thumbs-thumbs-foundation-17455696425419.jpg)
