Trong thế kỷ 21, sự tiến bộ vượt bậc trong công nghệ và dữ liệu đã mở ra cánh cửa cho một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ đó chính là Học máy thống kê - Statistical Machine Learning (SML). Khi công nghệ phát triển nhanh chóng đã tạo ra một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này đặt ra thách thức đối với các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong việc phân tích và khai thác nguồn dữ liệu lớn. Chính học máy và thống kê là hai lĩnh vực quan trọng có thể giải quyết thách thức này.
Từ khóa: Học máy, thống kê, dữ liệu, học máy thống kê...
Học máy (Machine Learning) là gì?
Học máy (viết tắt là ML) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI). ML tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình, từ đó cho phép máy tính có khả năng học từ dữ liệu và tự điều chỉnh để thực hiện các nhiệm vụ mà không cần phải được lập trình cụ thể. Trong khoa học máy, các máy tính được lập trình để tự động học hỏi từ dữ liệu, nhận diện các mẫu, và tạo ra các dự đoán cũng như đưa ra quyết định - những quyết định của chính máy mà không cần phải có sự can thiệp của con người. Các thuật toán máy học có thể được áp dụng để giải quyết nhiều loại bài toán, bao gồm dự đoán, phân loại, nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Thống kê là một nhánh của toán học chuyên về thu thập, phân tích, diễn giải và trình bày dữ liệu. Thống kê cung cấp các công cụ để đưa ra các kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu, dựa trên lý thuyết xác suất và các phương pháp suy luận thống kê. Thống kê nhấn mạnh vào việc hiểu rõ bản chất và đặc điểm của dữ liệu, cũng như việc đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của các kết quả phân tích.
Học máy thống kê (Statistical Machine Learning - SML) là gì?
Học máy thống kê (SML) bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật thống kê để phát triển các mô hình có thể học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định.
Về bản chất, Học máy thống kê chính là sự kết hợp hiệu quả tính toán và khả năng thích ứng của các thuật toán học máy với khả năng mô hình hóa và suy luận thống kê. Bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, chúng ta có thể rút ra các mẫu, mối quan hệ và thông tin quan trọng từ các bộ dữ liệu phức tạp, từ đó nâng cao tính hiệu quả của các thuật toán học máy.
Như vậy, Học máy thống kê là một phần của khoa học dữ liệu và thống kê, nhằm mục đích xây dựng các mô hình dự đoán và học từ dữ liệu một cách tự động. SML là một lĩnh vực kết hợp giữa khoa học máy (machine learning) và thống kê (statistics), nhằm mục đích phát triển các phương pháp và thuật toán để máy tính có thể học từ dữ liệu và đưa ra các dự đoán hoặc quyết định dựa trên các mô hình thống kê.
Một trong những điểm nổi bật của SML là khả năng phân tích các dữ liệu phức tạp và trích xuất kiến thức từ chúng một cách tự động. Thay vì phụ thuộc vào các mô hình truyền thống dựa trên giả định, SML cho phép dữ liệu “nói chuyện” và học từ chúng. Điều này giúp chúng ta dự đoán và đưa ra quyết định trong thời gian thực dựa trên thông tin mới nhất. SML hiện nay được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực kinh tế – xã hội.
Vai trò của thống kê trong Học máy
Không thể phủ nhận rằng thống kê chính là bước đầu tiên trong việc xây dựng các thuật toán Học máy. Thống kê đóng vai trò quan trọng là nền tảng vững chắc, là xương sống cho lĩnh vực Học máy. Thống kê cung cấp bộ công cụ mạnh mẽ để hiểu các mô hình và xu hướng cũng như đưa ra các suy luận và dự đoán dựa trên dữ liệu. Đối với nguồn dữ liệu lớn, thống kê giúp các nhà nghiên cứu có thể dễ dàng hiểu và tóm tắt dữ liệu từ đó có thể khái quát quá được các quy luật, hiện tượng phức tạp. Trong khi đó, Học máy là một công cụ mạnh mẽ cho phép máy tính học từ dữ liệu và tự động đưa ra các quyết định hoặc dự báo. Mục tiêu chính của Học máy là tạo ra các mô hình có khả năng học từ dữ liệu mới và cải thiện hiệu suất của chúng, đồng thời áp dụng những gì họ học được từ các trường hợp cụ thể vào các tình huống rộng lớn hơn.
Sự kết hợp giữa thống kê và Học máy không chỉ là sự giao thoa, mà còn là một bước tiến quan trọng trong việc phát triển các giải pháp thông minh và hiệu quả cho các vấn đề phức tạp của thế giới hiện đại. Cụ thể:
Xây dựng mô hình Học máy. Thống kê cung cấp các phương pháp và nguyên tắc để tạo mô hình trong Học máy. Ví dụ, mô hình hồi quy tuyến tính tận dụng phương pháp thống kê bình phương tối thiểu để ước tính các hệ số.
Giải thích kết quả. Các khái niệm thống kê cho phép chúng ta diễn giải các kết quả do mô hình Học máy tạo ra. Các thước đo như giá trị P, khoảng tin cậy, bình phương R và các thước đo khác cung cấp cho chúng ta góc nhìn thống kê về hiệu suất của mô hình Học máy.
Xác nhận các mô hình. Kỹ thuật thống kê là cần thiết để xác nhận và tinh chỉnh các mô hình học máy. Ví dụ: Các kỹ thuật như kiểm tra giả thuyết, xác thực chéo và khởi động giúp định lượng hiệu suất của các mô hình và tránh các vấn đề như trang bị quá mức.
Nền tảng của các kỹ thuật tiên tiến. Ngay cả một số thuật toán Học máy phức tạp hơn, chẳng hạn như Mạng nơ-ron (Neural Networks) cũng có các nguyên tắc thống kê cốt lõi. Các kỹ thuật tối ưu hóa, như giảm độ dốc, được sử dụng để “huấn luyện” các mô hình này dựa trên lý thuyết thống kê.
Một số điểm nổi bật khi khám phá sự kết hợp giữa học máy (ML) và thống kê
Một số điểm nổi bật khi khám phá sự kết hợp giữa học máy (ML) và thống kê
Tính linh hoạt và hiệu quả: Học máy và thống kê đều có những điểm mạnh riêng biệt. Thống kê mang lại cơ sở lý thuyết sâu sắc và phương pháp thống kê chặt chẽ, trong khi học máy tập trung vào tính toán và sự linh hoạt trong xử lý dữ liệu lớn. Học máy cung cấp một loạt các phương pháp và thuật toán để xử lý dữ liệu phức tạp và đa dạng. Từ học có giám sát đến học không giám sát, từ học sâu đến học tăng cường, các kỹ thuật ML cung cấp sự linh hoạt để giải quyết các vấn đề thống kê từ những góc độ khác nhau.
Sức mạnh dự báo: Sự kết hợp giữa Học máy và thống kê mở ra cánh cửa cho việc phát triển các phương pháp mới. ML cho phép xây dựng các mô hình dự báo mạnh mẽ từ dữ liệu. Bằng cách sử dụng các thuật toán như cây quyết định, máy vector hỗ trợ, hoặc mạng nơ-ron, chúng ta có thể tạo ra các mô hình dự báo chính xác về tương lai dựa trên các mẫu và quy luật xuất hiện trong dữ liệu.
Hiểu sâu về dữ liệu: Sử dụng các phương pháp học không giám sát, ML có thể giúp chúng ta khám phá và hiểu biết sâu sắc về dữ liệu. Từ việc phát hiện cấu trúc ẩn trong dữ liệu đến việc phân loại và gom cụm, các kỹ thuật ML giúp chúng ta rút ra thông tin quan trọng từ dữ liệu mà trước đây có thể bị bỏ qua.
Ngoài ra, ML cung cấp các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu lớn, giúp các cơ quan thống kê nhà nước xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, phức tạp để đưa ra thông tin hữu ích và kịp thời cho việc ra quyết định chính sách.
Xử lý dữ liệu không đầy đủ và nhiễu: Thống kê cung cấp các phương pháp để xử lý dữ liệu không đầy đủ và nhiễu, giúp cải thiện khả năng của các mô hình Học máy trong điều kiện thực tế. Sự kết hợp này giúp tạo ra những mô hình có khả năng tổng quát hóa tốt hơn và ít bị ảnh hưởng bởi những yếu tố gây nhiễu dữ liệu.
Phân tích dữ liệu đa nguồn: Trong công tác thống kê, dữ liệu thường được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như dữ liệu dân số, dữ liệu y tế, dữ liệu giáo dục, dữ liệu từ doanh nghiệp,... Học máy có thể được sử dụng để tự động hóa việc xử lý và phân tích dữ liệu từ những nguồn này, giúp tăng cường hiệu suất và tính chính xác trong việc trích xuất thông tin và đưa ra kết luận.
Tăng cường khả năng ra quyết định: Khoa học máy không chỉ giúp đưa ra các dự đoán mà còn hỗ trợ trong việc ra quyết định. Bằng cách sử dụng học tăng cường, ML có thể xây dựng các hệ thống quyết định tự động dựa trên phản hồi từ môi trường, từ việc tự động gợi ý sản phẩm đến việc tối ưu hóa chiến lược giao dịch.
Ứng dụng rộng rãi: Khoa học máy có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh, tài chính, y tế, đến xã hội học và môi trường. Khả năng áp dụng của ML không chỉ giới hạn trong lĩnh vực thống kê mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong các lĩnh vực khác.
Thực tế ứng dụng Học máy vào công tác thống kê chính thức trên thế giới
Thực tế ứng dụng Học máy vào công tác thống kê chính thức trên thế giới
Eurostat - Cơ quan thống kê chính thức của Liên minh Châu Âu, đang tích hợp Học máy vào nhiều khía cạnh của công tác thống kê nhằm nâng cao chất lượng và hiệu quả của dữ liệu thống kê châu Âu. Eurostat sử dụng Học máy để dự báo các chỉ số kinh tế quan trọng như tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát. Bên cạnh đó, Eurostat còn áp dụng Học máy vào phân tích dữ liệu xã hội để hiểu sâu hơn về các xu hướng và biến động trong xã hội châu Âu. Cụ thể, họ sử dụng các thuật toán Học máy để phân tích dữ liệu về dân số, lao động, giáo dục và sức khỏe, để đưa ra những phân tích đa chiều.
Cơ quan Thống kê Canada cũng đã tích hợp Học máy vào phân tích dân số nhằm dự báo xu hướng dân số tại các tỉnh và thành phố của Canada. Trong quá trình này, họ đã sử dụng các mô hình Học máy để phân tích một loạt các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động dân số như: Tỷ lệ sinh, tỷ lệ tử vong và di cư.
Ở Mỹ, việc ứng dụng Học máy vào công tác thống kê đã trở thành một phần quan trọng của quy trình phân tích dữ liệu và dự báo. (i) Trong dự báo dân số và kinh tế: Cơ quan Thống kê Dân số và Dân cư Hoa Kỳ (U.S. Census Bureau) đã sử dụng Học máy để dự đoán xu hướng dân số và kinh tế. Họ đã phát triển các mô hình Học máy để dự báo sự biến động của dân số, phân loại dân cư theo đặc điểm như tuổi, giới tính và địa lý, từ đó hỗ trợ quyết định về chính sách và kế hoạch phát triển. Ngoài ra, cơ quan thống kê Mỹ cũng sử dụng các mô hình Học máy để ước lượng, dự báo các chỉ tiêu kinh tế và xã hội quan trọng như: Tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ tăng trưởng GDP, và các chỉ số về sức khỏe cộng đồng.
Tại Trung Quốc, Học máy được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình thống kê. Bằng cách sử dụng các thuật toán Học máy và phân tích dữ liệu tự động, họ có thể tăng cường hiệu suất và chính xác trong việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu thống kê. Thay vì phải thực hiện các phân tích thống kê một cách thủ công, các hệ thống học máy ở Trung Quốc đã được phát triển để tự động thực hiện các phân tích phổ biến như phân phối dữ liệu, kiểm định giả thuyết và xây dựng các mô hình dự báo. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót trong quá trình phân tích dữ liệu.
Sự kết hợp giữa Học máy và thống kê không chỉ mở ra một hướng đi mới đầy triển vọng trong việc phân tích và xử lý dữ liệu mà còn mang lại nhiều ứng dụng thực tiễn có giá trị trong nhiều lĩnh vực.
Tại Việt Nam, tiềm năng ứng dụng của Học máy trong các lĩnh vực như y tế, nông nghiệp, giáo dục, tài chính, giao thông và đặc biệt là trong thống kê nhà nước là vô cùng to lớn. Cụ thể, trong lĩnh vực thống kê nhà nước, Học máy giúp cải thiện chất lượng và độ chính xác của dữ liệu, tự động hóa quy trình thu thập, xử lý dữ liệu; nâng cao khả năng phân tích và dự báo. Việc ứng dụng Học máy trong thống kê nhà nước không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình quản lý và điều hành mà còn hỗ trợ đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên nguồn dữ liệu chính xác và kịp thời. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của Học máy, Việt Nam cần đối mặt với một số thách thức như: Đảm bảo chất lượng dữ liệu, bảo mật và quyền riêng tư, cũng như nâng cao năng lực kỹ thuật và chuyên môn của đội ngũ cán bộ thống kê. Bên cạnh đó, cần phải chú trọng đầu tư vào hạ tầng công nghệ, giáo dục và đào tạo chuyên môn, cùng với việc xây dựng các chính sách hỗ trợ phù hợp.
Nhìn về tương lai, Học máy không chỉ là một công cụ mạnh mẽ trong phân tích và xử lý dữ liệu mà còn là một động lực thúc đẩy sự đổi mới và phát triển bền vững. Bằng việc kết hợp những tiến bộ của Học máy với các phương pháp thống kê truyền thống, chúng ta có thể tạo ra những giải pháp tối ưu và sáng tạo, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của xã hội và nền kinh tế hiện đại. Việc ứng dụng Học máy một cách hiệu quả sẽ góp phần vào sự phát triển toàn diện của Việt Nam, nâng cao chất lượng cuộc sống và vị thế của đất nước trên bản đồ công nghệ thế giới./.
Tài liệu tham khảo:
Tài liệu tham khảo:
1. Sách “The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction” - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman;
2. Sách “Pattern Recognition and Machine Learning” - Christopher M. Bishop
3. Bài báo: “A Few Useful Things to Know about Machine Learning” - Pedro Domingos (2012);
4. Bài báo: “Statistical Modeling: The Two Cultures” - Leo Breiman (2001).
ThS. Nguyễn Thanh Ngọc
Cục Thu thập dữ liệu và Ứng dụng CNTT Thống kê - TCTK
Cục Thu thập dữ liệu và Ứng dụng CNTT Thống kê - TCTK