Bài 3: Từ dữ liệu đến mô hình - Quy trình phát triển một hệ thống Machine Learning

[atblue]

Một trong những lầm tưởng phổ biến khi mới bước vào thế giới Machine Learning là nghĩ rằng chỉ cần chọn đúng thuật toán là sẽ có mô hình hiệu quả. Thực tế, thuật toán chỉ là một phần nhỏ. Thành công của một dự án ML phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu, cách xử lý dữ liệu, và quy trình phát triển tổng thể.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng đi qua từng bước quan trọng trong quy trình phát triển một hệ thống Machine Learning hoàn chỉnh – từ dữ liệu thô ban đầu cho đến khi mô hình sẵn sàng phục vụ người dùng thực tế.

1. Xác định bài toán cần giải​

Trước khi làm bất cứ điều gì, bạn cần trả lời câu hỏi: mình đang cố giải quyết vấn đề gì?

• Bài toán này là phân loại hay dự đoán giá trị liên tục?
• Kết quả đầu ra mong muốn là gì?
• Mục tiêu kinh doanh hoặc kỹ thuật là gì?

Ví dụ: Nếu bạn muốn dự đoán liệu một khách hàng có rời bỏ dịch vụ hay không → đây là bài toán phân loại. Nếu bạn muốn ước lượng giá trị của một căn nhà dựa trên diện tích và vị trí → bài toán hồi quy.

Việc xác định đúng loại bài toán sẽ giúp bạn chọn đúng thuật toán và dữ liệu phù hợp.

2. Thu thập và hiểu dữ liệu​

Không có dữ liệu → không có Machine Learning. Và nếu dữ liệu sai → mô hình cũng sẽ cho kết quả sai.

Nguồn dữ liệu có thể đến từ:

• Cơ sở dữ liệu nội bộ (SQL, CRM…)
• API bên ngoài
• File CSV, Excel, JSON
• Cảm biến, log hệ thống
• Dữ liệu người dùng

Ở bước này, bạn cần khám phá dữ liệu (exploratory data analysis – EDA):

• Dữ liệu có bao nhiêu bản ghi, bao nhiêu cột?
• Có giá trị bị thiếu không?
• Dữ liệu có thiên lệch không? Có ngoại lệ không?
• Các biến có mối quan hệ gì với nhau?

Việc hiểu rõ dữ liệu giúp bạn đưa ra quyết định đúng trong các bước tiếp theo.

3. Tiền xử lý và biến đổi dữ liệu​

Dữ liệu thô rất hiếm khi dùng được ngay. Bạn cần làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.


Các bước xử lý phổ biến gồm:

• Xử lý giá trị thiếu (fill bằng trung bình, loại bỏ,…)
• Loại bỏ ngoại lệ
• Biến đổi định dạng (ví dụ: chuyển ngày thành số)
• Mã hóa biến phân loại (one-hot encoding, label encoding)
• Chuẩn hóa dữ liệu (normalization, standardization)

Nếu làm tốt bước này, mô hình của bạn sẽ hoạt động ổn định và chính xác hơn.

4. Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm thử​

Một sai lầm lớn là huấn luyện và kiểm tra mô hình trên cùng một tập dữ liệu. Điều này sẽ khiến bạn "ảo tưởng" về độ chính xác.

Thông thường, bạn sẽ chia dữ liệu thành:

• Tập huấn luyện (training set): khoảng 70–80%
• Tập kiểm thử (test set): khoảng 20–30%

Đôi khi còn có thêm tập validation để điều chỉnh mô hình trước khi đánh giá chính thức.

5. Chọn thuật toán và huấn luyện mô hình​

Tùy vào bài toán (phân loại, hồi quy, phân cụm…) và kích thước dữ liệu, bạn sẽ chọn thuật toán phù hợp:

• Decision Tree, Random Forest
• Logistic/Linear Regression
• SVM, KNN
• Neural Network, CNN (nếu là DL)

Sau đó, bạn huấn luyện mô hình bằng tập training – quá trình này giống như “dạy” mô hình hiểu được mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra.

6. Đánh giá hiệu suất mô hình​

Bạn cần đo lường độ chính xác của mô hình bằng các chỉ số như:

• Accuracy, Precision, Recall, F1-score (với phân loại)
• MSE, MAE, R² (với hồi quy)

So sánh kết quả giữa training và test set giúp bạn phát hiện vấn đề như:

• Overfitting: mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, kém hiệu quả với dữ liệu mới.
• Underfitting: mô hình quá đơn giản, không học đủ từ dữ liệu.

7. Tinh chỉnh và tối ưu mô hình​

Sau khi có kết quả đánh giá, bạn có thể:

• Thử thuật toán khác
• Điều chỉnh hyperparameter (tối ưu tham số)
• Bổ sung hoặc chọn lọc đặc trưng tốt hơn
• Thêm dữ liệu hoặc xử lý lại dữ liệu

Mục tiêu là cải thiện hiệu suất trên dữ liệu chưa từng thấy mà không hy sinh tính tổng quát.

8. Triển khai mô hình​

Khi mô hình hoạt động tốt, bạn có thể:

• Triển khai nó vào ứng dụng web, API hoặc ứng dụng nội bộ
• Theo dõi hiệu suất mô hình theo thời gian (monitoring)
• Tái huấn luyện định kỳ nếu dữ liệu thay đổi

Các công cụ như Flask, FastAPI, Docker, hoặc nền tảng như AWS, GCP, Azure giúp bạn dễ dàng triển khai mô hình vào thực tế.

Tổng kết​

Một hệ thống Machine Learning tốt không chỉ phụ thuộc vào thuật toán mà là cả một quy trình từ hiểu bài toán, chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện và đánh giá đến triển khai. Làm chủ được quy trình này giúp bạn không chỉ tạo ra mô hình chính xác mà còn có khả năng đưa nó vào phục vụ trong thế giới thực.