Học máy (machine learning – ML) đã chuyển mình từ một từ khóa thời thượng thành yếu tố then chốt trong vận hành doanh nghiệp chỉ trong vài năm ngắn ngủi. Nó hỗ trợ từ công cụ gợi ý, phát hiện gian lận đến bảo trì dự đoán và trợ lý thông minh. Tuy nhiên, ẩn sau sự hào hứng đó là một sự thật phũ phàng: học máy chỉ tốt tương ứng với chất lượng dữ liệu mà nó được huấn luyện.
Dữ liệu đầu vào sai → Kết quả đầu ra sai
Các mô hình ML học từ dữ liệu. Nếu dữ liệu đầu vào bị lỗi, thiếu sót, thiên lệch hoặc không phản ánh đúng thực tế, thì kết quả đầu ra của mô hình cũng sẽ mang theo những sai lệch đó — và lan rộng theo quy mô.
Ví dụ, một hệ thống ML được huấn luyện từ dữ liệu tuyển dụng thiên lệch sẽ củng cố các định kiến sẵn có. Một mô hình bảo trì dự đoán sử dụng dữ liệu cảm biến chất lượng thấp có thể gây báo động giả — hoặc tệ hơn, bỏ sót các lỗi nghiêm trọng.
Những cạm bẫy phổ biến trong dữ liệu
-
Bộ dữ liệu huấn luyện thiên lệch
Dữ liệu lịch sử có thể phản ánh định kiến xã hội, giả định lỗi thời hoặc góc nhìn phiến diện, khiến mô hình học và khuếch đại những sai lệch này. -
Thiếu ngữ cảnh
Dữ liệu không có bối cảnh kinh doanh hoặc văn hóa dễ khiến thuật toán hiểu sai. ML không lý luận – nó tối ưu dựa trên dữ liệu, thường thiếu khả năng cảm nhận sắc thái. -
Overfitting và Underfitting
Phân phối dữ liệu không đều hoặc sai sót trong gán nhãn có thể khiến mô hình ghi nhớ nhiễu (overfitting) hoặc khái quát kém (underfitting). -
Trôi dữ liệu (data drift)
Ngay cả mô hình được huấn luyện tốt cũng có thể trở nên thiếu chính xác theo thời gian nếu xu hướng dữ liệu nền thay đổi — hiện tượng này được gọi là trôi khái niệm hoặc trôi dữ liệu.
Giải pháp nào khả thi?
- Kiểm tra bộ dữ liệu thường xuyên để phát hiện thiên lệch tiềm ẩn hoặc mẫu dữ liệu đã lỗi thời.
- Tích hợp kiến thức chuyên môn khi lựa chọn đặc trưng hoặc diễn giải kết quả.
- Theo dõi hiệu suất mô hình theo thời gian để phát hiện sớm sự suy giảm.
- Đưa vào nhiều góc nhìn đa dạng trong quá trình gán nhãn dữ liệu và phát triển mô hình.
Lời kết
Học máy không phải là phép thuật — đó là toán học được vận hành bằng dữ liệu. Càng hiểu rõ bản chất, giới hạn và yếu tố đạo đức của dữ liệu, các hệ thống học máy của chúng ta càng trở nên đáng tin cậy và có trách nhiệm hơn.