Học Máy
Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo trong đó các hệ thống xác định các mẫu trong dữ liệu và sử dụng chúng để đưa ra dự đoán hoặc quyết định, thay vì tuân theo các quy tắc được lập trình rõ ràng.
Với học máy, bạn huấn luyện một mô hình trên dữ liệu lịch sử thay vì viết ra các quy tắc từng bước cho mọi tình huống. Mô hình nắm bắt các mối quan hệ thống kê và mẫu trong dữ liệu huấn luyện và lưu trữ chúng dưới dạng các tham số nội bộ. Sau đó, nó sử dụng những mẫu đã học này để đưa ra dự đoán trên dữ liệu mới, chưa từng thấy trước đây. Càng có nhiều dữ liệu sạch, liên quan, kết quả càng có xu hướng đáng tin cậy hơn.
Nhìn chung có ba cách tiếp cận: học có giám sát, trong đó mô hình được huấn luyện trên các ví dụ đã được gắn nhãn; học không giám sát, trong đó nó tự tìm ra cấu trúc trong dữ liệu chưa được gắn nhãn; và học tăng cường, trong đó một hệ thống học thông qua thử nghiệm, sai sót, và phản hồi. Các kỹ thuật phổ biến trải dài từ cây quyết định đơn giản và mô hình tuyến tính đến mạng nơ-ron phức tạp. Cách tiếp cận nào phù hợp nhất phụ thuộc vào loại dữ liệu, nhiệm vụ trong tay, và mức độ minh bạch mà kết quả cần có.
Trong các doanh nghiệp, học máy thường được áp dụng ở những nơi có khối lượng dữ liệu lớn tích lũy và các mẫu trở nên quá phức tạp để con người theo dõi thủ công, ví dụ trong dự đoán nhu cầu, hỏng hóc thiết bị, hoặc sai lệch chất lượng. Tuy nhiên, một mô hình đã huấn luyện không phải là một sổ quy tắc cố định; nó cần được kiểm tra và huấn luyện lại thường xuyên khi các quy trình và điều kiện thay đổi. Quan trọng không kém, chất lượng của kết quả phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng và tính đại diện của dữ liệu nền tảng.
Ví dụ thực tế
Một xưởng gia công kim loại thu thập 18 tháng dữ liệu cảm biến từ ba máy phay, bao gồm độ rung, nhiệt độ, và dòng điện tiêu thụ. Một mô hình học máy được huấn luyện trên dữ liệu này cùng với các bản ghi hỏng hóc đã lưu, và nó học cách nhận diện các mẫu thường xuất hiện khoảng 48 giờ trước khi một vòng bi hỏng. Thay vì lịch bảo trì cố định trước đây cứ sau 400 giờ hoạt động, nhóm hiện nhận được các cảnh báo có mục tiêu, giảm khoảng 30 phần trăm thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch trong năm đầu tiên.
Leanshift hỗ trợ như thế nào
Học máy làm nổi bật các mẫu trong dữ liệu mà nếu không sẽ vẫn ẩn giấu trong một quy trình, mang lại cho cải tiến liên tục một nguồn hiểu biết bổ sung. Nó không thay thế việc đến gemba và quan sát trực tiếp; nó hoạt động song song với việc đó: nơi Kaizen mài sắc con mắt của bạn, học máy làm cho các mẫu lặp lại trở nên rõ ràng trên các khối lượng dữ liệu lớn. Cuối cùng, mục tiêu là biến những hiểu biết đó thành các quyết định tốt hơn và giúp nhiều người trên hiện trường tự phát hiện và thúc đẩy cải tiến.
Câu hỏi thường gặp
Học máy có luôn cần một lượng lớn dữ liệu không?
Không nhất thiết. Một số phương pháp hoạt động tốt trên các tập dữ liệu nhỏ hơn nhưng sạch, mang tính đại diện, mặc dù khối lượng lớn hơn thường cải thiện độ tin cậy.
Học máy có giống với trí tuệ nhân tạo không?
Không, học máy là một nhánh con của trí tuệ nhân tạo. AI là thuật ngữ rộng hơn, trong khi học máy mô tả một phương pháp cụ thể cho phép các hệ thống học từ dữ liệu.
Làm thế nào để biết một mô hình có thực sự đáng tin cậy không?
Bạn kiểm tra nó trên dữ liệu chưa được sử dụng trong quá trình huấn luyện và tiếp tục theo dõi độ chính xác dự đoán của nó theo thời gian, vì các quy trình trong thế giới thực thay đổi.