Xây dựng mô hình nhận dạng khuôn mặt bằng thuật toán pca và svm

MACHINE LEARNING L GÌ?

Khái niệm machine learning

Học máy, xuất phát từ trí tuệ nhân tạo (AI), là giải pháp giúp các ứng dụng và phần mềm trở nên thông minh hơn mà không cần mã hóa Bằng cách sử dụng dữ liệu đầu vào, học máy có khả năng dự đoán các giá trị đầu ra mới một cách hiệu quả.

Nhiệm vụ của học máy là phát triển chương trình máy tính có khả năng truy cập và sử dụng dữ liệu để tự học Mục tiêu chính là giúp máy tính hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp của con người.

Machine learning là một thành phần thiết yếu trong khoa học dữ liệu, sử dụng các thuật toán và phương pháp thống kê để phân loại, dự đoán và khai thác thông tin quan trọng từ dữ liệu Nhờ vào những thông tin này, người dùng có thể nhanh chóng đưa ra quyết định trong các hoạt động kinh doanh, từ đó giúp doanh nghiệp cải thiện chỉ số tăng trưởng doanh thu.

Lịch sử hình thành Machine learning

Machine learning, hay học máy, là thuật ngữ được Arthur Samuel đặt ra vào năm 1959 Samuel, một nhà tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy tính chơi game, đã đóng góp lớn cho sự phát triển của công nghệ này Năm 1960, thuật ngữ học máy trở nên phổ biến hơn nhờ cuốn sách của Nilsson, trong đó đề cập đến việc phân loại máy học.

Machine learning hiện đại tập trung vào hai mục tiêu chính: phân loại dữ liệu thông qua các mô hình đã được phát triển và dự đoán kết quả tương lai dựa trên những mô hình này.

Vì sao Machine learning lại quan trọng?

Machine learning cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi khách hàng và các mô hình kinh doanh, giúp doanh nghiệp nhận diện xu hướng tương lai và đưa ra quyết định nhanh chóng Hơn nữa, công nghệ này còn thúc đẩy sự phát triển của các sản phẩm mới.

Hiện nay, các nền tảng lớn như Google, Facebook và Uber đã tích cực áp dụng học máy vào hoạt động chính của họ Đối với doanh nghiệp, học máy trở thành yếu tố quan trọng giúp nâng cao tính cạnh tranh và hiệu quả.

Một số giải pháp của Machine learning

Machine learning là một giải pháp phân tích và dự đoán dựa trên các thuật toán Nó được phân loại thành bốn loại chính: Machine learning có giám sát, Machine learning không có giám sát, Machine learning bán giám sát và Machine learning tăng cường.

4.1 Machine learning được giám sát

Machine learning giám sát sử dụng dữ liệu gắn nhãn để phân loại và dự đoán kết quả chính xác Phương pháp này cho phép điều chỉnh trọng số khi có dữ liệu mới, giúp cải thiện độ chính xác của mô hình theo thời gian.

Giải pháp Machine Learning có giám sát hỗ trợ doanh nghiệp giải quyết các vấn đề thực tiễn trên quy mô lớn, chẳng hạn như phân loại thư rác vào thư mục riêng Các thuật toán phổ biến trong học máy có giám sát bao gồm mạng nơ-ron, hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic và máy vectơ hỗ trợ.

4.2 Machine learning không được giám sát

Phương pháp này áp dụng các thuật toán Machine Learning để phân tích dữ liệu không gán nhãn, giúp phát hiện các nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người Đây là giải pháp tối ưu cho việc phân tích dữ liệu, phân khúc khách hàng, nhận diện hình ảnh và phát triển chiến lược bán chéo.

Machine learning không giám sát giúp giảm số lượng tính năng trong mô hình thông qua việc giảm kích thước Hai phương pháp phổ biến trong lĩnh vực này là phân tích thành phần chính và phân tích giá trị đơn lẻ Ngoài ra, một số thuật toán khác được sử dụng trong phương pháp này bao gồm phân cụm k-mean, phân cụm xác suất và mạng nơ-ron.

4.3 Machine learning bán giám sát Đây là sự kết hợp hài hòa giữa học máy được giám sát và không giám sát Machine learning bán giám sát sử dụng các dữ liệu gắn nhãn và không gắn nhãn để đào tạo Phương pháp này giúp giải quyết các vấn đề không có đủ dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo thuật toán học máy được giám sát.

Machine learning tăng cường là một phương pháp học tập tương tác với môi trường, cho phép máy tính thực hiện các mục tiêu cụ thể như lái xe hoặc chơi game với đối thủ Phương pháp này giúp đào tạo máy tính hoàn thành các quy trình phức tạp qua nhiều bước.

Ứng dụng của Machine learning

5.1 Nhận diện hình ảnh/khuôn mặt Đây được xem là ứng dụng phổ biến nhất của Machine learning Hiện nay, có rất nhiều trường hợp cần sử dụng nhận diện khuôn mặt, chủ yếu phục vụ cho nhu cầu bảo mật như: điều tra, xác định tội phạm, hỗ trợ pháp y, mở khóa điện thoại,…

5.2 Tự động nhận diện giọng nói

Công nghệ tự động nhận diện giọng nói chuyển đổi giọng nói thành văn bản kỹ thuật số, nhờ vào sự hỗ trợ của machine learning trong việc xác định danh tính người dùng qua giọng nói Bên cạnh đó, nó còn cho phép người dùng thực hiện các thao tác đơn giản chỉ bằng giọng nói.

Hệ thống nhận diện giọng nói được đào tạo bằng các mẫu giọng nói và từ vựng, hiện đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

 Quốc phòng và hàng không

 Công nghệ Thông tin và Điện tử Tiêu dùng

 Kiểm soát an ninh, tự động hóa

Trong ngành tài chính - ngân hàng, ứng dụng học máy ngày càng trở nên phổ biến, với các thuật toán có khả năng giám sát và đánh giá hành vi người dùng Điều này hỗ trợ hiệu quả trong việc phát hiện gian lận và các hoạt động không minh bạch Ngoài ra, học máy cũng được sử dụng để kiểm tra các hoạt động rửa tiền phi pháp, nâng cao tính an toàn cho hệ thống tài chính.

Học máy, nhờ vào sự hỗ trợ của thuật toán, cải thiện quyết định giao dịch bằng cách phân tích hàng nghìn dữ liệu đồng thời Giải pháp này cũng tỏ ra hiệu quả trong việc tính điểm tín dụng và bảo lãnh phát hành.

Machine learning sử dụng các thuật toán để xác định khách hàng tiềm năng dựa trên các chỉ số như lượt truy cập trang web, lượt nhấp chuột, lượt tải xuống và email đã mở Nhờ vào dữ liệu thu thập được, doanh nghiệp có thể xây dựng các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn.

Học máy không chỉ giúp phân tích cảm xúc của người tiêu dùng để đánh giá phản ứng đối với sản phẩm, mà còn cải tiến chatbots, nâng cao khả năng tương tác và hỗ trợ khách hàng.

Machine learning là một công nghệ nổi bật trong việc chẩn đoán bệnh lý, bao gồm cả những căn bệnh nguy hiểm Ngoài ra, nó còn đóng vai trò quan trọng trong quá trình xạ trị cho bệnh nhân ung thư, mang lại giải pháp hiệu quả cho việc điều trị.

Machine learning đang đóng vai trò quan trọng trong y học và bào chế thuốc, giúp nâng cao hiệu quả của các thử nghiệm lâm sàng Công nghệ này không chỉ cải thiện quy trình nghiên cứu mà còn có khả năng dự đoán sự bùng phát dịch bệnh, được nhiều nhà khoa học trên toàn thế giới áp dụng để theo dõi và ứng phó kịp thời với các tình huống khẩn cấp trong lĩnh vực y tế.

Machine learning đã thu hút sự chú ý đáng kể trong những năm gần đây nhờ vào những tính năng vượt trội mà nó mang lại Giải pháp công nghệ này không chỉ hỗ trợ con người mà còn mở ra hướng đi mới cho một tương lai hiện đại và phát triển hơn.

Những câu hỏi thường gặp về machine learning

6.1 Machine learning được dùng để làm gì?

Machine learning góp mặt trong cuộc sống hằng ngày của con người Một số lĩnh vực đã ứng dụng học máy như:

– Đưa ra những dự đoán về lưu lượng truy cập

– Phát hiện gian lận trực tuyến

– Phương tiện không người lái

6.2 Các bước hoạt động của machine learning là gì?

Công nghệ học máy thường trải qua ba bước chính: đào tạo, xác thực và kiểm tra Giai đoạn kiểm tra đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý tiếng ồn và kiểm tra các thông số Đây là ba bước cơ bản trong phương pháp học máy.

6.3 Machine learning phù hợp với ngôn ngữ nào?

Ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho công nghệ machine learning hiện đại bao gồm JavaScript, Python, Julia, R và Java Trong số đó, Python nổi bật là ngôn ngữ được ưa chuộng nhất để phát triển giải pháp học máy, với số lượng người dùng đang ngày càng gia tăng.

CH ƯƠ NG II: MÔ HÌNH NH N D NG KHUÔN M T BẰẰNG THU T Ậ Ạ Ặ Ậ

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng Máy Véc tơ hỗ trợ (SVM) và phân tích thành phần chính (PCA) để phát triển mô hình nhận dạng khuôn mặt hiệu quả.

Trước tiên, hãy để chúng ta hiểu PCA và SVM là gì:

Phân tích thành phần chính:

Phân tích thành phần chính (PCA) là một thuật toán học máy phổ biến trong phân tích dữ liệu khám phá và xây dựng mô hình dự đoán PCA giúp giảm kích thước dữ liệu bằng cách chiếu các điểm dữ liệu lên một số thành phần chính đầu tiên, từ đó tạo ra dữ liệu có chiều thấp hơn mà vẫn giữ lại nhiều biến thể của dữ liệu.

PCA của một phân phối Gaussian đa biến (Hình ảnh từ Wikipedia)Bây giờ, hãy để chúng ta hiểu thuật toán theo cách dễ hiểu hơn:

Khi thu thập dữ liệu, chúng ta thường gặp phải vấn đề với nhiều biến và tính năng khác nhau ảnh hưởng đến kết quả Mặc dù có thể loại bỏ một số tính năng, nhưng điều này sẽ dẫn đến việc mất thông tin quan trọng, điều mà chúng ta không mong muốn.

Một phương pháp hiệu quả để giảm số lượng tính năng và kích thước dữ liệu là tạo ra các tính năng mới thông qua việc trích xuất thông tin quan trọng, đồng thời loại bỏ những thông tin kém quan trọng Cách tiếp cận này giúp bảo toàn thông tin cần thiết, giảm số lượng tính năng và hạn chế nguy cơ quá khớp cho mô hình.

Hỗ trợ Vector Machine (SVM) là một mô hình học máy có giám sát, chủ yếu được áp dụng cho các bài toán phân loại hai nhóm Khi được cung cấp một tập hợp dữ liệu đào tạo có gán nhãn cho từng danh mục, SVM có khả năng phân loại các dữ liệu thử nghiệm mới một cách chính xác.

Phân loại SVM (Hình ảnh từ Wikipedia)

SVM là một thuật toán phân loại dữ liệu hiệu quả dựa trên việc tối đa hóa lề, với ranh giới quyết định là thẳng Thuật toán này đặc biệt hữu ích trong việc phân loại hình ảnh, cho thấy độ chính xác tìm kiếm vượt trội so với các phương pháp sàng lọc truy vấn truyền thống chỉ sau ba đến bốn vòng phản hồi về mức độ liên quan Điều này cũng áp dụng cho các hệ thống phân đoạn hình ảnh, bao gồm cả những hệ thống sử dụng phiên bản sửa đổi của SVM với cách tiếp cận đặc quyền.

Khuôn mặt chứa dữ liệu có kích thước lớn với nhiều pixel, tạo thành thông tin đa chiều Việc xử lý dữ liệu này gặp khó khăn và không thể trực quan hóa dễ dàng bằng các kỹ thuật đơn giản như phân tán cho dữ liệu hai chiều.

Chúng ta sẽ áp dụng PCA để giảm kích thước dữ liệu cao, sau đó sử dụng bộ phân loại SVM nhằm phân loại ảnh hiệu quả.

Hãy để chúng ta chuyển sang phân đoạn mã hóa!

Ví dụ mã dưới đây được trích từ tài liệu sklearn về eigenfaces, và chúng ta sẽ phân tích từng bước để hiểu rõ hơn về sự phức tạp cũng như kết quả mà mã này mang lại.

Nhập các thư viện và mô-đun có liên quan

First, we will import the necessary libraries and modules A detailed discussion on the reasons for these imports will follow as their relevance arises The libraries include Pylab, NumPy, Matplotlib for plotting, and various tools from Scikit-learn for model selection, dataset fetching, performance evaluation, and dimensionality reduction.

Next, we will load the data onto the disk and retrieve it as a NumPy array using the fetch_lfw_people function from sklearn.datasets: lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person, resize=0.4).

Hình ảnh có thang độ xám (giá trị pixel = 0 - 255).

Tập dữ liệu được tải trong Từ điển Hình ảnh Numpy Arrays

Chúng ta sẽ khám phá các mảng hình ảnh để xác định hình dạng của chúng, sử dụng thuộc tính NumPy shape để trả về một bộ giá trị, trong đó mỗi chỉ mục tương ứng với số phần tử.

H ình ảnh Numpy Arrays n_samples, h, w = lfw_people.images.shape np.random.seed(42)

Chúng ta sẽ sử dụng các mảng dữ liệu từ lfw_people utils.Bunch và lưu trữ chúng trong biến X để phục vụ cho các bước xử lý tiếp theo.

X = lfw_people.data n_features = X.shape[1]

Mục tiêu & Tên mục tiêu - Nhãn