HƯỚNG DẪN CHI TIẾT 6 BƯỚC ĐÀO TẠO AI HIỆU QUẢ NHẤT 2024

Trong kỷ nguyên công nghệ số, việc đào tạo AI trở thành một trong những yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và ra quyết định chính xác. Hãy cùng Trường doanh nhân HBR tìm hiểu khái niệm, tầm quan trọng, quy trình và những thách thức trong việc huấn luyện AI để nắm bắt xu hướng công nghệ hiện đại.

1. Training AI là gì?

Training AI (đào tạo AI), hay huấn luyện AI, là quá trình cung cấp dữ liệu cho các thuật toán để mô hình AI học hỏi và cải thiện khả năng dự đoán. Quá trình này bao gồm việc sử dụng dữ liệu lớn để nhận diện mẫu, hiểu ngữ cảnh và đưa ra quyết định phù hợp. Huấn luyện AI không chỉ dừng lại ở việc đưa vào dữ liệu mà còn yêu cầu xử lý, đánh giá và tối ưu hóa mô hình sau khi đã được đào tạo.

2. Tại sao đào tạo AI lại quan trọng?

Trong thời đại công nghệ hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính, sản xuất và tiếp thị. Việc đào tạo AI không chỉ là một bước quan trọng trong quá trình phát triển sản phẩm mà còn quyết định hiệu quả hoạt động và độ tin cậy của hệ thống AI. Dưới đây là phân tích chi tiết về lý do tại sao việc training AI lại quan trọng.

2.1. Cơ sở để dự đoán chính xác

Mô hình AI hoạt động bằng cách sử dụng dữ liệu để đưa ra các dự đoán. Đào tạo AI là quá trình cung cấp dữ liệu đã được chọn lọc cho các thuật toán, từ đó giúp hệ thống tinh chỉnh chính nó nhằm tạo ra các phản hồi chính xác cho các truy vấn. Nếu không có quá trình đào tạo hiệu quả, mô hình sẽ không thể dự đoán một cách chính xác, dẫn đến những quyết định sai lầm trong thực tiễn. Các doanh nghiệp cần đảm bảo rằng mô hình AI của họ có thể nhận diện được các mẫu, hiểu được ngữ cảnh và đưa ra các quyết định thích hợp.

2.2. Đối phó với đa dạng dữ liệu

Dữ liệu là yếu tố sống còn trong việc huấn luyện AI. AI phải đối mặt với nhiều dạng dữ liệu khác nhau, bao gồm các điểm ngoại lai, sự không nhất quán và các mẫu mà có thể không rõ ràng ngay từ đầu. Đào tạo AI không chỉ giúp hệ thống nhận diện các mẫu trong dữ liệu mà còn phát triển khả năng xử lý sự đa dạng và bất ngờ, từ đó tối ưu hóa khả năng dự đoán.

2.3. Tạo lợi thế cạnh tranh

Việc áp dụng AI có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh rõ rệt cho các doanh nghiệp. Những tổ chức nào đầu tư vào đào tạo AI một cách hiệu quả sẽ có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng, từ đó đưa ra các quyết định kịp thời và chính xác hơn so với đối thủ. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, một mô hình AI được đào tạo tốt có thể dự đoán rủi ro tín dụng, qua đó giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay hợp lý hơn.

>>> XEM THÊM: LẬP TRÌNH AI LÀ GÌ? 4 BƯỚC HỌC LẬP TRÌNH AI BÀI BẢN TỪ A-Z

2.4. Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Đào tạo AI có thể giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách cá nhân hóa dịch vụ. AI có khả năng phân tích hành vi người dùng, từ đó đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp với từng khách hàng. Chẳng hạn, mô hình AI có thể gợi ý sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử mua sắm của họ, giúp cải thiện mức độ hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

2.5. Giảm thiểu rủi ro và sai sót

Một mô hình AI được đào tạo tốt giúp giảm thiểu rủi ro và sai sót trong các quyết định quan trọng. Khi được cung cấp dữ liệu chính xác và phù hợp, AI có khả năng đưa ra các quyết định sáng suốt hơn, hạn chế khả năng xảy ra sai sót. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như y tế, nơi các quyết định sai lầm có thể ảnh hưởng đến tính mạng con người.

2.6. Tối ưu hóa quy trình hoạt động

Đào tạo AI không chỉ giúp tăng cường khả năng dự đoán mà còn tối ưu hóa quy trình hoạt động của doanh nghiệp. AI có thể tự động hóa nhiều tác vụ lặp đi lặp lại, giúp nhân viên tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng hơn. Quá trình này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm chi phí hoạt động.

2.7. Thúc đẩy đổi mới và phát triển sản phẩm mới

Cuối cùng, việc training AI giúp thúc đẩy đổi mới trong tổ chức. Khi AI có khả năng phân tích dữ liệu và nhận diện xu hướng, doanh nghiệp có thể phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới, đáp ứng nhu cầu thị trường một cách nhanh chóng. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh thị trường luôn thay đổi.

🔥AI BUSINESS REVOLUTION 2025 - CÁCH MẠNG HÓA KINH DOANH CÙNG AI🔥

Chương trình DUY NHẤT 01 LẦN TRONG NĂM tiên phong mang đến giải pháp tích hợp AI vào hoạt động kinh doanh cho toàn bộ 1500+ doanh nghiệp trên cả nước.

🔴 AI BUSINESS REVOLUTION 2025 MANG ĐẾN GIẢI PHÁP GÌ?

• Chiến lược kinh doanh đưa AI vào doanh nghiệp tạo lợi thế cạnh tranh bền vững
• Chuẩn hóa và tối ưu quy trình ứng dụng AI trong doanh nghiệp
• Tự tạo phần mềm ứng dụng AI trong doanh nghiệp
• HR TECH - Ứng dụng AI trong lĩnh vực tuyển dụng, đào tạo, quản trị nhân sự
• Xây dựng cộng đồng trung thành để bán hàng triệu đơn với AI & Digital Marketing
• Tăng trưởng kinh doanh với các giải pháp AI và tự động hóa trên TikTok
• Ứng dụng AI sáng tạo nội dung xây dựng thương hiệu cá nhân trên nền tảng số
• Làm chủ ứng dụng AI - xây dựng kiến trúc tổng thể vận hành doanh nghiệp

🚩TP. Hà Nội: 21-22/12/2024

🚩TP. Hồ Chí Minh: 15-16/03/2025

THAM GIA NGAY!

3. Quy trình 6 bước đào tạo AI hiệu quả

Để huấn luyện AI hiệu quả, quy trình huấn luyện cần được thực hiện một cách có hệ thống và bài bản. Dưới đây là 6 bước quan trọng mà bạn cần tuân theo để đảm bảo mô hình của mình được phát triển một cách tối ưu, từ việc chuẩn bị dữ liệu đến xác thực và kiểm tra. Hãy cùng khám phá quy trình này để trang bị cho mình những kiến thức cần thiết trong việc đào tạo AI.

3.1. Bước 1: Chuẩn bị tập dữ liệu

Giai đoạn đầu tiên trong quy trình này là việc chuẩn bị tập dữ liệu, đây là bước rất quan trọng và cần thiết. Nếu không có dữ liệu chính xác và đáng tin cậy, các mô hình AI sẽ không thể thực hiện các nhiệm vụ mà chúng được thiết kế để làm, cũng như không thể bắt chước hành vi con người.

Để hoàn thành giai đoạn này một cách hiệu quả, bạn cần lưu ý ba thực tiễn tốt nhất dưới đây:

1 - Thu thập dữ liệu liên quan

Trước tiên, bạn cần thu thập hoặc tạo ra các dữ liệu phù hợp cho việc đào tạo AI, chẳng hạn như dữ liệu hình ảnh hay dữ liệu văn bản.

Có nhiều phương pháp khác nhau để thu thập dữ liệu, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào quy mô và mục tiêu của dự án. Bạn có thể xem xét các chiến lược thu thập dữ liệu như sau:

• Crowdsourcing tùy chỉnh: Cho phép bạn thu thập dữ liệu từ một nhóm người lớn một cách nhanh chóng.
• Thu thập dữ liệu riêng tư hoặc nội bộ: Dữ liệu được thu thập từ các nguồn nội bộ có thể mang lại độ chính xác cao hơn.
• Tập dữ liệu đã được làm sạch và đóng gói sẵn: Giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc chuẩn bị dữ liệu.
• Thu thập dữ liệu tự động: Sử dụng các công cụ tự động để thu thập dữ liệu từ các nguồn trực tuyến.

Chẳng hạn, việc sử dụng crowdsourcing là lựa chọn phù hợp cho việc thu thập dữ liệu đào tạo cho các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) vì nó cho phép bạn thu thập nhanh chóng các tập dữ liệu đa dạng và quy mô lớn.

Mặc dù vậy, bạn cũng nên chú ý đến một số khó khăn có thể gặp phải khi thu thập và sản xuất dữ liệu chất lượng, bao gồm:

• Khả năng truy cập dữ liệu.
• Thiên lệch dữ liệu.
• Chất lượng dữ liệu.
• Bảo vệ dữ liệu và các thách thức pháp lý.
• Thách thức chi phí.
• Thay đổi dữ liệu theo thời gian.

2 - Tiền xử lý dữ liệu

Sau khi đã thu thập dữ liệu thích hợp, các nhà khoa học dữ liệu cần tiến hành tiền xử lý. Dữ liệu thường có thể chưa được tổ chức đúng cách. Bạn sẽ trải qua hai giai đoạn nhỏ trong bước này:

• Xử lý dữ liệu: Làm giàu và làm sạch dữ liệu để nâng cao chất lượng và sự phù hợp của toàn bộ tập dữ liệu.
• Mô hình hóa dữ liệu: Xác định các mối quan hệ, biến phụ thuộc, biến độc lập và các ràng buộc cần được phản ánh trong tập dữ liệu.

>>> XEM THÊM: 5 CẤP ĐỘ LÀM CHỦ AI ĐỂ TẠO LỢI THẾ VƯỢT TRỘI CHO DOANH NGHIỆP

3 - Gán nhãn dữ liệu

Sau khi đã được tiền xử lý, dữ liệu sẽ được gán nhãn. Việc gán nhãn dữ liệu chính xác là rất quan trọng vì nó giúp dữ liệu có thể được đọc bởi máy tính. Quá trình này có thể thực hiện thủ công hoặc tự động thông qua các thuật toán phức tạp. Ví dụ, trong đào tạo các mô hình thị giác máy tính, hình ảnh cần được gán nhãn chính xác.

3.2. Bước 2: Chọn mô hình đào tạo AI

Giai đoạn tiếp theo là chọn cấu trúc hoặc thuật toán phù hợp nhất để giải quyết vấn đề mà bạn đang đối mặt. Có nhiều loại mô hình AI khác nhau, chẳng hạn như mạng nơ-ron, rừng ngẫu nhiên, cây quyết định, mô hình học sâu, máy vector hỗ trợ, v.v. Bạn cần xem xét những yếu tố sau khi lựa chọn mô hình:

• Vấn đề và độ phức tạp của mô hình
• Phạm vi và cấu trúc của dữ liệu mà bạn có
• Mức độ chính xác mong muốn
• Tài nguyên tính toán sẵn có

Chẳng hạn, nếu bạn đang thực hiện phân loại hình ảnh, một mạng nơ-ron tích chập (CNN) có thể là một lựa chọn lý tưởng. Trong khi đó, nếu bạn cần phát hiện các điểm bất thường trong tập dữ liệu, một kỹ thuật phát hiện đối tượng bất thường sẽ là một lựa chọn tốt hơn.

3.3. Bước 3: Chọn kỹ thuật đào tạo

Lựa chọn kỹ thuật học phù hợp liên quan đến việc cân nhắc tất cả các yếu tố tương tự như trong bước chọn mô hình, nhằm tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình AI. Các phương pháp học sau đây có thể được áp dụng cho quá trình training AI:

>>> XEM THÊM: GENAI LÀ GÌ? SỰ BÙNG NỔ CỦA ỨNG DỤNG AI TẠO SINH

3.4. Bước 4: Đào tạo AI của bạn

Khi đã chọn được mô hình, bạn có thể bắt đầu quá trình training AI. Giai đoạn này yêu cầu bạn cung cấp dữ liệu đã chuẩn bị cho mô hình để tìm ra các lỗi tiềm ẩn. Quá trình này liên quan đến việc yêu cầu mô hình đưa ra quyết định dựa trên các dữ liệu đầu vào. Trong giai đoạn này, mô hình AI có thể mắc sai lầm và việc sửa chữa những sai lầm này là cần thiết để nâng cao độ chính xác.

Trong giai đoạn này, bạn cần chú ý tránh hiện tượng "quá khớp" (overfitting), tức là khi mô hình học quá kỹ từ dữ liệu huấn luyện, khiến nó khó áp dụng cho các tình huống mới.

Ví dụ điển hình cho hiện tượng này là hệ thống xe tự lái hỗ trợ thị giác máy tính. Nếu hệ thống được đào tạo dựa trên các điều kiện lái xe nhất định mà không có sự đa dạng, nó sẽ không thể hoạt động tốt trong các tình huống khác. Để khắc phục hiện tượng này, việc mở rộng tập dữ liệu đào tạo và áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu là rất quan trọng. Đơn giản hóa mô hình cũng có thể giúp giảm thiểu nguy cơ quá khớp.

3.5. Bước 5: Xác thực mô hình AI của bạn

Khi giai đoạn đào tạo AI ban đầu đã hoàn thành, bước tiếp theo là tiến hành xác thực mô hình. Trong giai đoạn này, bạn sẽ sử dụng một tập dữ liệu khác gọi là tập dữ liệu xác thực để đánh giá khả năng hoạt động của mô hình. Bạn cần kiểm tra các phát hiện từ tập dữ liệu mới một cách kỹ lưỡng để tìm ra bất kỳ vấn đề nào.

Sử dụng một mô hình NLP làm ví dụ, hãy tưởng tượng bạn đang phát triển một mô hình có thể phân loại các bài đánh giá phim là tích cực hoặc tiêu cực. Trong giai đoạn xác thực, bạn sẽ kiểm tra mô hình với một tập dữ liệu mới và đánh giá khả năng phân loại của nó dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, độ hồi tưởng và điểm F1.

3.6. Bước 6: Kiểm tra mô hình AI của bạn để đảm bảo sẵn sàng

Cuối cùng, bước cuối cùng trong quy trình huấn luyện AI là kiểm tra mô hình. Bước này nhằm đánh giá hiệu suất của mô hình trên một tập dữ liệu thực tế chưa có nhãn, còn được gọi là “tập kiểm tra”.

• Nếu mô hình đưa ra kết quả chính xác, nó đã sẵn sàng để đưa vào sử dụng. 
• Nếu không, nó cần được đào tạo lại cho đến khi đạt được độ chính xác mong đợi.

Dưới đây là quy trình kiểm tra mô hình:

• Chuẩn bị dữ liệu: Xử lý tập kiểm tra tương tự như với dữ liệu đào tạo.
• Kiểm tra mô hình: Áp dụng mô hình đã đào tạo vào dữ liệu kiểm tra.
• So sánh kết quả: Đánh giá dự đoán của mô hình với các giá trị thực tế.
• Tính toán các chỉ số hiệu suất: Xác định các chỉ số quan trọng như độ chính xác cho các vấn đề phân loại.
• Phân tích lỗi: Nghiên cứu các trường hợp mà mô hình đã mắc lỗi.
• Đối chiếu: So sánh với các mô hình hoặc chuẩn mực khác để đánh giá hiệu suất tổng thể.
• Ghi chép kết quả: Lưu lại kết quả kiểm tra và các bài học để tham khảo trong tương lai.

Thông qua quy trình này, bạn có thể đảm bảo rằng mô hình AI của mình hoạt động hiệu quả và chính xác trong thực tế, từ đó tạo ra giá trị thực sự cho tổ chức của bạn.

>>> XEM THÊM: TRỢ LÝ ẢO AI LÀ GÌ? TOP 11 TRỢ LÝ AI THÔNG MINH NHẤT

4. Những thách thức trong việc đào tạo AI

Việc huấn luyện mô hình AI không chỉ đơn thuần là một quy trình kỹ thuật mà còn chứa đựng nhiều thách thức phức tạp. Từ việc đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào đến quản lý thiên lệch trong dữ liệu, những khó khăn này có thể ảnh hưởng lớn đến hiệu suất và độ tin cậy của mô hình:

• Thu thập dữ liệu và quản lý chất lượng: Việc thu thập và duy trì dữ liệu đủ và chất lượng cao là rất khó khăn do cần các tập dữ liệu lớn đại diện cho lĩnh vực vấn đề. Thêm vào đó, việc làm sạch và tiền xử lý dữ liệu, điều cần thiết cho sự nhất quán, có thể tốn nhiều thời gian.
• Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu ngày càng khó khăn với sự gia tăng các luật bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt yêu cầu các biện pháp bảo vệ dữ liệu chặt chẽ để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong suốt quá trình đào tạo AI.
• Hiểu chức năng của mô hình AI: Khi các mô hình AI trở nên tiên tiến hơn, việc hiểu cách chúng đưa ra quyết định trở nên khó khăn hơn—đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe và tài chính. Phát triển các phương pháp để theo dõi các dự đoán và giải thích đầu ra là một thách thức phức tạp.
• Đáp ứng yêu cầu cơ sở hạ tầng: Đáp ứng các yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể để training AI—như phần cứng mạnh mẽ và cơ sở hạ tầng đám mây có khả năng mở rộng, chẳng hạn—có thể tốn kém và tiêu tốn tài nguyên.
• Duy trì sự tuân thủ pháp lý và đạo đức: Tuân thủ các luật pháp quy định, chẳng hạn như GDPR, yêu cầu thực hành xử lý dữ liệu nghiêm ngặt. Thêm vào đó, các cân nhắc đạo đức đòi hỏi các mô hình công bằng, minh bạch, tránh thiên lệch và phân biệt đối xử cũng làm tăng độ phức tạp của quy trình phát triển.

5. Mẹo đào tạo AI nhanh chóng và hiệu quả

Để tối ưu hóa quy trình đào tạo AI, việc áp dụng những mẹo và kỹ thuật phù hợp là điều cần thiết. Những phương pháp này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác và hiệu suất của mô hình. Dưới đây là một số gợi ý hữu ích để bạn có thể nhanh chóng và hiệu quả hơn trong việc huấn luyện AI:

• Lựa chọn dữ liệu cẩn thận: Kiểm tra xem dữ liệu của bạn có đại diện cho các tình huống thực tế mà bạn muốn giải quyết hay không và cẩn thận chọn lọc để loại bỏ thiên lệch và không nhất quán.
• Đảm bảo chú thích đúng: Ghi nhãn dữ liệu đào tạo của bạn cẩn thận để đảm bảo rằng mô hình AI của bạn học từ các ví dụ nhất quán.
• Chọn mô hình và kỹ thuật đúng: Lựa chọn các mô hình và kỹ thuật AI phù hợp với vấn đề cụ thể và đặc điểm dữ liệu của bạn.
• Triển khai mô hình một cách có trách nhiệm: Thiết lập các biện pháp bảo vệ để giảm thiểu thiên lệch và duy trì quyền riêng tư của người dùng khi triển khai mô hình AI của bạn.
• Bắt đầu với các tập dữ liệu nhỏ: Bắt đầu đào tạo mô hình AI của bạn trên một tập dữ liệu nhỏ nhưng chất lượng cao để nhanh chóng tìm ra và thực hiện các điều chỉnh trước khi mở rộng.
• Xác thực mô hình một cách nghiêm ngặt: Sử dụng các chỉ số đánh giá phù hợp và các kỹ thuật kiểm tra chéo để kiểm tra kỹ lưỡng mô hình AI của bạn và điều chỉnh khi cần thiết.
• Tinh chỉnh tham số: Cấu hình các tham số một cách có hệ thống—các cài đặt kiểm soát quy trình đào tạo AI—để tối đa hóa hiệu suất của mô hình.
• Duy trì tài liệu toàn diện: Ghi chép chi tiết về quy trình đào tạo và kết quả của bạn để đảm bảo tính minh bạch và cho phép cải thiện trong tương lai.
• Học tập và cải thiện liên tục: Cập nhật thường xuyên mô hình của bạn khi bạn thu thập dữ liệu và phản hồi mới để duy trì hiệu quả của nó.

>>> XEM THÊM: DEEPFAKE AI BOT LÀ GÌ? TOP 10 DEEPFAKE AI BOT MIỄN PHÍ

5. Câu hỏi thường gặp về đào tạo AI

• Mất bao lâu để đào tạo một mô hình AI?

Thời gian đào tạo AI có thể dao động từ vài giờ đến vài tháng, tùy thuộc vào độ phức tạp của mô hình, kích thước tập dữ liệu và tài nguyên tính toán sẵn có.

• Bạn có thể kiếm tiền bằng cách đào tạo AI không?

Có, nhiều chuyên gia kiếm tiền từ việc phát triển mô hình AI, làm việc trong các vai trò như kỹ sư học máy, nhà khoa học dữ liệu, hoặc cung cấp dịch vụ AI cho doanh nghiệp.

• Tôi có thể đào tạo mô hình AI ở đâu?

Bạn có thể training AI trên máy tính cá nhân, sử dụng các nền tảng đám mây như AWS, Google Cloud, hoặc Azure, hoặc qua các công cụ và thư viện mã nguồn mở như TensorFlow và PyTorch.

• Chi phí để đào tạo mô hình AI là bao nhiêu?

Chi phí này phụ thuộc vào quy mô và độ phức tạp của dự án, nhưng đã có xu hướng giảm trong những năm gần đây.

Tóm lại, đào tạo AI là một bước quan trọng trong việc tận dụng sức mạnh của AI để cải thiện quy trình và đưa ra quyết định. Hy vọng rằng, bài viết trên của Trường doanh nhân HBR đã cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về quy trình đào tạo mô hình AI, từ tầm quan trọng đến các bước thực hiện và những thách thức có thể gặp phải. Bắt đầu hành trình của bạn với việc training AI ngay hôm nay để khám phá những tiềm năng vô hạn mà công nghệ AI mang lại cho doanh nghiệp của bạn!