So Sánh Học Có Giám Sát và Học Không Giám Sát: Ứng Dụng và Hạn Chế

Học Có Giám Sát Là Gì?

Học có giám sát là một phương pháp học máy phổ biến, trong đó mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu đã được gán nhãn. Dữ liệu gán nhãn bao gồm các biến đầu vào và các biến đầu ra tương ứng. Mô hình tìm kiếm mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra mong muốn, và sử dụng chúng để dự đoán trên dữ liệu mới chưa từng thấy.

Một ví dụ đơn giản về phương pháp học có giám sát là bộ lọc email spam. Ở đây, mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu với hàng ngàn email, mỗi email được gán nhãn “spam” hoặc “không phải spam”. Mô hình nhận diện các mẫu trong email và học cách phân biệt email spam với email hợp pháp.

Học có giám sát cho phép các mô hình AI dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu huấn luyện được gán nhãn một cách chính xác.

Quá Trình Huấn Luyện

Quá trình huấn luyện trong học máy có giám sát yêu cầu thu thập và gán nhãn dữ liệu. Dữ liệu thường được gán nhãn dưới sự giám sát của nhà khoa học dữ liệu để đảm bảo rằng nó phản ánh chính xác các đầu vào. Sau khi mô hình học được mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra, nó sẽ được sử dụng để phân loại dữ liệu chưa từng thấy và dự đoán.

Các thuật toán học có giám sát bao gồm hai loại nhiệm vụ:

• Phân loại: Phân loại được sử dụng khi bạn muốn mô hình phân loại dữ liệu thuộc một nhóm hoặc lớp cụ thể. Trong ví dụ về email spam, việc xác định email là “spam” hay “không phải spam” thuộc phân loại.
• Hồi quy: Trong các nhiệm vụ hồi quy, thuật toán học máy dự đoán kết quả từ dữ liệu thay đổi liên tục. Nó liên quan đến mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến, sao cho sự thay đổi của một biến sẽ thay đổi biến khác. Một ví dụ về nhiệm vụ hồi quy có thể là dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm như số phòng, vị trí và diện tích. Bằng cách huấn luyện mô hình bằng dữ liệu được gán nhãn, nó học các mẫu và mối quan hệ giữa các biến này và có thể dự đoán giá bán phù hợp.

Sự kết hợp của hai nhiệm vụ này thường tạo nền tảng cho học có giám sát, mặc dù có nhiều khía cạnh khác trong quá trình này.

Ứng Dụng Phổ Biến

Các thuật toán học có giám sát có ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp. Một số ứng dụng phổ biến bao gồm:

• Nhận diện hình ảnh và đối tượng
• Phân loại giọng nói và văn bản
• Phân tích cảm xúc
• Phát hiện gian lận và bất thường
• Đánh giá rủi ro

Nhưng còn rất nhiều ứng dụng và triển khai khác của học có giám sát.

Hạn Chế

Các mô hình học có giám sát cung cấp khả năng giá trị nhưng cũng có những hạn chế nhất định. Những mô hình này phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu được gán nhãn để có thể học và tổng quát hóa các mẫu một cách hiệu quả, điều này có thể tốn kém, tốn thời gian và đòi hỏi nhiều lao động. Tuy nhiên, hạn chế này thường xuất hiện trong các lĩnh vực chuyên biệt, nơi cần có sự gán nhãn của chuyên gia.

Xử lý các tập dữ liệu lớn, phức tạp và nhiễu là một thách thức khác có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình. Các mô hình học có giám sát hoạt động dựa trên giả định rằng dữ liệu được gán nhãn thực sự phản ánh các mẫu cơ bản trong thế giới thực. Nhưng nếu dữ liệu chứa nhiễu, các mối quan hệ phức tạp hoặc các yếu tố phức tạp khác, mô hình có thể gặp khó khăn trong việc dự đoán kết quả chính xác.

Ngoài ra, khả năng giải thích có thể gặp khó khăn trong một số trường hợp. Các mô hình học có giám sát có thể trả về kết quả chính xác, nhưng chúng không cung cấp thông tin rõ ràng về lý do cơ bản. Sự thiếu khả năng giải thích có thể rất quan trọng trong các lĩnh vực như y tế, nơi sự minh bạch là rất quan trọng.

Học Không Giám Sát Là Gì?

Phụ nữ với vi mạch

Học không giám sát là một phương pháp học máy sử dụng dữ liệu không được gán nhãn và học mà không cần giám sát. Khác với các mô hình học có giám sát, xử lý dữ liệu được gán nhãn, các mô hình học không giám sát tập trung vào việc xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu mà không có đầu ra đã được xác định trước. Do đó, các mô hình như vậy rất có giá trị khi xử lý các tập dữ liệu lớn mà việc gán nhãn là khó khăn hoặc không thực tế.

Phân khúc khách hàng là một ví dụ đơn giản về học không giám sát. Bằng cách sử dụng phương pháp học không giám sát, các mô hình có thể xác định các phân khúc khách hàng dựa trên hành vi và sở thích của họ và giúp doanh nghiệp cá nhân hóa chiến lược tiếp thị của mình.

Kỹ Thuật và Thuật Toán

Học không giám sát sử dụng nhiều phương pháp, nhưng hai kỹ thuật sau đây được sử dụng rộng rãi:

• Phân cụm: Phân cụm là kỹ thuật xác định các nhóm tự nhiên trong các điểm dữ liệu dựa trên sự tương đồng hoặc khác biệt của chúng. Các thuật toán phân cụm như k-means và DBSCAN có thể phát hiện các mẫu ẩn trong dữ liệu mà không cần nhãn đã tồn tại.
• Quy tắc liên kết: Quy tắc liên kết giúp phát hiện các phụ thuộc và kết nối cơ bản trong các tập dữ liệu khác nhau. Bằng cách khai thác các mối quan hệ giữa các biến, các mô hình như Apriori giúp suy ra các quy tắc liên kết cho các mục xuất hiện cùng nhau thường xuyên và hỗ trợ ra quyết định.

Có các kỹ thuật khác, nhưng phân cụm và quy tắc liên kết là hai kỹ thuật học không giám sát phổ biến nhất.

Ứng Dụng Phổ Biến

Robot đang suy nghĩ về một tập dữ liệu – Hình ảnh khái niệm về Học Máy

Các thuật toán học không giám sát tìm thấy ứng dụng trong nhiều lĩnh vực đa dạng. Một số trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm:

• Phân tích thị trường
• Phân khúc khách hàng
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Phân tích di truyền
• Phân tích mạng lưới

Hạn Chế

Mặc dù có nhiều ưu điểm, học không giám sát cũng có những hạn chế của nó. Tính chủ quan trong việc đánh giá và xác thực là một thách thức phổ biến trong học không giám sát. Vì không có nhãn đã được xác định trước, việc xác định chất lượng của các mẫu được phát hiện không phải lúc nào cũng dễ dàng.

Tương tự như học có giám sát, phương pháp học không giám sát cũng phụ thuộc vào chất lượng và tính liên quan của dữ liệu. Các tập dữ liệu nhiễu với các đặc điểm không liên quan có thể giảm độ chính xác của các mối quan hệ được phát hiện và trả về kết quả không chính xác. Việc lựa chọn và xử lý dữ liệu cẩn thận có thể giúp giảm thiểu những hạn chế này.

3 Sự Khác Biệt Chính Giữa Học Có Giám Sát và Học Không Giám Sát

Bộ não trí tuệ nhân tạo trên cơ thể mặc đồ vest

Các phương pháp học có giám sát và học không giám sát khác nhau về khả năng tiếp cận dữ liệu, quá trình huấn luyện và cách tiếp cận học tập tổng thể của các mô hình. Hiểu rõ những khác biệt này là rất quan trọng trong việc lựa chọn phương pháp phù hợp cho một nhiệm vụ cụ thể.

1. Khả Năng Tiếp Cận và Chuẩn Bị Dữ Liệu

Khả năng tiếp cận và chuẩn bị dữ liệu là một sự khác biệt chính giữa hai phương pháp học. Học có giám sát phụ thuộc vào dữ liệu được gán nhãn, nơi cả biến đầu vào và biến đầu ra đều được cung cấp. Ngược lại, học không giám sát chỉ làm việc trên các biến đầu vào. Nó khám phá cấu trúc và các mẫu cơ bản trong dữ liệu mà không dựa vào các đầu ra đã được xác định trước.

2. Cách Tiếp Cận Học Tập

Một mô hình học có giám sát học cách phân loại dữ liệu hoặc dự đoán chính xác dữ liệu chưa từng thấy dựa trên các ví dụ được gán nhãn. Ngược lại, học không giám sát nhằm phát hiện các mẫu ẩn, các nhóm và các phụ thuộc trong dữ liệu không được gán nhãn và sử dụng chúng để dự đoán kết quả.

3. Vòng Phản Hồi

Học có giám sát hoạt động trên một quá trình huấn luyện lặp lại với một vòng phản hồi. Nó nhận được phản hồi trực tiếp về các dự đoán của mình, cho phép nó tinh chỉnh và cải thiện các phản hồi liên tục. Vòng phản hồi giúp nó điều chỉnh các tham số và giảm thiểu lỗi dự đoán. Ngược lại, học không giám sát thiếu phản hồi rõ ràng và chỉ dựa vào cấu trúc cơ bản của dữ liệu.

Bảng So Sánh Học Có Giám Sát và Học Không Giám Sát

Sự khác biệt giữa học có giám sát và học không giám sát có thể khó nắm bắt cùng một lúc, vì vậy chúng tôi đã tạo một bảng so sánh tiện lợi.

Như bạn có thể thấy từ bảng trên, sự khác biệt chính xuất phát từ cách tiếp cận xử lý dữ liệu và học từ việc phân loại của nó, mặc dù cả hai phương pháp đều đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của học máy.