Khái niệm và những bí mật chưa ai kể về Supervised Learning

Học có giám sát hay Supervised Learning là gì có thật sự hiệu quả? Mô hình được sử dụng như thế nào? Mô hình với ưu nhược điểm ra sao? Hãy cùng theo dõi bài viết sau để có thêm nhiều kiến thức bổ ích!

Nôi dung

Supervised Learning là gì?

Học có giám sát (Supervised Learning) có sự hiện diện của người giám sát. Supervised Learning là thuật toán nhằm dự đoán đầu ra của một dữ liệu mới trên các cặp (input, outcome) đã biết từ trước. Về cơ bản, dữ liệu đầu vào là dữ liệu đã qua đào tạo máy bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn hoặc cho kết quả rõ ràng.

supervised-learning-la-thuat-toan-nham-du-doan-dau-ra-cua-mot-du-lieu-moi

Supervised Learning là thuật toán nhằm dự đoán đầu ra của một dữ liệu mới

Ngược lại với học có giám sát (Supervised Learning) là học không có giám sát (Unsupervised Learning). Trong cách tiếp cận này, thuật toán được trình bày với dữ liệu không được gắn nhãn và được thiết kế để tự phát hiện các mẫu hoặc điểm tương đồng, một quy trình được mô tả chi tiết hơn bên dưới.

Ngoài ra, mô hình cũng được thông qua sau một quá trình đào tạo và trình bày dưới dạng dữ liệu thử nghiệm. Tại đây, máy được cung cấp một bộ dữ liệu để thuật toán có thể giám sát phân tích dữ liệu đã qua đào tạo và tạo ra kết quả chính xác từ dữ liệu được gắn nhãn. Điều này là cần thiết để đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

Nếu kết quả không đạt hoặc sai, mô hình đào tạo tiếp tục thực hiện đến khi đạt được kết quả mong muốn. Thêm vào đó, các dữ liệu cần được cân bằng và làm sạch thông qua AI, số liệu lúc này cần lấy đủ để tránh sai lệch mô hình.

hoc-co-giam-sat-giup-giai-quyet-hieu-loai-van-de-tinh-toan-trong-the-gioi-thuc

Học có giám sát giúp giải quyết nhiều loại vấn đề tính toán trong thế giới thực

Học có giám sát được phân thành hai loại thuật toán:

Phân loại (Classification): Một bài toán được phân nhóm classification nếu các nhãn của dữ liệu đầu vào được chia thành một số hữu hạn nhóm. Ví dụ như một vấn đề thuộc nhóm Classification khi biến đầu ra là một danh mục, chẳng hạn như “màu đỏ” hoặc “màu xanh”, “bệnh” hoặc “không bệnh”.
Hồi quy (Regression): Một vấn đề hồi quy là khi biến đầu ra là một giá trị thực cụ thể, chẳng hạn như “đơn vị đô la” hoặc “trọng lượng”.

Thuật toán supervised learning còn được tiếp tục chia nhỏ thành:

Hồi quy tuyến tính
Hồi quy logistic
Phân loại
Naive Bayes Classifier
K-nearest neighbors
Cây quyết định
Support Vector Machine

Khi sử dụng mô hình Supervised Learning, ta cần chú ý phương sai và độ lệch chuẩn, các số liệu có ý nghĩa thống kê.

supervised-learning-giup-thu-thap-du-lieu-dau-vao-va-tao-du-lieu-dau-ra-hieu-qua

Supervised Learning giúp thu thập dữ liệu đầu vào và tạo dữ liệu đầu ra hiệu quả

Ưu nhược điểm của Supervised Learning

Ưu điểm

Supervised Learning hay học có giám sát cho phép thu thập dữ liệu đầu vào và tạo ra dữ liệu đầu ra từ những đào tạo trước đó.
Giúp tối ưu hóa các tiêu chí với sự trợ giúp của kinh nghiệm đã cài đặt.
Học có giám sát giúp giải quyết nhiều loại vấn đề tính toán khác nhau trong thế giới thực.

Nhược điểm

- Phân loại với nguồn dữ liệu lớn có thể là một thách thức.
- Mô hình cần quyết định trước các cấu trúc và thuật toán học.
- Mô hình cần nhiều ví dụ hay sử dụng nhiều loại nếu sử dụng thuật toán phân loại.

Đào tạo cho việc học có giám sát cần nhiều thời gian tính toán.

supervised-learning-gap-thach-thuc-khi-phan-loai-voi-nguon-du-lieu-lon

Supervised Learning gặp thách thức khi phân loại với nguồn dữ liệu lớn

So sánh Supervised Learning và Unsupervised Learning

Thông số	Supervised Learning	Unsupervised Learning
Dữ liệu đầu vào	Dữ liệu đầu vào được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu có nhãn	Dữ liệu đầu vào được sử dụng để chống lại dữ liệu không được gắn nhãn
Độ phức tạp	Tính toán đơn giản	Tính toán phức tạp
Tính chính xác	Chính xác cao	Kém chính xác
Phân loại	Đã biết	Chưa biết
Phân tích dữ liệu	Sử dụng phân tích ngoại tuyến	Sử dụng phân tích dữ liệu theo thời gian thực
Các thuật toán sử dụng	Hồi quy tuyến tính Hồi quy logistic Phân loại Naive Bayes Classifier K-nearest neighbors Cây quyết định Support Vector Machine	Thuật toán K-Means Phân cụm thứ bậc Thuật toán Apriori

Những thách thức khi tiếp cận phương pháp Supervised Learning

Mặc dù học có giám sát có thể mang lại cho doanh nghiệp những lợi thế, chẳng hạn như hiểu biết sâu rộng về dữ liệu và cải thiện khả năng tự động hóa, nhưng vẫn còn nhiều thách thức khi xây dựng mô hình Supervised Learning.

chuan-bi-va-xu-ly-du-lieu-truoc-khi-dua-vao-supervised-learning-con-nhieu-kho-khan

Chuẩn bị và xử lý dữ liệu trước khi đưa vào Supervised Learning còn nhiều khó khăn

Sau đây là những thách thức khi tiếp cận với phương pháp Supervised Learning:

Tính khả thi của mô hình: phụ thuộc vào tính năng mà bạn muốn hướng tới và những yếu tố khác như số lượng dữ liệu, chi phí tính toán..
Mô hình học tập có giám sát có thể yêu cầu mức độ chuyên môn nhất định để cấu trúc chính xác.
Chuẩn bị dữ liệu và xử lý trước khi đưa vào mô hình luôn là một thách thức.
Đào tạo các mô hình Supervised Learning có thể rất tốn thời gian.
Tập dữ liệu khi thực hiện bằng máy có thể có khả năng xảy ra lỗi cao hơn việc thực hiện thuật toán hoàn toàn do con người, dẫn đến các thuật toán học không chính xác.
Không giống như các mô hình học tập không giám sát, học tập có giám sát không thể tự phân cụm hoặc phân loại dữ liệu.

dao-tao-cac-mo-hinh-supervised-learning-can-ton-thoi-gian

Đào tạo các mô hình Supervised Learning cần tốn thời gian

Bài viết trên đây của Học viện Agile đã cung cấp những thông tin liên quan đến khái niệm Supervised Learning là gì? Hi vọng những thông tin trên giúp bạn có thêm nhiều lựa chọn trong quá trình xử lý số liệu, học tập và làm việc.

=> Tìm hiểu thêm: Khóa học Pragmatic Scrum hành dụng