Khái niệm và những bí mật chưa ai kể về Supervised LearningKhái niệm và những bí mật chưa ai kể về Supervised LearningKhái niệm và những bí mật chưa ai kể về Supervised LearningKhái niệm và những bí mật chưa ai kể về Supervised Learning
  • Cá nhân
    • Wiseleader
      • Chương trình đào tạo quản lý mới First Time Manager
      • Chương trình đào tạo quản lý NeoManager
      • Chương trình phát triển lãnh đạo NeoLeader
      • Chương trình phát triển lãnh đạo cao cấp WiseLeader
    • Khóa học
      • Quản trị dự án Agile
      • Scrum Thực chiến
      • Agile Business Analysis
      • Agile For Product Owner
      • Agile Product Manager
      • Agile For Manager
      • Agile Leadership
      • Đột phá năng suất
      • DevOps Professional
      • Thiết lập OKR
    • Chứng chỉ quốc tế
      • Certified Scrum Master
      • Certified Scrum Product Owner
      • Agile Coaching – ICP ACC
      • Google Project Management
    • E-learning
      • Khóa học luyện thi PSMI Online
      • Khóa học Scrum Essence
      • Khóa học Kỹ năng tổ chức cuộc họp
  • Doanh nghiệp
    • Tư vấn & huấn luyện
    • Agile cho ngân hàng
    • Đào tạo doanh nghiệp
    • E-learning theo yêu cầu
  • Sự kiện
  • Sách tặng
  • Blog
    • Tổ chức linh hoạt
    • Phát triển lãnh đạo
    • Chuyển đổi số
    • Agile cho công nghệ
    • Agipedia
Tìm khóa học
✕
  • Trang chủ
  • Blog
  • Agile cho công nghệ
  • Khái niệm và những bí mật chưa ai kể về Supervised Learning

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

Tác giả: kiendt at 01/08/2022
Danh mục
  • Agile cho công nghệ
Thẻ

Chuyên mục

Mục lục

  • Supervised Learning là gì?
      • 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”.
  • Ưu nhược điểm của Supervised Learning
  • So sánh Supervised Learning và Unsupervised Learning
  • Những thách thức khi tiếp cận phương pháp Supervised Learning
Chia sẻ

    Đăng ký để tải ngay bản đầy đủ của Ebook




    Tư vấn khóa học cho tôi:

    Khóa học nổi bật

    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!

    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

      Đăng ký để tải ngay bản đầy đủ của Ebook




      Tư vấn khóa học cho tôi:

      Từ khóa:

      Học viện Agile

      Đơn vị số một về chuyển đổi Agile tại Việt Nam và có ảnh hưởng sâu rộng trong lĩnh vực đổi mới quản trị thông qua giải pháp đào tạo và tư vấn toàn diện.

      Trang bị nền tảng kiến thức, phương pháp luận đổi mới sáng tạo, thay đổi về tư duy, đổi mới cách thức quản lý, phương pháp làm việc, nâng cao năng suất và hiệu quả công việc.

      Mời bạn tìm hiểu ngay!

      Đặt lịch tư vấn







        Hotline

        0865.935.631
        • Messenger
        • Gặp tư vấn







          • Nhận Ebook
          • Webinar

          Facebook LinkedIn Youtube Wordpress

          vivian@hocvienagile.com
          0865-935-631

          BẢN QUYỀN

          Học viện Agile

          Đã được bảo hộ nhãn hiệu bởi Cục Sở hữu Trí tuệ..

          Chương trình Đào tạo Agile

          Đã được chứng nhận Quyền Tác giả bởi Cục Bản quyền Tác giả Số 5777/2019/QTG cấp ngày 19/09/2019.
          Thong bao website

          ĐỊA CHỈ VĂN PHÒNG

          Văn phòng Hà Nội:

          Tầng 11, tòa nhà văn phòng MD Complex, 68 Nguyễn Cơ Thạch, P. Cầu Diễn, Q. Nam Từ Liêm, Hà Nội

          THÀNH VIÊN CỦA

          Agile Alliance logo Agile Business Consortium logo ICAgile logo Agilead logo
          Công ty Cổ phần Học viện Agile

          Mã số ĐKKD 0109249605 được cấp bởi Sở Kế hoạch và Đầu tư thành phố Hà Nội.

          Hotline: 0865-935-631
          Email: contact@agilead.vn
          Copyright ©1998-2022 Mountain Goat Software. All Rights Reserved.
          • Contact Us
          • Terms and Conditions
          • Privacy Policy
          • Commenting Policy
          • Help
          Tìm khóa học
          ✕

          Đăng nhập

          Quên mật khẩu?

          Tạo tài khoản mới?

          ✕

          Giỏ hàng

          Chưa có sản phẩm nào trong giỏ hàng.

          Tạm tính: 0 ₫
          Tổng: 0 ₫
          Tiến hành thanh toán Xem giỏ hàng

          Bạn đã đăng ký thành công

          Xin cảm ơn bạn đã đăng ký nhận tư vấn

          Xin cảm ơn bạn đã đăng ký

          Mời bạn kiểm tra Email để tải tài liệu.