Supervised Learning có lẽ còn là khái niệm khá mới lạ với nhiều người. Nhưng với sự phát triển của xã hội ngày nay thì công nghệ này sẽ giúp ích cho đời sống rất nhiều. Bạn có đang tìm hiểu Supervised Learning là gì? Bài viết dưới đây Học viện Agile sẽ đưa tới cho bạn những thông tin hữu ích và dễ hiểu nhất về Supervised Learning.

Supervised Learning là gì?

Chúng ta sẽ đi vào khái niệm về Supervised Learning để các bạn hiểu thêm về nó. Supervised Learning còn được gọi là Học có giám sát. Theo Wikipedia “Học giám sát là kỹ thuật của ngành học máy để xây dựng 1 hàm function từ dữ liệu huấn luyện.  Trong đó dữ liệu huấn luyện bao gồm các đối tượng đầu vào và đầu ra mong muốn. Đầu ra của hàm f có thể là 1 giá trị liên tục hoặc có thể dự đoán một nhãn phân lớp cho đối tượng đầu vào ”.

Mô hình Supervised Learning

Dễ hiểu hơn Supervised Learning là hướng đi tiếp cận của Machine Learning để giúp máy tính có thể “học”. 

Ở Supervised Learning, bạn sẽ huấn luyện cho máy của bạn có thể sử dụng các dữ liệu đã được dán nhãn. Điều đó có nghĩa là có nghĩa rằng, những dữ liệu đã được gắn thẻ với câu trả lời chính xác của riêng nó. 

Ý tưởng hình thành nên Supervised Learning nằm ở chỗ: ghi nhớ và tổng quát hóa quy tắc từ những câu hỏi đã có đáp án từ trước. Lúc này, máy tính sẽ có thể trả lời được một số câu hỏi cho dù nó chưa từng gặp trước đó. Nhưng cần phải có mối liên quan.

Ví dụ: Bạn dạy máy tính phép toán “1+1=2” và bạn muốn nó học phép toán khác là “x+1” và ra câu trả lời là “3+1=4”.

Supervised Learning đã mô phỏng việc học tập của con người. Con người chúng ta thường học bằng cách đưa ra dự đoán của mình cho 1 câu hỏi hoặc 1 vấn đề. Sau đó kiểm tra đáp án xem đúng hay sai. Từ đó con người không chỉ trả lời đúng cho câu hỏi đó mà còn ở cả những câu hỏi khác có dạng tương tự. 

Các thông tin cơ bản trên sẽ giúp các bạn bước đầu trả lời cho câu hỏi “Supervised Learning là gì?”. Tiếp theo đây Học viện Agile sẽ đi sâu hơn về câu hỏi này để các bạn hiểu thêm về Supervised Learning.

Cách thức hoạt động của Supervised Learning là gì?

Ví dụ cho bạn dễ hiểu, khi bạn muốn tạo một cỗ máy để dự đoán giúp bạn khoảng thời gian lái xe từ trường về nhà là bao lâu. Ở đây bạn sẽ bước đầu tạo ra 1 tập hợp dữ liệu được dán nhãn cho máy của mình. Bao gồm:

– Điều kiện thời tiết

– Thời gian trong ngày

– Ngày lễ

– Chọn đường đi

Tất cả các dữ liệu trên là input (đầu vào) của bạn. Outcome (Đầu ra) sẽ là thời gian cần và đủ cho bạn lái xe từ trường về nhà trong 1 ngày (1 mốc thời gian cụ thể).

Các vấn đề phát sinh như trời mưa, hoặc giờ tan tầm sẽ khiến bạn đi học về muộn? Điều này bạn có thể biết nhưng máy lại không thể. Nó cần có dữ liệu được cung cấp. 

Vậy làm thế nào để bạn huấn luyện máy để xác định chính xác thời gian cho bạn? Bạn cần tạo và phát triển mô hình Supervised Learning. Ở trong ví dụ này Supervised Learning sẽ chứa tổng thời gian đi lại và các yếu tố như thời tiết, địa điểm, thời gian,… 

Cách phát triển mô hình Supervised learning

Dựa trên tất cả các điều này máy sẽ đưa ra những dự đoán chính xác. Máy sẽ thấy được sự liên quan trực tiếp giữa việc trời mưa với việc bạn về nhà.

Cũng như xác định được trời mưa bạn sẽ về nhà muộn hơn hoặc vào giờ tan tầm 5-6h bạn sẽ về nhà chậm hơn. Máy cũng dự đoán được thời gian bạn đi làm, giải lao và thời gian bạn đi trên đường. Đây cũng chính là sự khởi đầu cho mọi thuật toán tiếp theo.

Ưu nhược điểm của Supervised Learning

Dù là thuật toán phục vụ cho xã hội hiện đại và được phát triển đỉnh cao. Nhưng Supervised Learning vẫn có ưu nhược điểm nhất định của nó. 

Ưu điểm của Supervised Learning

• Cho phép người dùng thu thập dữ liệu và tạo đầu ra từ dữ liệu, trải nghiệm đã có sẵn của người dùng.
• Tối ưu hóa hiệu suất từ kinh nghiệm có sẵn.
• Giúp người dùng quan sát và giải quyết vấn đề liên quan tới tính toán ở trong thực tế.

Các ưu điểm mà Supervised Learning đem lại là rất thu hút và cũng đáng để thử. Nhìn thấy các điểm mạnh này, Học viện Agile cũng đang nghiên cứu và mang tới cho những người muốn học và tìm hiểu những kiến thức chất lượng và chắt lọc nhất.

Với việc quản lý thời gian tốt và sự hỗ trợ từ máy tính thì người dùng hoàn toàn có thể cải thiện hiệu quả hiệu suất làm việc của mình.

Nhược điểm của Supervised Learning

• Người dùng cần chọn nhiều ví dụ từ mỗi lớp khác nhau trong quá trình đào tạo.
• Nhiều thách thức và khó khăn khi phân loại ví dụ với số lượng lớn.
• Tốn rất nhiều thời gian trong quá trình đào tạo học và giám sát.

Vấn đề chủ yếu của Supervised Learning nằm ở việc tốn thời gian và cần khá nhiều tâm sức. Agile sẽ hỗ trợ để bạn khắc phục các khó khăn này để việc ứng dụng của bạn tốt hơn. 

Thách thức khi sử dụng Supervised Learning

Có 1 số thách thức mà Học viện Agile không thể không nhắc nhở bạn. Đây là vấn đề mà nhiều người mới tiếp cận với Supervised Learning gặp phải. Đặc biệt là khi bạn tự mày mò mà không có sự hỗ trợ.

Thứ nhất, về độ chính xác:

Máy tính có thể cho kết quả không chính xác khi nhập dữ liệu không liên quan tới dữ liệu đang đào tạo.

Độ chính xác cũng sẽ bị ảnh hưởng khi máy nhận những giá trị không thể hoặc không đầy đủ.

Thứ hai, về việc chuẩn bị dữ liệu:

Việc nhập và chuẩn bị dữ liệu và xử lý trước luôn là 1 thách thức.

Nếu các chuyên gia liên quan không có sẵn, việc bạn nghĩ các tính năng phù hợp (input) khi nhập vào máy có thể sai.

Một số kỹ năng để phát triển ngành Supervised Learning 

• Khả năng tiếng Anh để có thể thực hiện lập trình, đọc tài liệu, giao tiếp, trao đổi ý tưởng với khách hàng người nước ngoài cũng như làm việc trong môi trường quốc tế;
• Khả năng làm việc nhóm để cùng nhau đưa ra sản phẩm cuối cùng;
• Khả năng giải quyết xung đột;
• Khả năng sáng tạo;
• Kỹ năng làm việc với mô hình Agile – mô hình giúp đẩy nhanh thời gian bàn giao sản phẩm được nhiều công ty IT trên thế giới tin dùng, giúp nhân sự có thể làm việc hiệu quả, tiếp cận được hướng đi đúng nhanh chóng, làm cầu nối ứng tuyển thành công các doanh nghiệp đãi ngộ tốt sử dụng mô hình Agile trong quản trị.

Trên đây là những thông tin cơ bản nhất cho người muốn tìm hiểu về Supervised Learning. Hy vọng bạn đã có cái nhìn tổng quan về khái niệm này và có thể xác định được hướng đi đúng đắn cho công việc của mình. Hẹn gặp lại.

Bài viết liên quan:

• Các kiến thức căn bản về Agile & Scrum