Supervised Learning được xem là giải pháp công nghệ giúp ích trong nhiều lĩnh vực của đời sống, trong đó có cả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về Supervised learning là gì và những khó khăn khi áp dụng Supervised learning ở doanh nghiệp.

Tìm hiểu về Supervised learning là gì?

Nếu bạn đang thắc mắc Supervised learning là gì thì dịch nghĩa tiếng Việt của từ này là “Học giám sát”. Đây được xem như một nhóm thuật toán mô phỏng mối quan hệ giữa biến đầu vào và biến đầu ra. Với thuật toán nay, doanh nghiệp có thể giải quyết các bài toán kinh doanh trong thực tế hợp lý hơn.

Định nghĩa về Supervised learning là gì

Các thuật toán của Supervised learning có bao gồm 4 dạng là hồi quy, hồi quy logistic, phân loại. phân loại NBN và cây quyết định.

• Hồi quy

Đây là thuật toán chỉ đưa ra dự đoán một giá trị đầu ra duy nhất từ tập hợp nhiều dữ liệu đầu vào.

Ví dụ minh họa là doanh nghiệp sử dụng thuật toán Hồi quy để đưa ra dự đoán giá thành sản phẩm từ các biến đầu vào như giá nhập liệu sản xuất, chi phí nhân công, sản xuất, tiếp thị,…

• Hồi quy logistic

Thuật toán Hồi quy logistic có thể đưa ra các giá trị rời rạc từ dữ liệu đầu vào là một tập hợp các biến độc lập. Thuật toán này có thể giúp dự đoán xác suất có thể xảy ra qua tính năng logit khớp các dữ liệu liên quan.

Thuật toán Hồi quy logistic giúp dự đoán xác suất có thể xảy ra qua logit 

• Phân loại

Phân loại trong Supervised learning là gì thì đây là thuật toán có nhãn đầu vào có nhiều lớp riêng biệt. Hai lớp sẽ là Phân loại nhị phân, 3 lớp trở nên là Phân loại đa lớp.

• Phân loại NBN

Phân loại NBN là mô hình Naive Bayesian. Thuật toán này phù hợp với các bộ dữ liệu lớn. Doanh nghiệp có thể áp dụng thuật toán này với công việc có nhiều biến số.

• Cây quyết định

Thuật toán Cây quyết định sẽ đưa ra các giá trị nhánh dựa trên mỗi giá trị nút dữ liệu biến đầu vào. Mỗi nhánh cây là có dữ liệu biến đầu vào tương ứng với một kết quả biến đầu ra.

Thuật toán Cây quyết định

Nguyên tắc hoạt động của Supervised learning

Với câu hỏi nguyên tắc hoạt động của Supervised learning là gì, thực tế Supervised learning hoạt động theo kiểu input và output. Người dùng sẽ đưa vào các biến số dữ liệu đầu vào. Sau đó, các thuật toán của Supervised learning sẽ trả lại các giá trị dữ liệu đầu ra theo nhu cầu của người dùng.

Lấy lại ví dụ để giúp bạn hiểu rõ hơn về nguyên tắc hoạt động của Supervised learning. Bạn đang cần tính toán về thời gian sản xuất sản phẩm. Vậy output ở đây sẽ là thời gian cần để sản xuất, các input sẽ có:

• Số lượng nhân công, hiệu suất làm việc của nhân công.
• Các đầu công việc cần làm, thời gian hoàn thành chúng.
• Thời gian làm ca, thời gian giải lao của công nhân.
• Những yếu tố ảnh hưởng bên ngoài đến việc sản xuất.
• Chỉ số hoạt động của máy móc,…

Sau khi đưa các dữ liệu input vào, thuật toán sẽ dự đoán thời gian sản xuất. Từ đó, các dữ liệu khác cũng được hình thành và phân tích đề giúp doanh nghiệp thiết lập kế hoạch sản xuất và chiến lược bán sản phẩm phù hợp.

Nguyên tắc của Supervised learning theo kiểu input và output

Doanh nghiệp gặp khó khăn gì khi áp dụng Supervised learning

Trên thực tế, áp dụng Supervised learning có thể hỗ trợ doanh nghiệp giải quyết được nhiều vấn đề trong hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, việc áp dụng Supervised learning trong doanh nghiệp lại tồn tại nhiều khó khăn và thách thức.

Thiếu trang thiết bị

Các thuật toán trong Supervised learning luôn yêu cầu có độ chính xác cao của thiết bị máy tính. Nếu thiết bị máy tính không đủ đáp ứng hoạt động của Supervised learning, quá trình nhập dữ liệu sẽ không thực hiện hay kết quả dữ liệu output sẽ không trả hoặc trả những giá trị thiếu chính xác.

Biện pháp khắc phục tình trạng này khá đơn giản, doanh nghiệp chỉ cần đầu tư lắp đặt các thiết bị máy tính hiện đại đủ để đáp ứng hoạt động của Supervised learning. Tuy nhiên, việc thay thế hay lắp đặt mới thiết bị cũng sẽ tiêu tốn một phần ngân sách không nhỏ của doanh nghiệp.

Nhân sự thiếu các kỹ năng cần thiết

Supervised learning chỉ là giải pháp công nghệ giúp doanh nghiệp giải quyết các vấn đề vận hành. Đối tượng thực hiện chính của Supervised learning vẫn là nhân sự của doanh nghiệp.

Nhân viên gặp khó khăn khi thiếu kỹ năng để áp dụng Supervised learning

Điều này đã tạo ra khó khăn cho nhiều doanh nghiệp là nhân sự không có hoặc thiếu kỹ năng để áp dụng hiệu quả Supervised learning. Những kỹ năng mà nhân sự cần để sử dụng được Supervised learning là gì? Cùng tìm hiểu thêm ở phần dưới đây!

=> Xem thêm: Khóa học Pragmatic Scrum hành dụng

• Khả năng tiếng Anh

Thông thường các ngôn ngữ trong lập trình, thuật toán Supervised learning đều là tiếng Anh. Người dùng cần có trình độ đọc hiểu tiếng Anh cần thiết để hiểu được ngôn ngữ này.

• Kỹ năng thu thập dữ liệu

Dữ liệu input luôn là phần quan trọng trong Supervised learning. Thông tin dữ liệu chính xác, phù hợp sẽ giúp đưa ra kết quả dự đoán output tốt nhất. Chính vì vậy, kỹ năng thu thập dữ liệu, chọn lọc dữ liệu sẽ rất cần thiết với nhân sự đảm nhận vị trí công việc Supervised learning.

Nhân sự ở vị trí Supervised learning cần có kỹ năng thu thập dữ liệu

• Kỹ năng tư duy logic

Supervised learning không chỉ đòi hỏi độ chính xác, tư duy logic là kỹ năng cần thiết. Sự logic sẽ giúp nhân sự lựa chọn dữ liệu, thuật toán phù hợp để đưa ra các giá trị kết quả hữu ích.

• Kỹ năng IT cơ bản

Làm việc với các thuật toán, thống kê dữ liệu chủ yếu trên máy tính, Vì vậy, kỹ năng IT cơ bản cũng vô cùng quan trọng với nhân sự đảm nhiệm công việc này.

Bài viết trên đây, Học viện Agile đã cung cấp cho bạn đọc một vài thông tin hữu ích về Supervised learning là gì.  Hy vọng những thông tin hữu ích này sẽ giúp bạn có thể áp dụng các thuật toán của Supervised learning vào giải quyết các vấn đề của doanh nghiệp.

=> Xem thêm: Khái niệm và những bí mật chưa ai kể về Supervised Learning