Học máy có giám sát và không có giám sát: Khác nhau như thế nào?

Trong Machine Learning, học máy có giám sát (Supervised Learning) và học máy không có giám sát (Unsupervised Learning) là hai phương pháp phổ biến nhất, mỗi phương pháp được thiết kế để giải quyết những bài toán khác nhau dựa trên đặc điểm của dữ liệu. Vậy hai phương pháp này hoạt động ra sao, có những điểm khác nhau thế nào? Cùng Viettel IDC tìm hiểu trong bài viết sau đây nhé. 

Tổng quan về học máy (Machine Learning)

Machine Learning (ML) là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), cho phép máy tính học từ dữ liệu và tự cải thiện khả năng dự đoán hoặc đưa ra quyết định mà không cần lập trình sẵn cho từng tình huống cụ thể. Thay vì chỉ thực hiện các lệnh cố định, mô hình Machine Learning sẽ phân tích dữ liệu, nhận diện quy luật và xây dựng mô hình để xử lý những dữ liệu mới.

Quá trình học của một mô hình Machine Learning thường bao gồm nhiều bước như thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, lựa chọn đặc trưng (Feature Engineering), huấn luyện mô hình (Training), đánh giá kết quả (Evaluation) và triển khai vào thực tế. Chất lượng dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng vì mô hình chỉ có thể học tốt khi dữ liệu đầu vào đầy đủ, chính xác và đại diện cho bài toán cần giải quyết.

Hiện nay, Machine Learning được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực như:

- Hệ thống gợi ý sản phẩm trên các sàn thương mại điện tử.

- Nhận diện khuôn mặt và hình ảnh.

- Lọc thư rác (Spam Detection).

- Phát hiện gian lận trong giao dịch tài chính.

- Dự báo doanh thu, nhu cầu thị trường và xu hướng kinh doanh.

- Chẩn đoán bệnh dựa trên dữ liệu y tế.

- Xe tự lái và robot thông minh.

Dựa trên cách mô hình học từ dữ liệu, Machine Learning được chia thành nhiều phương pháp khác nhau, trong đó học máy có giám sát và học máy không có giám sát là hai nhóm phổ biến và được ứng dụng rộng rãi nhất.

Học máy có giám sát là gì?

Định nghĩa học máy có giám sát

Học máy có giám sát (Supervised Learning) là phương pháp huấn luyện mô hình bằng dữ liệu đã được gán nhãn (Labeled Data). Mỗi mẫu dữ liệu đều đi kèm với kết quả hoặc đáp án chính xác, giúp mô hình học được mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra mong muốn.

Trong quá trình huấn luyện, thuật toán sẽ liên tục so sánh kết quả dự đoán với giá trị thực tế, từ đó điều chỉnh các tham số nhằm giảm sai số và cải thiện độ chính xác. Sau khi hoàn tất quá trình học, mô hình có thể dự đoán kết quả cho những dữ liệu mới mà chưa từng xuất hiện trước đó. Đây là phương pháp Machine Learning được sử dụng nhiều nhất hiện nay vì dễ đánh giá hiệu quả và thường đạt độ chính xác cao khi có tập dữ liệu huấn luyện chất lượng.

Nguyên lý hoạt động

Quá trình học của mô hình Supervised Learning thường diễn ra theo các bước sau:

- Bước 1: Thu thập dữ liệu đã gán nhãn: Doanh nghiệp hoặc nhà phát triển chuẩn bị tập dữ liệu mà mỗi bản ghi đều có thông tin đầu vào và kết quả đầu ra tương ứng. 

- Bước 2: Huấn luyện mô hình: Thuật toán sẽ phân tích dữ liệu để tìm ra mối liên hệ giữa các đặc trưng đầu vào và nhãn đầu ra. Trong quá trình này, mô hình liên tục điều chỉnh các tham số nhằm giảm sai lệch giữa kết quả dự đoán và giá trị thực tế.

- Bước 3: Đánh giá mô hình: Sau khi huấn luyện, mô hình được kiểm tra bằng một tập dữ liệu mới chưa từng sử dụng trong quá trình học. Nếu độ chính xác đạt yêu cầu, mô hình sẽ được đưa vào sử dụng thực tế.

- Bước 4: Dự đoán dữ liệu mới: Khi nhận dữ liệu chưa có nhãn, mô hình sẽ dựa trên những gì đã học để đưa ra dự đoán hoặc phân loại phù hợp. Supervised Learning chủ yếu được sử dụng cho hai nhóm bài toán là: Phân loại (Classification) và Hồi quy (Regression). 

Học máy không có giám sát là gì?

Học máy không có giám sát (Unsupervised Learning) là phương pháp huấn luyện mô hình bằng dữ liệu chưa được gán nhãn (Unlabeled Data). Không giống học máy có giám sát, mô hình không được cung cấp trước đáp án đúng mà phải tự phân tích dữ liệu để tìm ra các quy luật, cấu trúc hoặc mối quan hệ tiềm ẩn giữa các mẫu dữ liệu.

Mục tiêu của Unsupervised Learning không phải là dự đoán kết quả cụ thể mà là khám phá những đặc điểm chưa được biết đến trong tập dữ liệu. Chính vì vậy, phương pháp này thường được sử dụng trong các bài toán phân cụm khách hàng, phát hiện bất thường, giảm chiều dữ liệu hoặc phân tích hành vi người dùng.

Trong thực tế, phần lớn dữ liệu được tạo ra hằng ngày đều chưa được gán nhãn. Do đó, học máy không có giám sát đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác giá trị từ các tập dữ liệu lớn mà không cần tốn nhiều thời gian và chi phí để chuẩn bị dữ liệu huấn luyện.

Nguyên lý hoạt động

Không giống Supervised Learning, Unsupervised Learning không có dữ liệu đầu ra làm chuẩn để mô hình học theo. Thay vào đó, thuật toán sẽ tự phân tích đặc điểm của từng mẫu dữ liệu nhằm xác định các nhóm hoặc các mối quan hệ giữa chúng. Quy trình hoạt động của học máy không có giám sát thường gồm các bước sau:

- Bước 1: Thu thập dữ liệu chưa gán nhãn: Doanh nghiệp hoặc tổ chức thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như giao dịch khách hàng, nhật ký hệ thống, dữ liệu cảm biến, hành vi người dùng hoặc dữ liệu mạng xã hội. Các dữ liệu này chưa được phân loại hoặc gắn nhãn.

- Bước 2: Phân tích đặc trưng của dữ liệu: Thuật toán sẽ đánh giá các đặc điểm của từng mẫu dữ liệu để xác định mức độ tương đồng hoặc khác biệt giữa chúng. Quá trình này giúp mô hình hiểu được cấu trúc tổng thể của tập dữ liệu.

- Bước 3: Xây dựng các nhóm hoặc mô hình dữ liệu: Dựa trên kết quả phân tích, mô hình sẽ tự động chia dữ liệu thành các nhóm có đặc điểm tương đồng hoặc phát hiện các mẫu dữ liệu bất thường mà con người khó nhận biết bằng phương pháp truyền thống.

- Bước 4: Khai thác kết quả: Sau khi quá trình huấn luyện hoàn tất, kết quả có thể được sử dụng để phân tích khách hàng, tối ưu chiến lược kinh doanh, phát hiện gian lận hoặc hỗ trợ các mô hình Machine Learning khác.

Một số bài toán phổ biến của Unsupervised Learning bao gồm:

- Phân cụm (Clustering): Chia dữ liệu thành các nhóm có đặc điểm tương đồng.

- Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction): Loại bỏ các đặc trưng dư thừa nhưng vẫn giữ lại thông tin quan trọng.

- Phát hiện bất thường (Anomaly Detection): Xác định những dữ liệu có hành vi khác biệt so với phần lớn dữ liệu còn lại.

- Khai phá luật kết hợp (Association Rule Learning): Tìm ra mối liên hệ giữa các đối tượng trong dữ liệu, chẳng hạn như phân tích giỏ hàng trong thương mại điện tử.

So sánh học máy có giám sát và không có giám sát

Nên lựa chọn học máy có giám sát hay không có giám sát?

Việc lựa chọn phương pháp Machine Learning phụ thuộc vào mục tiêu phân tích và đặc điểm của dữ liệu. Không có phương pháp nào tốt hơn trong mọi trường hợp, bởi mỗi kỹ thuật được thiết kế để giải quyết những bài toán khác nhau.

Nếu doanh nghiệp đã có dữ liệu được gán nhãn và muốn xây dựng mô hình dự đoán hoặc phân loại với độ chính xác cao, học máy có giám sát là lựa chọn phù hợp. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong các bài toán như dự báo doanh số, phát hiện gian lận, nhận diện hình ảnh, phân loại văn bản hoặc dự đoán hành vi khách hàng.

Trong trường hợp doanh nghiệp sở hữu khối lượng lớn dữ liệu chưa được gán nhãn và muốn khám phá các xu hướng, nhóm khách hàng hoặc các mối quan hệ tiềm ẩn, học máy không có giám sát sẽ mang lại nhiều giá trị hơn. Đây cũng là giải pháp phù hợp khi việc gán nhãn dữ liệu quá tốn kém hoặc chưa khả thi.

Kết luận

Học máy có giám sát và không có giám sát đều giữ vai trò quan trọng trong sự phát triển của Machine Learning và trí tuệ nhân tạo. Mỗi phương pháp có cách tiếp cận, ưu điểm và phạm vi ứng dụng riêng, phù hợp với từng loại dữ liệu và mục tiêu phân tích. Mong rằng bài viết trên sẽ giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt giữa học máy có giám sát và không có giám sát, từ đó lựa chọn phương pháp phù hợp để khai thác dữ liệu hiệu quả, xây dựng các mô hình AI có độ chính xác cao và tạo ra giá trị thiết thực trong nhiều lĩnh vực khác nhau.