So sánh học máy có giám sát và học máy không giám sát trong machine learning

Trong lĩnh vực học máy, hai phương pháp phổ biến nhất là học máy có giám sát và học máy không giám sát. Mỗi phương pháp đều có những đặc điểm và ứng dụng riêng biệt, phù hợp với từng nhu cầu và mục tiêu phân tích dữ liệu khác nhau. Công nghệ AI VN sẽ giúp bạn so sánh chi tiết hai phương pháp này cũng như ứng dụng của từng loại trong thực tế. 

Điểm khác biệt giữa học máy có giám sát và học máy không giám sát

Thuật toán học có giám sát được đào tạo dựa trên tập dữ liệu đã được gắn nhãn, trong đó cả đầu vào và đầu ra đều được chỉ định rõ ràng. Ví dụ, hệ thống có thể được huấn luyện để nhận diện các chữ số viết tay với mỗi hình ảnh được chú thích sẵn để chỉ rõ chữ số mà nó đại diện. Khi có đủ lượng dữ liệu gắn nhãn, thuật toán có thể học cách nhận dạng các điểm ảnh và hình dạng đặc trưng liên quan đến từng con số.

Ngược lại, thuật toán học không có giám sát hoạt động với dữ liệu chưa được gắn nhãn. Phương pháp này cho phép các thuật toán tự động tìm kiếm các mẫu hoặc nhóm dữ liệu có sự tương đồng mà không cần sự chỉ dẫn rõ ràng. Chẳng hạn, thuật toán có thể phân nhóm các bài viết từ nhiều nguồn tin khác nhau vào các thể loại như thể thao, tội phạm, hoặc giải trí mà không cần biết trước nội dung cụ thể của từng bài viết.

Để giúp bạn hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa hai phương pháp học máy, dưới đây là bảng so sánh mà bạn có thể tham khảo:

Tiêu chí	Học máy có giám sát	Học máy không giám sát
Kỹ thuật	– Hồi quy tuyến tính – Hồi quy logistic – Cây quyết định – Mạng nơ-ron nhân tạo – Máy hỗ trợ vectơ (SVM)	– Phân cụm K-means – Phân tích thành phần chính (PCA) – Phân tích giá trị đơn (SVD) – Học quy tắc liên kết (Apriori)
Thuật toán	– Hồi quy tuyến tính: Dự đoán giá trị liên tục dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các biến. – Hồi quy logistic: Dự đoán về xác suất của một sự kiện.	– Phân cụm K-means: Nhóm các điểm dữ liệu tương tự nhau. – PCA: Giảm số chiều của dữ liệu, giữ lại các thành phần chính.
Cách tiếp cận	– Sử dụng các dữ liệu đã được gắn nhãn để bắt đầu huấn luyện mô hình. – Mục tiêu là chỉ ra mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra.	– Phân tích cấu trúc dữ liệu không có nhãn. – Tìm kiếm các mẫu, nhóm hoặc cấu trúc ẩn trong dữ liệu.
Mục đích	– Dự đoán hoặc phân loại dựa trên các đặc trưng đã biết. – Ứng dụng trong các bài toán như phân loại thư rác, dự đoán giá nhà.	– Khám phá cấu trúc dữ liệu. – Ứng dụng trong phân nhóm khách hàng, nén dữ liệu, phân tích cụm.

Có thể sử dụng học máy có giám sát và học máy không có giám sát cùng nhau không?

Học bán giám sát kết hợp cả hai phương pháp học máy có giám sát và học máy không giám sát để giải quyết một vấn đề chung. Đây là một nhánh độc lập trong lĩnh vực học máy, giúp tối ưu hóa quá trình học khi có sự thiếu hụt dữ liệu được gắn nhãn.

Phương pháp này rất hữu ích khi việc gắn nhãn cho dữ liệu gặp khó khăn hoặc tốn kém. Bạn có thể có một lượng nhỏ dữ liệu đã được gắn nhãn nhưng lại có một lượng lớn dữ liệu chưa được gắn nhãn. Khi kết hợp cả kỹ thuật học có giám sát và không giám sát, độ chính xác và hiệu quả mô hình sẽ cao hơn rất nhiều so với việc chỉ sử dụng dữ liệu gắn nhãn.

Dưới đây là một số ví dụ về các ứng dụng của học bán giám sát:

Nhận dạng tình trạng gian lận

Trong các tập dữ liệu giao dịch lớn, chỉ một phần nhỏ của dữ liệu được gắn nhãn là các giao dịch gian lận đã được xác nhận. Bằng cách kết hợp học máy có giám sát và học máy không giám sát sẽ phát hiện các mẫu ẩn trong dữ liệu chưa được gắn nhãn và sau đó sử dụng dữ liệu gắn nhãn để tinh chỉnh mô hình, hệ thống sẽ có thể phát hiện gian lận hiệu quả hơn.

Phân tích cảm xúc

Khi phân tích các tương tác của khách hàng qua văn bản trên các kênh khác nhau, việc gắn nhãn cảm xúc cho toàn bộ dữ liệu có thể rất tốn kém. Thay vì vậy, bạn có thể huấn luyện mô hình trên một lượng lớn dữ liệu không gắn nhãn. Sau đó sử dụng một mẫu nhỏ đã được gắn nhãn để cải thiện độ chính xác và có cái nhìn sâu sắc hơn về cảm xúc của khách hàng.

Phân loại tài liệu

Khi làm việc với một cơ sở tài liệu lớn, việc gắn nhãn từng tài liệu có thể rất mất thời gian và công sức. Bằng cách sử dụng học máy có giám sát và học máy không giám sát, mô hình sẽ được huấn luyện với dữ liệu không gắn nhãn để xác định các tài liệu có đặc điểm tương tự, sau đó tiếp tục với dữ liệu đã được gắn nhãn để tinh chỉnh phân loại.

Tóm lại, học máy có giám sát và học máy không giám sát đều có ưu điểm và ứng dụng riêng trong xử lý dữ liệu. Việc lựa chọn phương pháp nào phụ thuộc vào loại dữ liệu và mục tiêu bài toán. Hiểu rõ sự khác biệt giữa hai phương pháp này cùng Công nghệ AI sẽ giúp bạn tối ưu hóa mô hình học máy cho các vấn đề thực tế.