Học có giám sát so với học không giám sát: Đâu là sự khác biệt?

Học máy là khoa học cho phép máy móc thu thập kiến ​​thức, đưa ra dự đoán và khám phá các mẫu trong tập dữ liệu lớn. Giống như con người học hỏi từ kinh nghiệm hàng ngày, các thuật toán máy học dần dần cải thiện các dự đoán của chúng qua nhiều lần lặp lại.

Học có giám sát và không giám sát là hai phương pháp học chính được sử dụng để huấn luyện các thuật toán học máy. Mỗi phương pháp đều có điểm mạnh và hạn chế và phù hợp hơn cho các nhiệm vụ cụ thể.

Vì vậy, một số khác biệt và ứng dụng của hai phương pháp học máy này là gì?

Học có giám sát là gì?

Học có giám sát là một phương pháp học máy phổ biến trong đó một mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn. Dữ liệu được dán nhãn bao gồm các biến đầu vào và các biến đầu ra tương ứng của chúng. Mô hình tìm kiếm các mối quan hệ giữa đầu vào và các biến đầu ra mong muốn và tận dụng chúng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới chưa nhìn thấy.

Một ví dụ đơn giản về phương pháp học có giám sát là bộ lọc thư rác email. Tại đây, mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu có hàng nghìn email, mỗi email được gắn nhãn “thư rác” hoặc “không phải thư rác”. Mô hình xác định các mẫu email và học cách phân biệt thư rác với email hợp pháp.

Học tập có giám sát cho phép các mô hình AI dự đoán kết quả dựa trên đào tạo được dán nhãn với độ chính xác.

Quy trình đào tạo

Quá trình đào tạo trong học máy có giám sát yêu cầu thu thập và ghi nhãn dữ liệu. Dữ liệu thường được dán nhãn dưới sự giám sát của nhà khoa học dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu tương ứng chính xác với đầu vào. Sau khi mô hình tìm hiểu mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra, mô hình sẽ được sử dụng để phân loại dữ liệu chưa nhìn thấy và đưa ra dự đoán.

Các thuật toán học có giám sát bao gồm hai loại nhiệm vụ:

• phân loại: Phân loại được sử dụng khi bạn muốn mô hình phân loại xem dữ liệu có thuộc về một nhóm hoặc lớp cụ thể hay không. Trong ví dụ về email spam, việc xác định email là “thư rác” hoặc “không phải thư rác” thuộc phân loại.
• Hồi quy: Trong các tác vụ hồi quy, thuật toán học máy dự đoán kết quả từ dữ liệu thay đổi liên tục. Nó liên quan đến mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến, sao cho một thay đổi trong một biến sẽ thay đổi một biến khác. Một ví dụ về nhiệm vụ hồi quy có thể là dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm như số phòng, vị trí và diện tích. Bằng cách đào tạo mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn, nó sẽ học các mẫu và mối quan hệ giữa các biến này và có thể dự đoán giá bán phù hợp.

Sự kết hợp của hai nhiệm vụ thường tạo cơ sở cho việc học có giám sát, mặc dù có những khía cạnh khác của quy trình.

Ứng dụng phổ biến

Các thuật toán học có giám sát có ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp khác nhau. Một số cách sử dụng phổ biến bao gồm:

Nhưng có nhiều cách sử dụng và triển khai học tập có giám sát khác.

Hạn chế

Các mô hình học tập có giám sát cung cấp các khả năng có giá trị nhưng cũng có những hạn chế nhất định. Các mô hình này chủ yếu dựa vào dữ liệu được gắn nhãn để tìm hiểu và khái quát hóa các mẫu một cách hiệu quả, có thể tốn kém, tốn thời gian và công sức. Tuy nhiên, hạn chế này thường phát sinh trong các lĩnh vực chuyên biệt, nơi cần có chuyên gia ghi nhãn.

Xử lý các bộ dữ liệu lớn, phức tạp và ồn ào là một thách thức khác có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình. Các mô hình học tập có giám sát hoạt động theo giả định rằng dữ liệu được gắn nhãn thực sự phản ánh các mẫu cơ bản trong thế giới thực. Nhưng nếu dữ liệu chứa nhiễu, các mối quan hệ phức tạp hoặc các vấn đề phức tạp khác, thì mô hình có thể gặp khó khăn trong việc dự đoán kết quả chính xác.

Ngoài ra, khả năng diễn giải có thể là thách thức trong một số trường hợp. Các mô hình học tập có giám sát có thể trả lại kết quả chính xác, nhưng chúng không cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng về lý do cơ bản. Việc thiếu khả năng diễn giải có thể rất quan trọng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, nơi tính minh bạch là rất quan trọng.

Học tập không giám sát là gì?

Học không giám sát là một phương pháp học máy sử dụng dữ liệu không được gắn nhãn và học mà không cần giám sát. Không giống như các mô hình học có giám sát xử lý dữ liệu được gắn nhãn, các mô hình học không giám sát tập trung vào việc xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu mà không có bất kỳ đầu ra định trước nào. Do đó, các mô hình như vậy rất có giá trị khi xử lý các tập dữ liệu lớn mà việc ghi nhãn là khó khăn hoặc không thực tế.

Phân khúc khách hàng là một ví dụ đơn giản về học tập không giám sát. Bằng cách tận dụng phương pháp học tập không giám sát, các mô hình có thể xác định các phân khúc khách hàng dựa trên hành vi và sở thích của họ, đồng thời giúp doanh nghiệp cá nhân hóa các chiến lược tiếp thị của họ.

Kỹ thuật và thuật toán

Học không giám sát sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, nhưng hai kỹ thuật sau đây được sử dụng rộng rãi:

• Phân cụm: Phân cụm là một kỹ thuật xác định các nhóm tự nhiên trong các điểm dữ liệu dựa trên sự tương đồng hoặc khác biệt của chúng. Các thuật toán phân cụm, chẳng hạn như k-means và DBSCAN, có thể khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu mà không có nhãn có sẵn.
• Quy tắc hiệp hội: Quy tắc kết hợp giúp khám phá các phụ thuộc và kết nối vốn có trong các bộ dữ liệu khác nhau. Bằng cách khai thác các mối quan hệ giữa các biến, các mô hình như Apriori giúp rút ra các quy tắc kết hợp cho các mục xuất hiện cùng nhau thường xuyên và tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định.

Có các kỹ thuật khác, nhưng phân cụm và quy tắc kết hợp là hai trong số các kỹ thuật học tập không giám sát phổ biến nhất.

Ứng dụng phổ biến

Các thuật toán học tập không giám sát tìm thấy các ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Một số trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm:

Hạn chế

Mặc dù có nhiều ưu điểm nhưng học không giám sát cũng có những hạn chế. Bản chất chủ quan của đánh giá và xác nhận là một thách thức phổ biến trong học tập không giám sát. Vì không có nhãn được xác định trước nên việc xác định chất lượng của các mẫu được phát hiện không phải lúc nào cũng đơn giản.

Tương tự như học có giám sát, phương pháp học không giám sát cũng dựa vào chất lượng và mức độ liên quan của dữ liệu. Bộ dữ liệu ồn ào với các tính năng không liên quan có thể làm giảm độ chính xác của các mối quan hệ được phát hiện và trả về kết quả không chính xác. Các kỹ thuật tiền xử lý và lựa chọn cẩn thận có thể giúp giảm thiểu những hạn chế này.

3 điểm khác biệt chính giữa học có giám sát và học không giám sát

Các phương pháp học tập có giám sát và không giám sát khác nhau về tính sẵn có của dữ liệu, quy trình đào tạo và cách tiếp cận học tập tổng thể đối với các mô hình. Hiểu những khác biệt này là điều cần thiết trong việc lựa chọn phương pháp phù hợp cho một nhiệm vụ cụ thể.

1. Chuẩn bị và sẵn có dữ liệu

Sự sẵn có và chuẩn bị dữ liệu là điểm khác biệt chính giữa hai phương pháp học tập. Học có giám sát dựa trên dữ liệu được dán nhãn, nơi cung cấp cả biến đầu vào và đầu ra. Mặt khác, học tập không giám sát chỉ hoạt động trên các biến đầu vào. Nó khám phá cấu trúc và các mẫu vốn có trong dữ liệu mà không cần dựa vào các đầu ra được xác định trước.

2. Phương pháp học tập

Mô hình học có giám sát học cách phân loại dữ liệu hoặc dự đoán chính xác dữ liệu chưa nhìn thấy dựa trên các ví dụ được gắn nhãn. Ngược lại, học không giám sát nhằm mục đích khám phá các mẫu, nhóm và phụ thuộc ẩn trong dữ liệu chưa được gắn nhãn và tận dụng nó để dự đoán kết quả.

3. Vòng phản hồi

Học có giám sát hoạt động trên một quy trình đào tạo lặp đi lặp lại với một vòng phản hồi. Nó nhận được phản hồi trực tiếp về các dự đoán của nó, cho phép nó liên tục tinh chỉnh và cải thiện các phản hồi của mình. Vòng phản hồi giúp nó điều chỉnh các tham số và giảm thiểu các lỗi dự đoán. Ngược lại, học không giám sát thiếu thông tin phản hồi rõ ràng và chỉ dựa vào cấu trúc vốn có của dữ liệu.

Bảng so sánh học tập được giám sát và không giám sát

Có thể khó nhận ra sự khác biệt giữa học tập có giám sát và không giám sát cùng một lúc, vì vậy chúng tôi đã tạo một bảng so sánh hữu ích.

Như bạn có thể thấy ở trên, sự khác biệt chính bắt nguồn từ cách tiếp cận xử lý dữ liệu và học hỏi từ phân loại của nó, mặc dù cả hai phương pháp đều đóng một vai trò trong sự thành công của học máy.

Chọn phương pháp học máy phù hợp

Học tập có giám sát và không giám sát là hai phương pháp học máy riêng biệt lấy được các mẫu trong dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn. Cả hai phương pháp đều có ưu điểm, hạn chế và ứng dụng cụ thể.

Học có giám sát phù hợp hơn cho các nhiệm vụ mà đầu ra được xác định trước và dữ liệu được dán nhãn sẵn có. Mặt khác, học không giám sát rất hữu ích trong việc khám phá những hiểu biết ẩn giấu trong số lượng lớn các bộ dữ liệu không được gắn nhãn.

Bằng cách tận dụng điểm mạnh của hai phương pháp, bạn có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của các thuật toán máy học và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau.