Học máy giám sát và không giám sát là gì? Tìm hiểu đặc điểm và ứng dụng
Trong thời đại công nghệ 4.0, học máy đang dần trở thành công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Hai thuật toán chính của học máy là học máy giám sát và không giám sát.
I. Học máy giám sát là gì?
Học máy giám sát (Supervised Learning) là thuật toán học máy sử dụng dữ liệu có nhãn (label) để dự đoán kết quả cho các dữ liệu mới. Điểm nổi bật của học máy giám sát là khả năng học từ dữ liệu huấn luyện và áp dụng vào dự đoán cho dữ liệu mới.
Bản chất của học máy giám sát là tìm ra quy luật và mối quan hệ giữa các đặc trưng (features) của dữ liệu và đầu ra mong muốn. Giống như việc dạy trẻ em nhận biết các đối tượng xung quanh, chỉ cần cho trẻ nhìn và nói ra tên đối tượng, sau đó trẻ sẽ có thể nhận biết chúng dễ dàng.
Ví dụ về bài toán học máy giám sát là dự đoán giá nhà. Trong bài toán này, các nhà đầu tư cung cấp dữ liệu về các căn nhà đã được bán, bao gồm thông tin về diện tích, vị trí, số phòng ngủ, giá bán,… Dữ liệu được gán nhãn (giá bán) và từ đó, thuật toán học máy sẽ học cách dự đoán giá nhà cho các căn nhà mới chỉ bao gồm thông tin diện tích, vị trí, số phòng ngủ,…
Các thuật toán học máy giám sát phổ biến hiện nay bao gồm: hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, hỗn hợp Gaussian,…
II. Học máy không giám sát là gì?
Học máy không giám sát (Unsupervised Learning) là thuật toán học máy sử dụng dữ liệu không có nhãn để tìm hiểu và khám phá các mô hình, cấu trúc, nhóm dữ liệu tự nhiên. Không giống như học máy giám sát, ở đây không có đầu ra mục tiêu cần được dự đoán.
Học máy không giám sát có ứng dụng rộng rãi trong khám phá dữ liệu, phân cụm, nhận diện đối tượng trong ảnh, nén dữ liệu,…
Ví dụ về bài toán học máy không giám sát là phân cụm khách hàng. Dữ liệu được thu thập từ các thông tin về lượt truy cập trang web, mua hàng trực tuyến, đánh giá sản phẩm,… Thuật toán sẽ tự động phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên các đặc trưng chung trong dữ liệu.
Các thuật toán học máy không giám sát phổ biến hiện nay bao gồm: K-mean, PCA, mô hình cụm Gaussian, thuật toán tăng cường DQN,…
III. Ứng dụng của học máy giám sát và không giám sát
Với sự phát triển của công nghệ và lượng dữ liệu khổng lồ, học máy giám sát và không giám sát đang được áp dụng trong nhiều lĩnh vực và mang lại nhiều lợi ích lớn cho các công ty và tổ chức:
- Hệ thống gợi ý và quảng cáo: Google, Netflix, Amazon,… sử dụng học máy giám sát để gợi ý nội dung và quảng cáo dựa trên hành vi duyệt web của người dùng.
- Chẩn đoán y khoa: Học máy giám sát giúp phân loại những bệnh lý trong ảnh chụp cắt lớp CT-scan, MRI.
- Tích hợp giọng nói: Apple, Google, Amazon,… đã tích hợp học máy giám sát để nhận dạng giọng nói và lệnh từ người dùng.
- Tư vấn tài chính: Học máy giám sát được áp dụng trong việc đưa ra dự đoán về thị trường và tư vấn đầu tư cho các nhà đầu tư.
- Smart homes: Các hệ thống nhà thông minh như điều khiển ánh sáng, nhiệt độ, hệ thống báo động,… sử dụng học máy giám sát để được điểu chỉnh tự động theo các thông số cài đặt.
Trên đây là những đặc điểm và ứng dụng chính của học máy giám sát và không giám sát. Để hiểu sâu hơn về công nghệ này, bạn có thể tham khảo các khóa học về học máy trên trang web socdienlanh.com. Chúc bạn thành công trong việc áp dụng học máy vào các dự án và nghiên cứu của mình!
