Bài viết

Supervised Learning là gì? Ví dụ về học có giám sát

Tháng Năm 3, 2025

Chia sẻ với:

Nội dung bài viết

Học có giám sát (Supervised Learning) là một kỹ thuật Machine Learning trong đó mô hình được huấn luyện thông qua tập dữ liệu đã được gán nhãn. Mục đích của Supervised Learning là tạo mối liên hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra dựa trên các ví dụ có sẵn để giúp mô hình học cách nhận diện mẫu và đưa ra dự đoán khi đối mặt với dữ liệu mới.

Trong bài viết này, FPT.AI sẽ giới thiệu chi tiết về học có giám sát, từ cơ chế hoạt động, các loại chính đến sự khác biệt với các phương pháp học máy khác, ứng dụng thực tế và những thách thức mà phương pháp này đang đối mặt. Từ đó, người đọc sẽ có cái nhìn toàn diện về sức mạnh và giới hạn của Supervised Learning trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo hiện nay.

Supervised Learning là gì?

Học có giám sát (Supervised Learning) là một kỹ thuật Machine Learning trong đó mô hình được huấn luyện thông qua tập dữ liệu đã được gán nhãn. Phương pháp này tập trung vào việc tạo mối liên hệ giữa đầu vào và đầu ra dựa trên các ví dụ có sẵn, nhằm phát triển khả năng dự đoán chính xác khi đối mặt với dữ liệu mới trong thực tế.

Trong Supervised Learning, mỗi điểm dữ liệu đầu vào đều đi kèm với một kết quả đầu ra hoặc câu trả lời chính xác. Khi các dữ liệu này được đưa vào thuật toán Machine Learning, hệ thống sẽ liên tục điều chỉnh các trọng số của mô hình cho đến khi đạt được sự phù hợp tối ưu. Quá trình này giúp mô hình dần dần nhận biết được các mẫu và quy luật tiềm ẩn giữa đặc trưng đầu vào và nhãn đầu ra một cách rõ ràng.

Nhờ tính trực quan và dễ dàng triển khai trong các bài toán thực tế, học có giám sát đã giúp các tổ chức và doanh nghiệp giải quyết nhiều vấn đề ở quy mô lớn một cách hiệu quả. Các ứng dụng điển hình bao gồm phân loại thư rác (spam) trong hệ thống email, dự đoán biến động giá cổ phiếu trong lĩnh vực tài chính và nhận diện hình ảnh trong y tế.

Ngoài ra, với bộ dữ liệu được gán nhãn chất lượng và khả năng xây dựng các mô hình có độ tin cậy cao, Học có giám sát đã trở thành một trong những phương pháp Machine Learning được áp dụng rộng rãi nhất hiện nay.

>>> XEM THÊM: Khai phá dữ liệu là gì? 9 công cụ và kỹ thuật Data Mining

Cơ chế hoạt động của Supervised Learning là gì?

Supervised Learning sử dụng tập dữ liệu đào tạo đã được gán nhãn để hiểu mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra. Khác với các phương pháp học không giám sát, phương pháp này đòi hỏi con người tham gia vào quá trình chuẩn bị dữ liệu huấn luyện trước khi thuật toán có thể học và đưa ra dự đoán. Quy trình Supervised Learning diễn ra theo các bước sau:

Thu thập và gán nhãn dữ liệu: Các nhà khoa học dữ liệu tạo thủ công tập dữ liệu chứa các cặp đầu vào – đầu ra, trong đó mỗi dữ liệu đầu vào đều đi kèm với nhãn chính xác tương ứng. Ví dụ, trong bài toán phân loại hình ảnh, tập dữ liệu sẽ bao gồm các hình ảnh (đầu vào) cùng với nhãn xác định nội dung như “mèo” hay “chó” (đầu ra). Chất lượng của tập dữ liệu sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả học tập của mô hình. Dữ liệu đào tạo phải không có sự thiên lệch dữ liệu để tránh thiên lệch thuật toán kết quả và các lỗi hiệu suất khác.
Xác định loại dữ liệu huấn luyện: Dữ liệu được sử dụng cho việc huấn luyện nên tương tự với dữ liệu đầu vào mà mô hình sẽ xử lý trong thực tế. Điều này đảm bảo mô hình có thể áp dụng những gì đã học vào các tình huống thực tế.
Tạo các nhóm dữ liệu riêng biệt: Chia tập dữ liệu thành ba nhóm: dữ liệu huấn luyện (training data), dữ liệu xác thực (validation data) và dữ liệu kiểm tra (test data). Mỗi nhóm đóng vai trò khác nhau trong quá trình phát triển mô hình.
Chọn thuật toán Machine Learning: Lựa chọn thuật toán phù hợp với loại dữ liệu và mục tiêu của bài toán cần giải quyết để tạo mô hình.
Huấn luyện mô hình: Đưa tập dữ liệu đào tạo vào thuật toán đã chọn. Thuật toán sẽ xử lý lượng lớn dữ liệu đã gán nhãn để tìm ra mối tương quan tiềm ẩn giữa đầu vào và đầu ra. Mô hình học cách ánh xạ từ dữ liệu đầu vào đến kết quả dự đoán mong muốn.
Đánh giá mô hình bằng Cross-Validation: Áp dụng phương pháp Cross-Validation (Xác thực chéo) – sử dụng các phần khác nhau của tập dữ liệu để kiểm tra hiệu suất mô hình – để đảm bảo mô hình có khả năng tổng quát hóa tốt và không bị hiện tượng Overfitting (quá khớp với dữ liệu huấn luyện).

Named Entity Recognition — Đánh giá mô hình bằng Cross-Validation

Tối ưu hóa mô hình với Gradient Descent: Supervised Learning thường sử dụng họ thuật toán Gradient Descent, bao gồm Stochastic Gradient Descent (SGD), để tối ưu hóa mô hình. Đây là các thuật toán phổ biến trong huấn luyện Neural Networks và các mô hình Machine Learning, hoạt động bằng cách đánh giá độ chính xác thông qua Loss Function – phương trình đo lường sự chênh lệch giữa dự đoán và giá trị thực tế.
Sử dụng Gradient để cải thiện mô hình: Gradient, hay độ dốc của hàm mất mát, là thước đo chính của hiệu suất mô hình. Thuật toán điều chỉnh các tham số theo hướng “đi xuống” theo Gradient để giảm thiểu giá trị hàm mất mát. Quá trình này được lặp lại liên tục, giúp mô hình cải thiện khả năng dự đoán.
Kiểm tra mô hình cuối cùng: Đánh giá hiệu suất của mô hình đã huấn luyện bằng tập dữ liệu kiểm tra – phần dữ liệu được tách riêng mà mô hình chưa từng thấy trong quá trình huấn luyện. Bước này xác định mức độ hiệu quả của mô hình khi áp dụng vào dữ liệu mới.
Theo dõi và duy trì: Sau khi triển khai, mô hình cần được theo dõi hiệu suất và cập nhật thường xuyên để duy trì độ chính xác khi dữ liệu thực tế thay đổi theo thời gian.

Supervised learning — Cơ chế hoạt động của Supervised Learning

>>> XEM THÊM: Recurrent Neural Network là gì? Khám phá Deep Neural Network

Ví dụ về học có giám sát trong thực tế

Ví dụ về Supervised Learning, hãy hình dung một mô hình phân loại hình ảnh được thiết kế để nhận diện và phân loại các phương tiện giao thông. Mô hình này có thể được ứng dụng trong các bài kiểm tra CAPTCHA mà nhiều trang web sử dụng để phân biệt người dùng thật với bot.

Để đào tạo mô hình này, các nhà khoa học dữ liệu chuẩn bị một tập dữ liệu đào tạo đã được gán nhãn (hàng nghìn hình ảnh phương tiện giao thông khác nhau, mỗi hình ảnh đều được gắn nhãn chính xác: “ô tô”, “xe máy”, “xe tải”, “xe đạp”, “xe buýt”). Mỗi cặp hình ảnh-nhãn này tạo thành một mẫu học tập để mô hình có thể dần dần nhận ra các đặc điểm phân biệt giữa các loại phương tiện.

Trong quá trình huấn luyện, thuật toán sẽ phân tích hình ảnh, tìm kiếm các mẫu đặc trưng như hình dáng, kích thước hay số bánh xe để phân biệt giữa các loại phương tiện. Mô hình dần dần học cách liên kết các đặc điểm này với nhãn tương ứng, xây dựng một hệ thống phân loại có thể nhận diện các loại phương tiện khác nhau.

Sau giai đoạn huấn luyện, mô hình sẽ được đánh giá bằng tập dữ liệu kiểm tra – những hình ảnh mà mô hình chưa từng thấy trước đó. Hiệu suất của mô hình được đo lường bằng cách so sánh kết quả dự đoán với nhãn thực tế. Nếu mô hình chưa đạt độ chính xác mong muốn, quá trình huấn luyện sẽ tiếp tục với các điều chỉnh về tham số hoặc cấu trúc mô hình cho đến khi đạt được kết quả thỏa đáng.

Nguyên tắc Generalization đề cập đến khả năng của mô hình trong việc đưa ra dự đoán phù hợp trên dữ liệu mới từ cùng một phân phối với dữ liệu đào tạo của nó.

>>> XEM THÊM: Fine-tuning là gì? So sánh Fine-tuning vs Transfer Learning

Các loại học có giám sát (Supervised Learning) chính

Các tác vụ Supervised Learning trong Machine Learning có thể được phân chia thành các vấn đề phân loại và hồi quy. Dưới đây là các loại Supervised Learning chính:

Classification (Phân loại): Phương pháp này sử dụng thuật toán để phân loại dữ liệu thành các danh mục riêng biệt. Classification nhận dạng các thực thể cụ thể trong tập dữ liệu và xác định cách các thực thể đó nên được gán nhãn hoặc định nghĩa (email – thư rác, chó – mèo). Các thuật toán phân loại phổ biến bao gồm Linear Classifiers, Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, K-Nearest Neighbor và Random Forest.
Neural Networks (Mạng nơ-ron): Neural Network là một kiến trúc Deep Learning mô phỏng bộ não con người, xuất sắc trong việc xử lý các vấn đề phân loại phức tạp. Mạng này xử lý dữ liệu huấn luyện thông qua các lớp nút kết nối. Mỗi nút bao gồm đầu vào, trọng số, một độ lệch (hoặc ngưỡng) và đầu ra. Khi giá trị đầu ra vượt quá ngưỡng, nút “kích hoạt” và chuyển dữ liệu đến lớp tiếp theo trong mạng.
Regression (Hồi quy): Không như phân loại, hồi quy được sử dụng để hiểu mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập. Mô hình sẽ cố gắng dự đoán đầu ra mục tiêu (một giá trị liên tục) thay vì nhóm dữ liệu vào các danh mục. Các ứng dụng của Regression bao gồm dự báo doanh thu bán hàng, ước tính giá nhà dựa trên vị trí hay lập kế hoạch tài chính. Thuật toán phổ biến bao gồm Linear Regression, Logistical Regression và Polynomial Regression.

Vì các tập dữ liệu lớn thường chứa nhiều đặc trưng, các nhà khoa học dữ liệu có thể đơn giản hóa độ phức tạp này thông qua Dimensionality Reduction. Kỹ thuật khoa học dữ liệu này giảm số lượng đặc trưng xuống chỉ còn những đặc trưng quan trọng nhất để dự đoán nhãn dữ liệu, đảm bảo mô hình giữ được độ chính xác trong khi tăng hiệu quả.

Khi lựa chọn thuật toán Supervised Learning phù hợp, cần xem xét các yếu tố như độ phức tạp của mô hình, độ chính xác mong muốn, tính tuyến tính của dữ liệu và sự cân bằng giữa độ chệch (bias) và phương sai (variance). Những cân nhắc này giúp đảm bảo mô hình được chọn sẽ tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của kết quả dự đoán cho bài toán cụ thể.

học có giám sát là gì — Dimensionality Reduction

>>> XEM THÊM: Top 6 công cụ AI phân tích dữ liệu hàng đầu hiện nay

Các thuật toán học có giám sát phổ biến

Dưới đây là những thuật toán Supervised Learning phổ biến nhất:

Naive Bayes: Thuật toán phân loại áp dụng nguyên tắc độc lập điều kiện lớp từ định lý Bayes. Điều này có nghĩa là sự hiện diện của một đặc trưng không ảnh hưởng đến sự hiện diện của đặc trưng khác trong xác suất của kết quả, và mỗi yếu tố dự đoán có ảnh hưởng ngang nhau. Các biến thể gồm Multinomial, Bernoulli và Gaussian Naive Bayes, thường được ứng dụng trong phân loại văn bản, nhận dạng thư rác và hệ thống đề xuất.
Linear Regression: Được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc liên tục và một hoặc nhiều biến độc lập, biểu diễn mối quan hệ dưới dạng đường thẳng. Khi có một biến độc lập, nó được gọi là Simple Linear Regression; khi có nhiều biến độc lập, nó được gọi là Multiple Linear Regression. Thuật toán này thường được sử dụng để đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai.
Nonlinear Regression: Áp dụng khi đầu ra không thể được tái tạo từ các đầu vào tuyến tính. Thuật toán này biểu thị mối quan hệ giữa các biến thông qua đường cong phi tuyến, có khả năng xử lý các mối quan hệ phức tạp với nhiều tham số, phù hợp với các trường hợp mà Linear Regression không thể mô hình hóa chính xác.
Logistic Regression: Xử lý các biến phụ thuộc phân loại với đầu ra nhị phân, chẳng hạn như đúng/sai hoặc dương tính/âm tính. Mặc dù tên gọi chứa từ “Regression”, thuật toán này chủ yếu giải quyết các vấn đề phân loại nhị phân, như nhận dạng thư rác, phân loại giao dịch lừa đảo hoặc dự đoán khả năng khách hàng mua sản phẩm.
Polynomial Regression: Là tập con của Nonlinear Regression, mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến thông qua các hàm đa thức với các bậc số mũ. Thuật toán này cho phép mô hình hóa các đường cong phức tạp mà không thể biểu diễn bằng đường thẳng, đặc biệt hữu ích khi dữ liệu có xu hướng phi tuyến tính.
Support Vector Machine (SVM): Được sử dụng cho cả phân loại dữ liệu và hồi quy, nhưng thường xử lý các vấn đề phân loại. SVM tách các lớp điểm dữ liệu bằng ranh giới quyết định (Hyperplane), với mục tiêu tìm ra Hyperplane tối ưu nhất – tối đa hóa khoảng cách giữa các nhóm điểm dữ liệu, giúp tăng khả năng tổng quát hóa của mô hình.
K-Nearest Neighbor (KNN): Thuật toán phi tham số phân loại các điểm dữ liệu dựa trên sự gần gũi và liên kết với dữ liệu có sẵn. KNN giả định rằng các điểm dữ liệu tương tự thường nằm gần nhau trên đồ thị toán học. Với ưu điểm dễ sử dụng và thời gian tính toán thấp, KNN hiệu quả cho công cụ đề xuất và nhận dạng hình ảnh, nhưng kém hiệu quả khi tập dữ liệu lớn do thời gian xử lý kéo dài.
Random Forest: Thuật toán linh hoạt được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy. “Forest” chỉ một tập hợp các Decision Trees không tương quan được kết hợp để giảm phương sai và tăng độ chính xác dự đoán. Bằng cách tổng hợp kết quả từ nhiều cây quyết định, Random Forest giảm thiểu nguy cơ overfitting và tạo ra mô hình mạnh mẽ hơn.

>>> XEM THÊM: Text mining là gì? So sánh Text mining và Data Mining

So sánh Supervised Learning với các phương pháp Machine Learning khác

Học có giám sát không phải là phương pháp học duy nhất để đào tạo các mô hình Machine Learning. Các loại Machine Learning khác bao gồm:

Học có giám sát và học không giám sát

Sự khác biệt chính giữa Supervised Learning và Unsupervised Learning nằm ở dữ liệu đầu vào và cách thức mô hình học từ dữ liệu đó.

Supervised Learning sử dụng dữ liệu có gán nhãn, nghĩa là mô hình được huấn luyện với các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra mong muốn đã được xác định trước. Mục tiêu của phương pháp này là tìm ra các quy tắc chung để có thể dự đoán chính xác kết quả đối với dữ liệu mới. Ví dụ điển hình của Supervised Learning là phân loại email thành “spam” hoặc “không spam” dựa trên tập dữ liệu email đã được gán nhãn trước đó.

Ngược lại, Unsupervised Learning hoạt động trên dữ liệu không có nhãn, nơi mô hình được để tự khám phá các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Phương pháp này tập trung vào việc tìm kiếm cấu trúc ẩn hoặc các mẫu tiềm ẩn mà không cần sự hướng dẫn từ các nhãn đã định trước. Một ví dụ thực tế của Unsupervised Learning là nhóm khách hàng có hành vi mua sắm tương tự mà không cần gán nhãn cụ thể cho từng nhóm.

Unsupervised Learning đặc biệt hữu ích trong việc giải quyết các vấn đề phân cụm (clustering) hoặc liên kết trong đó các thuộc tính chung trong một tập dữ liệu không được xác định rõ ràng. Các thuật toán phân cụm phổ biến trong học không giám sát bao gồm Hierarchical Clustering, K-means và Gaussian Mixture Models. Ngoài ra, Unsupervised Learning còn được ứng dụng trong các kỹ thuật giảm chiều dữ liệu, giúp đơn giản hóa tập dữ liệu phức tạp mà vẫn giữ được những đặc trưng quan trọng.

Một điểm đáng chú ý là nhiều mô hình AI tạo sinh hiện đại thường được huấn luyện qua hai giai đoạn: ban đầu với phương pháp Unsupervised Learning để nắm bắt các mẫu tổng quát trong dữ liệu, sau đó chuyển sang Supervised Learning để tăng chuyên môn trong các lĩnh vực cụ thể. Phương pháp kết hợp này tận dụng ưu điểm của cả hai kỹ thuật: khả năng khám phá mẫu tự nhiên của học không giám sát và độ chính xác cao của học có giám sát.

ví dụ về học có giám sát — Sự khác nhau về dữ liệu huấn luyện trong học có giám sát và học không giám sát

>>> XEM THÊM: Generative AI vs Machine Learning: Những khác biệt chính

Học có giám sát so với học bán giám sát

Điểm khác biệt cơ bản giữa học có giám sát (Supervised Learning) và học bán giám sát (Semi-Supervised Learning) nằm ở cách thức sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn.

Học có giám sát yêu cầu toàn bộ dữ liệu đầu vào phải được gán nhãn đầy đủ. Điều này có nghĩa là mỗi mẫu dữ liệu trong tập huấn luyện đều phải đi kèm với một nhãn tương ứng, chỉ ra kết quả mong muốn để mô hình học cách ánh xạ từ đầu vào sang đầu ra. Tuy nhiên, việc thu thập và gán nhãn cho một lượng lớn dữ liệu thường tốn nhiều thời gian, công sức và chi phí, đặc biệt khi cần đến chuyên môn trong lĩnh vực cụ thể để đảm bảo độ chính xác của nhãn.

Trong khi đó, học bán giám sát kết hợp cả hai phương pháp học có giám sát và học không giám sát (Unsupervised Learning). Phương pháp này chỉ yêu cầu một phần nhỏ dữ liệu được gán nhãn, còn phần lớn dữ liệu còn lại có thể không cần nhãn. Mô hình sẽ học từ cả dữ liệu có nhãn và không có nhãn để cải thiện hiệu suất tổng thể. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích trong các tình huống mà việc gán nhãn dữ liệu tốn kém hoặc khó thực hiện, nhưng vẫn cần đạt được độ chính xác cao.

Một ví dụ điển hình về ứng dụng của học bán giám sát là trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt. Trong trường hợp này, chỉ một số hình ảnh được gán nhãn (với tên của người trong ảnh), trong khi phần lớn hình ảnh khác không có nhãn. Mô hình có thể học từ cả dữ liệu có nhãn và không có nhãn để cải thiện khả năng nhận diện mà không cần phải thu thập một tập dữ liệu gán nhãn đầy đủ.

>>> XEM THÊM: Công nghệ nhận diện gương mặt trong ngân hàng và 4 ứng dụng thực tiễn

Học có giám sát so với học tự giám sát

Điểm khác biệt quan trọng nhất giữa học có giám sát (Supervised Learning) và học tự giám sát (Self-Supervised Learning) nằm ở nguồn gốc của nhãn dùng để huấn luyện mô hình.

Trong Supervised Learning, mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu đã được gán nhãn thủ công bởi con người. Quá trình này đòi hỏi sự tham gia trực tiếp của chuyên gia để phân loại hoặc gán giá trị cho từng mẫu dữ liệu trước khi đưa vào huấn luyện. Việc này tốn kém cả về thời gian và chi phí, đặc biệt khi làm việc với các tập dữ liệu lớn.

Ngược lại, Học tự giám sát bắt chước cách thức hoạt động của Supervised Learning nhưng với dữ liệu không được gán nhãn. Thay vì sử dụng các nhãn được tạo bởi con người, Self-Supervised Learning tự tạo ra các nhãn ngầm từ dữ liệu phi cấu trúc. Sau đó, hàm mất mát của mô hình sẽ sử dụng các nhãn tự sinh này thay thế cho các nhãn thực tế để đánh giá và cải thiện hiệu suất mô hình trong quá trình huấn luyện.

Học tự giám sát đặc biệt phổ biến trong lĩnh vực Deep Learning, nhất là trong các bài toán Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) và Thị giác máy tính (Computer Vision). Đây là những lĩnh vực mà việc gán nhãn thủ công sẽ trở nên cực kỳ tốn kém và mất thời gian. Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT và BERT đã áp dụng thành công phương pháp Học tự giám sát để học từ khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ mà không cần con người gán nhãn cho từng mẫu.

Một ví dụ điển hình về Học tự giám sát trong NLP là kỹ thuật dự đoán từ bị thiếu trong câu. Mô hình được huấn luyện để dự đoán một từ bị che giấu dựa trên ngữ cảnh của các từ xung quanh. Qua quá trình này, mô hình dần học được cấu trúc và quy luật của ngôn ngữ mà không cần bất kỳ nhãn thủ công nào từ con người.

>>> XEM THÊM: Masked Language Models là gì? Vai trò của MLMs trong NLP

Học có giám sát so với học tăng cường

Học có giám sát (Supervised Learning) và học tăng cường (Reinforcement Learning) là hai phương pháp học máy với cách tiếp cận rất khác nhau. Học có giám sát dựa vào dữ liệu tĩnh đã được gán nhãn sẵn để giúp mô hình học cách nhận diện các mẫu và đưa ra dự đoán chính xác. Trong khi đó, học tăng cường tập trung vào việc đào tạo các tác nhân tự động (agent), như robot và xe tự lái để đưa ra quyết định thông qua quá trình tương tác trực tiếp với môi trường, không dựa vào dữ liệu được gán nhãn trước.

Cốt lõi của Reinforcement Learning là quá trình thử và sai kết hợp với hệ thống phần thưởng. Cụ thể, agent sẽ thực hiện các hành động trong môi trường, nhận phần thưởng hoặc hình phạt tương ứng với hiệu quả của hành động đó, sau đó điều chỉnh chiến lược để tối ưu hóa kết quả trong những lần tương tác tiếp theo. Phương pháp này khác biệt hoàn toàn với học không giám sát, vốn tập trung vào việc xác định các mẫu cơ bản trong tập dữ liệu mà không có cơ chế phản hồi.

Ví dụ, trong nhận dạng chữ viết tay, Supervised Learning sử dụng bộ dữ liệu hình ảnh chữ số đã được gán nhãn chính xác để mô hình học cách liên kết các đặc trưng trong hình ảnh với nhãn tương ứng và nhận diện chính xác các chữ số mới. Ngược lại, trong Reinforcement Learning, để học cách di chuyển, robot sẽ thực hiện các động tác thử nghiệm, nhận phản hồi về mức độ thăng bằng và hiệu quả di chuyển, từ đó điều chỉnh cách thức vận động để dần dần hoàn thiện khả năng đi lại của mình.

Reinforcement Learning đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng như robot tự động và xe tự lái, nơi các tác nhân cần liên tục thích nghi với môi trường thay đổi và đưa ra quyết định phức tạp dựa trên nhiều yếu tố. Trong khi đó, Supervised Learning thường được áp dụng trong các bài toán có dữ liệu huấn luyện rõ ràng và mục tiêu dự đoán xác định.

học có giám sát supervised learning — So sánh Unsupervised Learning, Supervised Learning và Reinforcement Learning

>>> XEM THÊM: Robotic Process Automation là gì? Các ứng dụng của RPA trong thực tiễn

Các trường hợp sử dụng Supervised Learning trong thực tế

Các mô hình học có giám sát có thể xây dựng và nâng cao các ứng dụng kinh doanh, bao gồm:

Nhận diện hình ảnh và vật thể: Các thuật toán học có giám sát giúp xác định, khoanh vùng và phân loại đối tượng trong video hoặc hình ảnh, mang lại những tiến bộ quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính (Computer Vision) và phân tích hình ảnh.
Phân tích dự đoán: Mô hình Supervised Learning tạo ra các hệ thống phân tích có khả năng dự báo kết quả dựa trên dữ liệu đầu vào. Điều này giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định có cơ sở vững chắc, biện minh cho chiến lược của họ hoặc điều chỉnh kế hoạch vì lợi ích của tổ chức.
Dự đoán y tế: Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các mô hình hồi quy (Regression) giúp các nhà cung cấp dịch vụ dự đoán kết quả dựa trên tiêu chí bệnh nhân và dữ liệu lịch sử. Ví dụ, một mô hình dự đoán có thể đánh giá nguy cơ mắc bệnh cụ thể dựa trên dữ liệu sinh học và lối sống của bệnh nhân.
Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): Các tổ chức có thể tự động trích xuất và phân loại thông tin quan trọng từ khối lượng dữ liệu lớn, bao gồm ngữ cảnh, cảm xúc và ý định của khách hàng với sự can thiệp tối thiểu của con người. Kỹ thuật này mang lại sự hiểu biết sâu sắc về tương tác khách hàng, từ đó cải thiện chiến lược gắn kết thương hiệu.
Phân khúc khách hàng: Các mô hình hồi quy có khả năng dự đoán hành vi của khách hàng dựa trên đặc điểm cá nhân và xu hướng lịch sử. Doanh nghiệp sử dụng những dự đoán này để phân nhóm cơ sở khách hàng và xây dựng chân dung người mua (Buyer Personas), nhằm tối ưu hóa nỗ lực tiếp thị và phát triển sản phẩm.
Phát hiện thư rác: Supervised Learning được ứng dụng hiệu quả trong việc phân loại email. Thông qua các thuật toán phân loại có giám sát, hệ thống có thể nhận diện các mẫu hoặc bất thường trong dữ liệu mới, từ đó tự động sắp xếp và phân loại thư rác và thư hợp lệ một cách hiệu quả.
Dự báo xu hướng: Các mô hình hồi quy đặc biệt xuất sắc trong việc dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử, làm cho chúng trở nên lý tưởng trong ngành tài chính. Ngoài ra, doanh nghiệp còn sử dụng chúng để dự đoán nhu cầu hàng tồn kho, ước tính lương nhân viên và phòng tránh các trục trặc tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng.
Công cụ đề xuất: Với Supervised Learning, các nền tảng nội dung và thị trường trực tuyến có thể phân tích lựa chọn, sở thích và hành vi mua sắm của khách hàng để xây dựng hệ thống gợi ý thông minh. Những công cụ này cung cấp các đề xuất phù hợp có khả năng chuyển đổi cao hơn, nâng cao trải nghiệm người dùng và tăng doanh thu.

>>> XEM THÊM: Machine Translation là gì? 6 Ứng dụng dịch máy hàng đầu

Thách thức của học có giám sát là gì?

Mặc dù Supervised Learning có thể mang lại cho doanh nghiệp những lợi thế như thông tin chi tiết dữ liệu sâu sắc và tự động hóa cải tiến, nhưng nó có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho tất cả các tình huống. Dưới đây là những thách thức chính của học có giám sát:

Yêu cầu thời gian: Tập dữ liệu đào tạo lớn thường phải được gắn nhãn thủ công, khiến quá trình học có giám sát trở nên tốn thời gian. Việc chuẩn bị dữ liệu có thể chiếm phần lớn thời gian và công sức trong toàn bộ quá trình phát triển mô hình.
Sự tham gia của con người: Các mô hình học có giám sát không có khả năng tự học hoàn toàn. Các nhà khoa học dữ liệu phải liên tục xác nhận đầu ra và hiệu suất của mô hình, điều này làm tăng chi phí vận hành và phụ thuộc vào nguồn nhân lực.
Hạn chế về nhân sự: Việc phát triển và triển khai mô hình học có giám sát đòi hỏi mức độ chuyên môn nhất định để cấu trúc chính xác. Tìm kiếm nhân sự có kỹ năng phù hợp có thể là thách thức đối với nhiều tổ chức.
Thiên kiến trong dữ liệu: Tập dữ liệu huấn luyện có nguy cơ cao chứa đựng lỗi và thiên kiến của con người, dẫn đến thuật toán học không chính xác. Thiên kiến này có thể được nhân rộng và khuếch đại trong quá trình đào tạo mô hình.
Quá khớp (Overfitting): Học có giám sát dễ dẫn đến hiện tượng quá khớp khi mô hình trở nên quá phù hợp với tập dữ liệu đào tạo nhưng lại kém hiệu quả trong thực tế. Để tránh quá khớp, mô hình cần được kiểm tra với dữ liệu khác với dữ liệu đào tạo.
Thiếu linh hoạt: Các mô hình học có giám sát thường gặp khó khăn trong việc gán nhãn dữ liệu nằm ngoài ranh giới của tập dữ liệu đào tạo. Trong khi đó, một mô hình học không giám sát có thể có khả năng xử lý dữ liệu mới tốt hơn trong nhiều trường hợp.
Khả năng tổng quát hóa hạn chế: Mô hình hoạt động kém hiệu quả khi gặp dữ liệu mới, đặc biệt khi dữ liệu huấn luyện không đủ đa dạng.

Tóm lại, học có giám sát đã chứng minh giá trị vượt trội trong việc tạo ra các mô hình dự đoán chính xác dựa trên dữ liệu đã được gán nhãn. Trong tương lai, Explainable AI sẽ giúp các mô hình Supervised Learning trở nên minh bạch hơn, tăng cường niềm tin của người dùng và mở rộng phạm vi ứng dụng trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế và tài chính.

>>> XEM THÊM: