Supervised Learning là gì? Ứng dụng thực tiễn của học có giám sát

Bạn đã bao giờ tự hỏi Supervised Learning là gì và tại sao nó lại trở thành nền tảng của nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo? Đây là phương pháp học máy, nơi mô hình được "dạy" qua các tập dữ liệu có gán nhãn, giúp học có giám sát đưa ra dự đoán chính xác trong thế giới thực. Từ nhận diện hình ảnh đến phân loại văn bản, Supervised Learning đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận giải quyết bài toán phức tạp. Trong bài viết này của VNPT AI, hãy cùng khám phá cách thức hoạt động, những ưu điểm vượt trội và sự khác biệt của nó so với các phương pháp học máy khác.

Supervised Learning là gì?

Supervised Learning (Học có giám sát) là một phương pháp trong Machine Learning, trong đó mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng các tập dữ liệu đã được gán nhãn. Thuật toán sẽ học cách nhận diện các mẫu và mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra, từ đó có thể dự đoán chính xác kết quả khi gặp dữ liệu mới trong thực tế.

Trong Supervised Learning, dữ liệu có gán nhãn bao gồm các điểm dữ liệu mẫu cùng với các đầu ra hoặc câu trả lời chính xác. Khi dữ liệu đầu vào được đưa vào thuật toán học máy, nó điều chỉnh các trọng số cho đến khi mô hình được huấn luyện phù hợp. Dữ liệu huấn luyện có gán nhãn dạy rõ ràng cho mô hình cách nhận diện mối quan hệ giữa các đặc trưng và nhãn dữ liệu.

Học có giám sát giúp các tổ chức và doanh nghiệp giải quyết nhiều vấn đề thực tế một cách hiệu quả, chẳng hạn như phân loại email spam hoặc dự đoán giá cổ phiếu. Nó có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình học máy có độ chính xác cao. 

Nguyên lý hoạt động của học có giám sát

Để hiểu hơn về Supervised Learning là gì, bạn cần nắm được nguyên lý hoạt động của công nghệ này. Hiểu đơn giản, Supervised Learning học từ một tập dữ liệu huấn luyện có gán nhãn, trong đó mỗi dữ liệu đầu vào đều có đầu ra tương ứng. Qua quá trình huấn luyện, mô hình dần nhận diện mối quan hệ giữa chúng. Sau đó, mô hình được kiểm tra và tối ưu hóa để có thể đưa ra dự đoán chính xác trên dữ liệu mới. Dưới đây là cách hoạt động của học có giám sát:

Trước khi bắt đầu đào tạo, các nhà khoa học dữ liệu tạo ra tập dữ liệu huấn luyện, trong đó mỗi dữ liệu đầu vào đều đi kèm với nhãn chính xác. Ví dụ, nếu muốn dạy mô hình nhận diện mèo và chó, ta sẽ cung cấp một tập hợp hình ảnh của cả hai loài, kèm theo nhãn xác định từng hình là "mèo" hay "chó". Mô hình sẽ học cách phân biệt đặc điểm của hai loài này.

Trong quá trình huấn luyện, thuật toán của mô hình xử lý một lượng lớn dữ liệu để tìm ra mối quan hệ tiềm ẩn giữa đầu vào và đầu ra. Sau đó, hiệu suất của mô hình được đánh giá bằng tập dữ liệu kiểm tra để xác định xem mô hình đã được huấn luyện thành công hay chưa. Xác thực chéo (Cross-validation) là quá trình kiểm tra mô hình bằng một phần khác của tập dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và khả năng tổng quát hóa.

Để mô hình hoạt động tốt hơn, cần có các thuật toán tối ưu hóa. Trong đó, nhóm thuật toán tối ưu lặp Gradient Descent hay còn gọi là Thuật toán giảm độ dốc, bao gồm cả biến thể Stochastic Gradient Descent - SGD, là những thuật toán tối ưu hóa phổ biến nhất khi huấn luyện mạng nơ-ron và các mô hình học máy khác.

Thuật toán tối ưu hóa đánh giá độ chính xác thông qua hàm mất mát (Loss Function) – một phương trình đo lường sự khác biệt giữa dự đoán của Supervised Learning và giá trị thực tế. Độ dốc của hàm mất mát là chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Thuật toán tối ưu hóa sẽ giảm dần độ dốc để tối thiểu hóa sai số, đồng thời liên tục cập nhật các tham số để cải thiện mô hình trong suốt quá trình huấn luyện. Nhờ quá trình huấn luyện và tối ưu hóa không ngừng, các mô hình ngày càng thông minh và hiệu quả hơn.

Phân loại Supervised Learning

Supervised learning trong máy học thường được chia thành hai loại chính: phân loại (classification) và hồi quy (regression). Mỗi loại có những ứng dụng và thuật toán đặc trưng, giúp mô hình học tập từ dữ liệu có nhãn để đưa ra dự đoán chính xác.

Classification (Phân loại)

Phân loại là phương pháp mà mô hình học máy dự đoán một nhãn hoặc danh mục cho dữ liệu đầu vào. Đây là cách giúp hệ thống sắp xếp dữ liệu vào các nhóm có sẵn, chẳng hạn như phân loại email thành thư rác hoặc không, nhận diện hình ảnh thuộc nhóm chó hay mèo, hoặc đánh giá phản hồi khách hàng là tích cực hay tiêu cực. Các thuật toán phổ biến được sử dụng trong phân loại bao gồm cây quyết định, hồi quy logistic, rừng ngẫu nhiên, máy vector hỗ trợ (SVM) và Naive Bayes.

Regression (Hồi quy)

Hồi quy khác với phân loại ở chỗ nó không nhóm dữ liệu vào các danh mục, mà dự đoán một giá trị thực liên tục dựa trên dữ liệu đầu vào. Ví dụ, một mô hình hồi quy có thể dự đoán giá nhà dựa trên vị trí hoặc ước tính mức lương trung bình dựa trên số năm kinh nghiệm làm việc. Một số thuật toán phổ biến trong hồi quy bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy phi tuyến, cây hồi quy và hồi quy đa thức.

Khi lựa chọn thuật toán Supervised Learning, 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) của thuật toán. Những yếu tố này giúp đảm bảo mô hình được lựa chọn phù hợp với bài toán cần giải quyết, tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của kết quả dự đoán.

Ưu nhược điểm của học có giám sát

Nhờ vào khả năng nhận diện mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra, Supervised Learning được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như phân loại hình ảnh, dự đoán giá trị và nhận diện ngôn ngữ. Tuy nhiên, giống như bất kỳ phương pháp nào, Supervised Learning cũng có những ưu điểm và hạn chế riêng. Vậy cụ thể, ưu điểm và nhược điểm của Supervised Learning là gì? Cùng tìm hiểu sau đây:

Ưu điểm của Học có giám sát

• Dễ hiểu và triển khai: Các thuật toán học có giám sát thường trực quan và dễ dàng triển khai trong các ứng dụng thực tế.
• Độ chính xác cao: Với dữ liệu được gắn nhãn chất lượng, các mô hình học có giám sát có thể đạt độ chính xác cao trong việc dự đoán và phân loại.
• Khả năng giải thích: Nhiều thuật toán học có giám sát, như cây quyết định, cung cấp khả năng giải thích rõ ràng về cách đưa ra quyết định, giúp người dùng hiểu rõ hơn về mô hình.

Nhược điểm của phương pháp này

• Phụ thuộc vào dữ liệu gắn nhãn: Việc thu thập và gắn nhãn dữ liệu đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực, đặc biệt đối với các tập dữ liệu lớn.
• Khả năng tổng quát hóa hạn chế: Mô hình có thể hoạt động kém hiệu quả khi gặp dữ liệu mới hoặc chưa từng thấy, đặc biệt nếu dữ liệu huấn luyện không đa dạng.
• Nguy cơ quá khớp (overfitting): Nếu mô hình quá phức tạp, nó có thể học thuộc các nhiễu trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu kiểm tra hoặc thực tế.

Việc hiểu rõ các ưu và nhược điểm của Supervised Learning là gì giúp các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn phương pháp học máy phù hợp cho từng ứng dụng cụ thể.

Phân biệt Supervised Learning so với các phương pháp học khác

Trong Machine Learning, Supervised Learning chỉ là một trong nhiều phương pháp học. Mỗi phương pháp có đặc điểm riêng, phù hợp với từng loại bài toán cụ thể. Hãy cùng VNPT AI phân biệt sự khác biệt giữa các phương pháp học khác và học có giám sát là gì: 

Supervised Learning và Unsupervised learning (Học không giám sát)

Supervised Learning sử dụng dữ liệu có gán nhãn, trong đó mô hình được huấn luyện với các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra mong muốn. Mục tiêu là tìm ra quy tắc chung để dự đoán chính xác kết quả của dữ liệu mới.

Ngược lại, Unsupervised Learning hoạt động trên dữ liệu không có nhãn, tập trung vào việc tìm kiếm cấu trúc ẩn hoặc các mẫu trong dữ liệu. Các thuật toán học không giám sát thường được sử dụng trong phân cụm (clustering) hoặc giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction).

Ví dụ:

• Supervised Learning: Phân loại email là “spam” hay “không spam” dựa trên dữ liệu đã            
• Unsupervised Learning: Nhóm khách hàng có hành vi mua sắm tương tự mà không cần gán nhãn cụ thể.

Học có giám sát và Semisupervised learning (Học bán giám sát)

Học bán giám sát (Semi-supervised Learning) kết hợp cả hai phương pháp trên. Nó sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn cùng với một lượng lớn dữ liệu không có nhãn để huấn luyện mô hình.

Mô hình Semi-supervised Learning đặc biệt hữu ích khi việc gán nhãn dữ liệu tốn kém hoặc khó thực hiện. Nó giúp cải thiện độ chính xác của mô hình mà không cần phải thu thập một tập dữ liệu gán nhãn đầy đủ.

Ví dụ: Trong nhận diện khuôn mặt, chỉ một số hình ảnh được gán nhãn (tên của người trong ảnh), trong khi phần lớn hình ảnh không có nhãn. Mô hình có thể học từ cả hai loại dữ liệu để cải thiện khả năng nhận diện.

Supervised Learning và Self-supervised learning (Học tự giám sát)

Học tự giám sát (Self-supervised Learning) khác với Supervised Learning ở điểm nó sử dụng dữ liệu không gán nhãn thủ công. Thay vào đó SSL được cấu hình để mô hình có thể tạo nhãn ngầm từ dữ liệu không có cấu trúc. 

Phương pháp này phổ biến trong deep learning, đặc biệt là NLP và Computer Vision, đòi hỏi bộ dữ liệu lớn, tốn kém và mất nhiều thời gian nếu dán nhãn thủ công. Các mô hình như GPT, BERT sử dụng Self-supervised Learning để học từ dữ liệu lớn mà không cần nhãn con người.

Ví dụ: Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), mô hình có thể học bằng cách dự đoán từ bị thiếu trong câu, giúp hiểu cấu trúc ngôn ngữ mà không cần gán nhãn thủ công.

>>> Xem thêm: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? Khám phá 5 ứng dụng của NLP trong đời sống

Học có giám sát và Reinforcement learning (Học tăng cường)

Học có giám sát (Supervised Learning) sử dụng dữ liệu tĩnh có sẵn để huấn luyện mô hình, trong khi học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) dựa trên quá trình thử nghiệm và nhận phản hồi để tối ưu hóa hành vi.

Trong Reinforcement Learning, một tác nhân (agent) thực hiện hành động trong môi trường, nhận phần thưởng hoặc hình phạt, rồi điều chỉnh chiến lược để đạt kết quả tốt hơn.

Ví dụ:

• Supervised Learning: Nhận diện chữ viết tay từ dữ liệu có gán nhãn.
• Reinforcement Learning: Robot học cách đi bằng cách thử nghiệm, nhận phản hồi và điều chỉnh để giữ thăng bằng.

Ứng dụng thực tế của Supervised Learning

Học có giám sát ngày càng được ứng dụng rộng rãi, giúp doanh nghiệp tối ưu quy trình, dự đoán xu hướng, từ đó nâng cao hiệu quả và hỗ trợ người dùng đưa ra quyết định chính xác hơn: 

• 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, hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính và phân tích hình ảnh.
• Phân tích dự đoán: Mô hình học có giám sát giúp doanh nghiệp dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu đầu vào, từ đó đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này giúp các nhà lãnh đạo có cơ sở vững chắc để lựa chọn chiến lược hoặc điều chỉnh hướng đi vì lợi ích tổ chức.
• Dự đoán y tế: Trong lĩnh vực y tế, các mô hình hồi quy có thể phân tích dữ liệu bệnh nhân và lịch sử bệnh án để dự đoán nguy cơ mắc bệnh. Ví dụ, một mô hình có thể đánh giá khả năng một bệnh nhân mắc một bệnh lý dựa trên dữ liệu sinh học và lối sống.
• Phân tích cảm xúc khách hàng: Doanh nghiệp 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. Ứng dụng của Supervised learning giúp cải thiện chiến lược tương tác thương hiệu và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
• Phân khúc khách hàng: Mô hình hồi quy có thể dự đoán hành vi của khách hàng dựa trên các đặc điểm và xu hướng trong quá khứ. Doanh nghiệp có thể sử dụng các mô hình này để phân nhóm khách hàng và xây dựng chân dung người mua, từ đó tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và phát triển sản phẩm.
• Phát hiện thư rác: Ứng dụng của Supervised Learning được sử dụng để xác định các email rác (spam). Bằng cách phân tích các mẫu và dấu hiệu bất thường, mô hình có thể tự động phân loại email thành thư rác hoặc hợp lệ, giúp quản lý hộp thư hiệu quả hơn.
• Dự báo xu hướng: Các mô hình hồi quy rất hữu ích trong việc dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử, đặc biệt trong ngành tài chính. Doanh nghiệp có thể sử dụng chúng để dự đoán nhu cầu hàng tồn kho, ước tính lương nhân viên hoặc tránh các vấn đề trong chuỗi cung ứng.
• Công cụ đề xuất: Các nền tảng nội dung và sàn thương mại điện tử có thể ứng dụng Supervised Learning để phân tích sở thích, hành vi mua sắm của khách hàng, từ đó xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm phù hợp nhằm tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Kết luận: 

Hy vọng với bài viết này của VNPT AI đã giúp bạn đọc hiểu rõ Supervised learning là gì và những ứng dụng thực tế quan trọng của nó. Phương pháp học có giám sát này không chỉ là công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích và dự đoán dữ liệu mà còn đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa quy trình ra quyết định của doanh nghiệp. Khi dữ liệu ngày càng trở thành tài nguyên quan trọng, Supervised learning sẽ tiếp tục phát triển và cải tiến hơn nữa, giúp doanh nghiệp khai thác giá trị tiềm ẩn và nâng cao lợi thế cạnh tranh của mình.