Supervised Learning Là Gì | Mô Hình Học Tập Có Giám Sát

Supervised Learning Là Gì | Mô Hình Học Tập Có Giám Sát

Supervised Learning là một trong số những Machine Learning (mô hình máy học) khá phổ biến. Trong cuộc sống xã hội phát triển như hiện nay thì công nghệ này được ứng dụng rộng rãi.

Nếu bạn đang tìm hiểu về Supervised Learning là gì? Bài viết dưới đây sẽ cho bạn những kiến thức tổng quát về mô hình Supervised Learning này nhé.

Supervised Learning là gì

Supervised Learning là gì
Supervised Learning là gì

Để hiểu rõ thêm về Supervised Learning, thì hãy cùng chúng tôi định nghĩa về Supervised Learning nhé. Supervised Learning là mô hình máy học sử dụng thuật toán dán nhãn dữ liệu nhằm xác định mối quan hệ giữa hai biến đầu vào (x) và biến đầu ra (y).

Mô hình này có hai dạng bài toán phổ biến là Regression (hồi quy) và Classification (phân loại). Trong đó, biến dữ liệu đầu vào của bài toán hồi quy mang giá trị liên tục. Còn đối với bài toán phân loại thì biến đầu vào mang giá trị rời rạc.

Trong mô hình Supervised, ngoài việc xây dựng mô hình mạnh thì việc thu thập và dán nhãn dữ liệu cũng quan trọng không kém.

Cách thức hoạt động của Supervised Learning

Cách thức hoạt động của Supervised Learning
Cách thức hoạt động của Supervised Learning

Thuật toán Supervised Learning hoạt động trên việc sử dụng một bộ dữ liệu đã có dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra. Supervised Learning sẽ được hướng dẫn để sử dụng bộ dữ liệu trên, từ đó tạo ra một mô hình nguyên mẫu.

Khi được nhận một bộ dữ liệu mới, thì nó sẽ đưa ra phán đoán dựa trên những điều được học từ mô hình trước đó.

Những dự đoán của mô hình sẽ được đánh giá về tính chính xác. Nếu độ chính xác cao thì mô hình sẽ được triển khai. Ngược lại, nếu độ chính xác không cao thì thuật toán sẽ được dạy với số lần lớn hơn cho đến khi thuật toán đạt đến mức độ chính xác chấp nhận.

Sau đây, sẽ là một ví dụ để các bạn hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của mô hình Supervised Learning. Bạn cần tính toán thời gian từ nhà đến trường học mất bao nhiêu thời gian?

Việc đầu tiên bạn cần làm đó chính là cung cấp dữ liệu cho mô hình Supervised Learning, những dữ liệu này bao gồm:

  • Thời gian đi trong ngày
  • Ngày lễ, cuối tuần
  • Điều kiện thời tiết
  • Chọn đường đi

Cách mà mô hình học tập có giám sát này hoạt động sẽ là:

Tất cả những dữ liệu đã liệt kê ở trên sẽ là dữ liệu đầu vào (input) và thời gian đủ cho bạn lái xe đến trường là dữ liệu đầu ra (outcome) trong thời gian 1 ngày (mốc thời gian cụ thể)

Những vấn đề như kẹt xe, trời mưa sẽ là nguyên nhân dẫn đến việc bạn đi trễ. Tuy nhiên, mô hình máy học sẽ không biết được nếu như bạn không cung cấp dữ liệu.

Vậy làm sao để mô hình Supervised Learning dự đoán đúng thời gian cho bạn? Bạn cần tạo và phát triển mô hình này kèm thêm những yếu tố nhiễu như kẹt xe, thời tiết xấu và những yếu tố đầu vào và đầu ra đã được đề cập ở trên.

Ưu/nhược điểm mô hình học tập giám sát (Supervised Learning)

Ưu/nhược điểm mô hình (Supervised Learning)
Ưu/nhược điểm mô hình (Supervised Learning)

Mặc dù, Supervised Learning là mô hình được áp dụng rất nhiều lĩnh vực trong đời sống. Nhưng mô hình học tập có giám sát này vẫn có những ưu và nhược điểm nhất định.

Ưu điểm mô hình học tập giám sát

  • Cho phép thu thập dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra dựa trên trải nghiệm người dùng
  • Có thể tối ưu hóa hiệu suất thuật toán từ kinh nghiệm có sẵn
  • Có tính thực tế cao, giải quyết được những vấn đề thực tiễn của cuộc sống

Những ưu điểm của mô hình Supervised Learning mang lại cho người sử dụng rất nhiều trải nghiệm thú vị. Và đây là mô hình máy học sẽ rất phát triển trong thời gian tới.

Việc áp dụng mô hình học tập giám sát sẽ giúp bạn quản lý tốt thời gian, đồng thời mang lại những kết quả có tính ứng dụng cao. Đây là mô hình máy học đáng thử, nó sẽ giúp cải thiện hiệu suất công việc hiệu quả.

Nhược điểm mô hình học tập có giám sát

  • Người dùng cần thử nghiệm dữ liệu ở nhiều lớp khác nhau trong quá trình đào tạo
  • Quá trình phân loại dữ liệu sẽ mất nhiều thời gian, nếu khối lượng dữ liệu lớn sẽ trở thành một thách thức lớn

Quá trình đào tạo và giám sát mô hình máy học sẽ mất nhiều thời gian

Vấn đề cốt lõi của việc sử dụng mô hình supervised Learning là sẽ phải tốn nhiều thời gian và tâm sức để huấn luyện mô hình.

Những khó khăn khi sử dụng mô hình Supervised Learning

Những khó khăn khi sử dụng mô hình Supervised Learning
Những khó khăn khi sử dụng mô hình Supervised Learning

Supervised Learning là mô hình máy học được ứng dụng rộng rãi. Nhưng đổi với những người mới bắt đầu tìm hiểu về mô hình này sẽ gặp nhiều khó khăn. Đặc biệt, với những bạn tự học và không có nhiều kiến thức chuyên môn.

Thách thức đầu tiên đó chính là việc chuẩn bị dữ liệu. Những công đoạn, nhập, chuẩn bị và xử lý tiền dữ liệu sẽ cần thao tác rất nhiều lần. Nếu sử dụng mô hình Supervised Learning vào những lĩnh vực có chuyên môn cao. Thì việc tìm kiếm và nhập dữ liệu vào máy có thể mất nhiều thời để chọn ra dữ liệu phù hợp nhất.

Đặc biệt, nếu dữ liệu được nhập vào máy không đúng thì người sử dụng phải đổi mặt với thách thức thứ hai đó chính là độ chính xác. Độ chính xác của mô hình học tập có giám sát sẽ phụ thuộc vào những giá trị của dữ liệu được đào tạo.

Kỹ năng cần thiết để phát triển mô hình Supervised Learning

Kỹ năng cần thiết để phát triển mô hình Supervised Learning
Kỹ năng cần thiết để phát triển mô hình Supervised Learning

Để có thể phát triển ngành Supervised Learning thì người học cần những kỹ năng cần thiết sau:

  • Khả năng tiếng anh tốt để có thể đọc hiểu được những tài liệu nước ngoài, giao tiếp với khách hàng, thực hiện các công việc lập trình, sửa những lỗi trong quá trình đào tạo mô hình.
  • Khả năng làm việc nhóm để tạo ra được sản phẩm chất lượng
  • Kỹ năng giải quyết vấn đề
  • Kỹ năng sáng tạo

Lời kết

Trên đây là những thông tin cơ bản về mô hình học tập có giám sát (Supervised Learning). Website Chuyên Nghiệp mong rằng đã giải đáp được thắc mắc Supervised Learning là gì giúp bạn có cái nhìn tổng quan nhất về mô hình máy học này.

Hy vọng thông qua những kiến thức trên bạn sẽ có những nhận định đúng đắn và hướng đi phù hợp để phát triển trong lĩnh vực.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.