Supervised Learning Và Unsupervised Learning: Khác Biệt Là Gì?

Sign in Welcome!Log into your accountyour usernameyour password Forgot your password? Password recoveryRecover your passwordyour email Search
Tìm kiếmSearchTrang chủ Thế giới nói gì Supervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?Thế giới nói gìSupervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?12/03/202110271

Supervised learning (Học có giám sát) và Unsupervised learning (Học không giám sát) là hai trong số những phương pháp kỹ thuật cơ bản của Machine Learning (Học máy). Vậy cụ thể hai phương pháp này là gì và khác nhau như thế nào?

Supervised Learning là gì?

Cách thức học của mô hình Supervised Learning
Cách thức học của mô hình Supervised Learning. Ảnh: Big Data made simple

Supervised Learning (Học có giám sát) là một nhóm thuật toán sử dụng dữ liệu được gán nhãn nhằm mô hình hóa mối quan hệ giữa biến đầu vào (x) và biến đầu ra (y). Hai nhóm bài toán cơ bản trong học có giám sát là classification (phân loại) và regression (hồi quy), trong đó biến đầu ra của bài toán phân loại có các giá trị rời rạc trong khi biến đầu ra của bài toán hồi quy có các giá trị liên tục. Với Supervised Learning, bên cạnh xây dựng các mô hình mạnh, việc thu thập và gán nhãn dữ liệu tốt và hợp lý cũng đóng vai trò then chốt để giải quyết các bài toán trong thực tế.

Unsupervised Learning là gì?

Cách thức học của mô hình Unsupervised Learning
Cách thức học của mô hình Unsupervised Learning. Ảnh: Big Data made simple

Ngược lại, Unsupervised Learning (Học không giám sát) là một nhóm thuật toán sử dụng dữ liệu không có nhãn. Các thuật toán theo cách tiếp cận này hướng đến việc mô hình hóa được cấu trúc hay thông tin ẩn trong dữ liệu. Hay nói cách khác, sử dụng các phương pháp này thiên về việc mô tả tính chất hay đặc tính của dữ liệu. Thông thường, các thuật toán này dựa trên những thông tin sau:

  • Mối quan hệ tương tự (similarity) giữa các ví dụ (được gọi là instance) trong dữ liệu như trong các thuật toán clustering (phân cụm)
  • Xác suất đồng xuất hiện của các đối tượng như trong Association mining
  • Các phép biến đổi ma trận để trích xuất các đặc trưng như PCA, SVD.

So sánh Supervised Learning và Unsupervised Learning

Những khác biệt cơ bản của phương pháp Supervised Learning và Unsupervised Learning được chỉ ra tại bảng so sánh dưới đây:

Tiêu chíSupervised LearningUnsupervised Learning
Dữ liệu để huấn luyện mô hìnhDữ liệu có nhãnDữ liệu không có nhãn
Cách thức học của mô hìnhMô hình hóa mối quan hệ giữa biến đầu vào và biến đầu raHọc dựa trên các quan hệ tương tự, sự đồng xuất hiện, hay các phép biến đổi ma trận
Thuật toánSupport vector machine, Neural network, Hồi quy tuyến tính, Hồi quy logistics, Random forest và Classification trees.– Các thuật toán clustering như K-mean, DBSCAN, Spectral Clustering, Hierarchical clustering- Apriori (Association Rule Mining)- PCA, SVD
Kết quảĐộ chính xác và tin cậy caoÍt chính xác hơn
Bảng so sánh Supervised Learning và Unsupervised Learning
  • Tags
  • AI
  • Machine Learning
Facebook Linkedin Twitter Bài trướcBộ gen tham chiếu đã được xây dựng như thế nào?Bài sauBài phỏng vấn Giáo sư Vũ Hà Văn

TIN LIÊN QUAN

Chuyên gia viết

Giải Nobel Văn học 2024

Nhà văn Han Kang (한강), sinh năm 1970 tại thành phố Gwangju, Hàn Quốc. Năm lên 9 tuổi, bà cùng gia đình chuyển đến Seoul. Xuất thân từ một gia đình có truyền thống văn học khi cha của Han Kang là một tiểu thuyết gia danh tiếng Han Seung-won. Không chỉ dừng lại ở việc viết văn, bà còn say mê và cống hiến cho nghệ thuật và âm nhạc và những yếu tố này thấm đẫm trong từng trang sách của bà. Read more Chuyên gia viết

Giải Nobel Vật lý 2024: Khi Vật lý đặt nền tảng cho học máy

Hai nhà khoa học đạt giải Nobel Vật lý năm 2024, GS. John Hopfield và GS. Geoffrey Hinton, đã sử dụng các công cụ vật lý để xây dựng các phương pháp giúp đặt nền móng cho mô hình học máy mạnh mẽ hiện nay. John Hopfield tạo ra một cấu trúc có thể lưu trữ và tái xây dựng thông tin. Geoffrey Hinton phát minh ra phương pháp có thể khám phá một cách độc lập các thuộc tính trong dữ liệu và phương pháp này đã trở nên quan trọng đối với các mạng nơ-ron (neural network) nhân tạo lớn đang được sử dụng ngày nay. Read more Thế giới nói gì

Nghệ sỹ nhiếp ảnh Peter Steinhauer: “Kiếp trước chắc tôi là người Việt Nam”

(Báo Thanh niên) Tròn 30 năm đặt chân tới Việt Nam để thu vào ống kính những hình ảnh đẹp nhất về con người,... Read more Thế giới nói gì

Toàn cảnh về ánh xạ gen

Ánh xạ gen (Genetic mapping) giúp cung cấp bằng chứng về mối liên hệ của gen đối với một số bệnh di truyền, đồng... Read more

BÀI MỚI NHẤT

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Thế giới nói gì Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh... Read more

Dự báo chuỗi thời gian cùng công nghệ Học sâu

Thế giới nói gì Dự báo chuỗi thời gian (Time series forecasting) hiện là lĩnh vực nghiên cứu rất phổ biến. Dễ dàng tìm thấy nhiều loại dữ... Read more

08 khóa học Machine Learning miễn phí

Thế giới nói gì Những khóa học Machine Learning dưới đây đều được triển khai bởi những trường đại học, viện nghiên cứu hay công ty công nghệ... Read more

Các biểu thức chính quy cần thiết (Regex) trong NLP

Thế giới nói gì Khi xử lý văn bản, chúng ta thường mong muốn chuẩn hóa và trích xuất một số thông tin (như số, ngày tháng, v.v.)... Read more

BÀI ĐỌC NHIỀU

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Thế giới nói gì Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh... Read more

Phần mềm mã nguồn mở là gì? Tất cả những điều bạn nên biết

Thế giới nói gì Mã nguồn mở thường được lưu trữ trong kho lưu trữ công cộng và được chia sẻ công khai. Bất kỳ ai cũng có... Read more

03 bài toán kinh điển trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Thế giới nói gì Các bài toán trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) từ cơ bản đến nâng cao bao gồm part-of-speech tagging, chunking, dependency parsing,... Read more

Dự báo chuỗi thời gian cùng công nghệ Học sâu

Thế giới nói gì Dự báo chuỗi thời gian (Time series forecasting) hiện là lĩnh vực nghiên cứu rất phổ biến. Dễ dàng tìm thấy nhiều loại dữ... Read more

Nghiên cứu

Tin Y sinh

Xử lý ngôn ngữ & tiếng nói

Thị giác máy tính

Xử lý ảnh y tế

Sản phẩm

VinBase Language

VinBase Vision

VinDr

Blog

Chuyên gia viết

Thế giới nói gì

Các hoạt động

Góc video

Tin tức

Hoạt động & Sự kiện

Thông cáo báo chí

Tuyển dụng

Vingroup Big Data Institute

  • Tầng 9, Tòa Century Tower, Times City, 458 Minh Khai, Phường Vĩnh Tuy, Quận Hai Bà Trưng, Hà Nội.
  • info@vinbigdata.org

Đăng ký để nhận email

Từ khóa » Gán Nhãn Dữ Liệu Huấn Luyện Là Một Yêu Cầu Của Loại Học Máy Nào