Học có giám sát là một mô hình học máy trong đó quá trình học của mô hình được hướng dẫn bởi một tập hợp dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn, bao gồm các cặp đầu vào-đầu ra dùng làm ví dụ cho thuật toán học. Trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo và Học máy, học có giám sát được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như phân loại, hồi quy và phát hiện bất thường. Mục tiêu chính của học có giám sát là xây dựng một mô hình có thể dự đoán giá trị hoặc loại của một phiên bản đầu vào không nhìn thấy được, dựa trên kiến thức được trích xuất từ dữ liệu huấn luyện.
Trong học có giám sát, tập dữ liệu huấn luyện bao gồm các tính năng đầu vào và nhãn mục tiêu tương ứng. Các tính năng đầu vào biểu thị các thuộc tính của phiên bản dữ liệu, trong khi nhãn mục tiêu biểu thị đầu ra mong muốn mà mô hình sẽ dự đoán. Trong giai đoạn huấn luyện, thuật toán học có giám sát sẽ điều chỉnh lặp đi lặp lại các tham số mô hình của nó để giảm thiểu sự khác biệt giữa đầu ra dự đoán và nhãn mục tiêu thực tế. Hiệu suất của mô hình được đào tạo sau đó được đánh giá trên một tập dữ liệu thử nghiệm riêng biệt để đánh giá khả năng khái quát hóa của nó. Cuối cùng, mô hình được cho là đã học được mẫu cơ bản của dữ liệu nếu nó có thể dự đoán chính xác nhãn của các phiên bản dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.
Một ứng dụng đáng chú ý của học có giám sát là trong miền xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), trong đó mô hình được đào tạo để nhận biết và phân biệt giữa các thông tin văn bản khác nhau. Ví dụ: thuật toán được giám sát có thể được sử dụng để xác định email đã gửi là 'thư rác' hoặc 'không phải thư rác' dựa trên hồ sơ lịch sử. Một lĩnh vực khác mà học có giám sát được sử dụng rộng rãi là thị giác máy tính, trong đó các mô hình được đào tạo để nhận dạng và phân loại đối tượng trong hình ảnh hoặc video. Ví dụ: thuật toán học có giám sát có thể được đào tạo để nhận dạng nét mặt bằng cách cung cấp dữ liệu hình ảnh được gắn nhãn của những người thể hiện những cảm xúc khác nhau.
Có một số thuật toán học có giám sát được sử dụng cho các loại vấn đề khác nhau. Một số thuật toán phổ biến bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, máy vectơ hỗ trợ (SVM), cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và mạng lưới thần kinh. Mỗi thuật toán đều có điểm mạnh và điểm yếu, khiến nó ít nhiều phù hợp với các loại nhiệm vụ và cấu trúc dữ liệu khác nhau.
Một thách thức đáng kể trong học có giám sát là trang bị quá mức, xảy ra khi một mô hình học tiếng ồn trong dữ liệu huấn luyện thay vì các mẫu cơ bản, dẫn đến hiệu suất khái quát hóa kém trên dữ liệu thử nghiệm. Việc trang bị quá mức có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng các kỹ thuật chính quy hóa, phương pháp lựa chọn tính năng và cải thiện chất lượng cũng như số lượng dữ liệu đào tạo có sẵn.
Ở đầu bên kia của quang phổ, việc khớp không đủ xảy ra khi một mô hình quá đơn giản để nắm bắt được các mẫu cơ bản của dữ liệu. Để chống lại việc trang bị thiếu, có thể sử dụng các mô hình phức tạp hơn, có thể giới thiệu các tính năng bổ sung hoặc có thể sử dụng nhiều dữ liệu huấn luyện hơn, miễn là các bước này không dẫn đến trang bị quá mức.
Học tập có giám sát là nền tảng của nhiều giải pháp AI và ML được phát triển trên nền tảng no-code AppMaster, một công cụ nâng cao để tạo trực quan các ứng dụng phụ trợ, web và di động một cách dễ dàng. AppMaster hỗ trợ phát triển ứng dụng nhanh chóng, loại bỏ nợ kỹ thuật và có thể thích ứng linh hoạt với các yêu cầu phần mềm mới thông qua mã được tạo tự động. Bằng cách tận dụng các thuật toán học tập có giám sát trên nền tảng AppMaster, các nhà phát triển công dân có thể tạo ra các ứng dụng thông minh giúp nâng cao trải nghiệm của người dùng cuối và thúc đẩy giá trị kinh doanh.
Nhìn chung, học tập có giám sát là một mô hình quan trọng trong AI và Học máy, tận dụng dữ liệu đào tạo được gắn nhãn để dạy các mô hình cách dự đoán nhãn cho các trường hợp không nhìn thấy được. Là một trong những cách tiếp cận nền tảng đối với học máy, nó sẽ tiếp tục đóng một vai trò cần thiết trong việc phát triển các ứng dụng và hệ thống thông minh trong những năm tới, cung cấp những hiểu biết sâu sắc và hiệu quả có giá trị trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
