Trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML), Thuật toán học có giám sát là một loại mô hình học máy trong đó mô hình tính toán, điển hình là chương trình máy tính, được đào tạo để đưa ra dự đoán hoặc phân loại dữ liệu đầu vào bằng cách học từ các dữ liệu được gắn nhãn. ví dụ hoặc dữ liệu thực tế nền tảng. Dữ liệu thực tế cơ bản thể hiện các kết quả chính xác và đã biết, được sử dụng để đo lường hiệu suất và tính chính xác của mô hình học có giám sát trong cả giai đoạn đào tạo và thử nghiệm.
Các thuật toán học có giám sát hoạt động bằng cách phân tích dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn và học cách ánh xạ từ đầu vào đến đầu ra trên các ví dụ nhất định. Mục tiêu tổng thể của quá trình học có giám sát là phát triển một mô hình có khả năng khái quát hóa đủ tốt để đưa ra các dự đoán hoặc phân loại chính xác về dữ liệu chưa từng thấy trước đây. Điều này đạt được bằng cách giảm thiểu lỗi hoặc mất mát giữa các dự đoán do mô hình đưa ra và nhãn thực của dữ liệu huấn luyện.
Có nhiều loại thuật toán học có giám sát khác nhau cho các loại dữ liệu và nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, máy vectơ hỗ trợ, cây quyết định và mạng lưới thần kinh. Việc lựa chọn thuật toán phụ thuộc vào các yếu tố như kích thước và cấu trúc của dữ liệu đầu vào, bản chất của vấn đề (phân loại hoặc hồi quy) cũng như hiệu suất và độ phức tạp mong muốn của mô hình.
Ví dụ: hãy xem xét Quy trình kinh doanh được xây dựng bằng nền tảng no-code AppMaster, trong đó mục tiêu là dự đoán tỷ lệ rời bỏ khách hàng dựa trên dữ liệu khách hàng được thu thập. Trong trường hợp này, thuật toán học có giám sát, chẳng hạn như hồi quy logistic, có thể được sử dụng để tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ lệ rời bỏ khách hàng (đầu ra) và các thuộc tính khách hàng khác nhau (tính năng đầu vào) trong dữ liệu đào tạo. Thông qua quá trình tìm hiểu này, thuật toán sau đó có thể được sử dụng để dự đoán khả năng rời bỏ đối với những khách hàng mới, chưa từng thấy.
Các thuật toán học có giám sát có thể được triển khai bằng nhiều ngôn ngữ lập trình và thư viện khác nhau, chẳng hạn như Python với scikit-learn hoặc TensorFlow hoặc R với các gói như caret và xgboost. Khi phát triển ứng dụng bằng AppMaster, khách hàng có thể tích hợp các thuật toán học có giám sát này vào chương trình phụ trợ, ứng dụng web hoặc ứng dụng di động để thực hiện dự đoán hoặc phân loại như một phần logic kinh doanh của họ.
Có một số yếu tố quan trọng cần xem xét khi triển khai và đánh giá các thuật toán học có giám sát. Một yếu tố như vậy là chất lượng và tính đại diện của dữ liệu đào tạo. Nếu dữ liệu huấn luyện không cân bằng, nhiễu hoặc sai lệch thì hiệu suất của mô hình học có giám sát có thể sẽ ở mức dưới mức tối ưu. Hơn nữa, điều cần thiết là phải theo dõi và đánh giá hiệu suất của mô hình trong suốt vòng đời của nó, sử dụng các số liệu hiệu suất như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi, điểm F1 hoặc diện tích dưới đường cong đặc tính vận hành máy thu (ROC), tùy thuộc vào bản chất của vấn đề.
Một khía cạnh quan trọng khác của thuật toán học có giám sát là ngăn chặn tình trạng trang bị quá mức, xảy ra khi mô hình được huấn luyện quá tốt trên dữ liệu huấn luyện, thậm chí có thể thu được tiếng ồn hoặc biến động ngẫu nhiên trong dữ liệu đầu vào. Một mô hình được trang bị quá mức sẽ quá phức tạp, không khái quát hóa tốt các dữ liệu chưa được nhìn thấy và có thể tạo ra những dự đoán kém về các mẫu mới. Các kỹ thuật như chính quy hóa, xác thực chéo hoặc dừng sớm thường được sử dụng để giảm thiểu việc trang bị quá mức và cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình.
Tóm lại, các thuật toán học có giám sát cung cấp một cách tiếp cận mạnh mẽ và hiệu quả để đưa ra dự đoán và phân loại trong các ứng dụng AI và ML. Bằng cách tận dụng dữ liệu đào tạo được gắn nhãn và học hỏi từ các ví dụ thực tế, các thuật toán này cho phép phát triển các giải pháp thông minh và dựa trên dữ liệu có thể giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh và thực tế. Với nền tảng no-code AppMaster, khách hàng có thể dễ dàng kết hợp các thuật toán học tập có giám sát vào ứng dụng của mình, khai thác sức mạnh của AI và ML để thúc đẩy việc ra quyết định tốt hơn và cải thiện kết quả trên nhiều lĩnh vực và ngành khác nhau.
