Học có giám sát (Supervised Learning) và Học không giám sát (Unsupervised Learning): Bạn phù hợp với mô hình nào?
Last updated: September 04, 2025 Xem trên toàn màn hình
Recommended for you
- 04 Sep 2021
Tào lao là gì? Các bí quyết để tránh tào lao trong giao tiếp 1563 - 04 Aug 2021 Đừng sợ đi chậm, chỉ sợ đứng yên 1019
- 28 Apr 2023 Mô hình Why, How, What là gì? 1009
- 07 Aug 2024 Kỷ nguyên VUCA và TUNA – Cơ hội phát triển và chuyển đổi mạnh mẽ nhờ cuộc cách mạng 4.0 889
- 16 Mar 2022 [INFOGRAPHIC] 32 Thiên kiến nhận thức làm sai lệch quyết định của bạn (Phần I) 838
- 10 Sep 2023 Định luật Murphy giải thích tại sao chúng ta luôn gặp xui xẻo vào những lúc tưởng thuận lợi 680
- 15 Aug 2024 Kỹ năng thuyết trình với kỹ năng ABC (Accuracy, Brevity, Clarity) 590
- 29 Jul 2020 Câu chuyện mài chiếc rìu trước khi chặt cây: Bài học từ tổng thống vĩ đại nhất của nước Mỹ - Abraham Lincoln 560
- 04 Mar 2023 Top 5 bài kiểm tra tính cách nổi tiếng trong phỏng vấn việc làm tại Nhật Bản 555
- 24 Mar 2021 Hiệu ứng Dunning-Kruger – Ảo tưởng sức mạnh về năng lực của bản thân 535
- 29 Sep 2022 Từ chuyện người ăn xin và chiếc cần câu cá, điều gì là quan trọng nhất: Kiến thức, kỹ năng hay thái độ với cuộc sống 497
- 16 Mar 2022 [INFOGRAPHIC] 32 thiên kiến nhận thức làm sai lệch quyết định của bạn (Phần II) 389
- 23 Apr 2023 Không để lỡ tàu khi bước vào cách mạng công nghiệp 4.0 với bài kiểm tra SPI trong tuyển dụng tại Nhật Bản 388
- 11 Oct 2024 "Kham Nhẫn" Trong Kinh Doanh: Sức Mạnh Của Sự Kiên Nhẫn 349
- 10 Jul 2021 Chuyên gia chia sẻ các nguyên tắc tư duy sáng tạo hệ thống với tên gọi Systematic Inventive Thinking (SIT) 341
- 08 Nov 2022 16 phong cách làm việc của người Nhật Bản mà Việt Nam cần học hỏi 331
- 01 Mar 2024 Google thử nghiệm Search AI (Search Generative Experience - SGE) 309
- 22 Jan 2025 Khi ngư dân không thể ra khơi, họ sửa lưới 248
- 11 Sep 2022 Sức mạnh của lời khen 246
- 22 Apr 2021 Người Nhật vận dụng định luật 78:22 trong kinh doanh và đào tạo nhân sự cao cấp như thế nào? 236
- 01 Aug 2023 Kỹ năng thời VUCA: Tận mắt thấy tai nghe chưa chắc đã đúng 218
- 19 Jun 2024 Giải mã AI, ML và DL: Chìa khóa nắm bắt xu hướng chuyển đổi số 151
- 23 Aug 2024 Nghịch lý toán học chứng minh giới hạn của AI 145
- 03 May 2024 AI Đàm Thoại (Conversational AI) – Cuộc Cách Mạng Công Nghệ Đầy Hứa Hẹn 139
- 15 Sep 2020 Hai câu chuyện về dòng nước - Ao tù hay suối nguồn tươi trẻ? 135
- 01 Aug 2024 Kỹ năng thời VUCA: Người khôn ngoan thường không tranh cãi vô ích 125
- 19 Jan 2025 AI Agents: Ngọn Hải Đăng Dẫn Lối Khởi Nghiệp Trong Kỷ Nguyên Số 109
- 27 Nov 2024 Ứng dụng AI theo dõi thu chi gây sốt vì 'mắng' người tiêu tiền 102
- 23 Apr 2025 Multimodal Agent AI – Cuộc cách mạng trong tương tác người – máy 95
- 06 Dec 2025 Sức mạnh của phương pháp 30-for-30: Bạn đã bao giờ cam kết 30 ngày liên tục cho một mục tiêu? 26
- 16 Apr 2025 Phương pháp Ghi Nhớ Chủ Động (Active Recall) là gì? Ưu điểm và nhược điểm? 25
- 02 Jul 2025 Doanh nghiệp đối diện CHI PHÍ ẨN khi không áp dụng "AI Agents": Lộ diện nguy cơ tụt hậu 25
- 01 Sep 2025 AI đang thay đổi khoa học quản trị hiện đại như thế nào 5
Hiểu sự khác biệt và ứng dụng của học có giám sát và học không giám sát là một khía cạnh quan trọng trong khoa học dữ liệu. Dù sự khác biệt này không quá phức tạp, nhưng luôn cần ghi nhớ loại học nào phù hợp với dự án mà bạn đang thực hiện.
Học có giám sát (Supervised Learning) sử dụng các cặp dữ liệu đã biết trước giữa biến dự đoán (prediction variables) và biến mục tiêu (target variables), rồi tận dụng chúng để xác định kết quả cho những trường hợp chưa biết. Như minh họa trong hình, phân loại (classification) và hồi quy (regression) là các dạng của học có giám sát.
- Với phân loại (classification), mô hình được dùng để dự đoán một tập dữ liệu thuộc vào nhóm đã biết trước.
- Với hồi quy (regression), mô hình dự đoán giá trị số liên tục dựa trên các biến dự đoán.
Trong cả hai trường hợp, mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu mà đầu ra đã được biết, sau đó áp dụng cho các quan sát mới với đầu ra chưa biết.
Ví dụ: dự đoán tỷ số trận đấu thể thao hoặc xác định một loại cây có độc hay không.
Học không giám sát (Unsupervised Learning) thì ngược lại, không dựa vào kết quả đã biết trước để huấn luyện mô hình. Mục tiêu thường là khám phá thêm về bản thân tập dữ liệu, đặc biệt là các mẫu (patterns) hay sự tương đồng trong dữ liệu. Một số dạng học không giám sát:
- Phân cụm (Clustering): chia tập dữ liệu thành nhóm dựa trên đặc trưng, mà không cần nhóm có sẵn.
- Khai thác luật kết hợp (Association): tìm các mối quan hệ, quy luật trong dữ liệu, không nhằm dự đoán mà để phát hiện quy tắc chung.
- Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction): rút gọn số lượng biến để mô hình cuối cùng bớt phức tạp, thường kết hợp với các phương pháp khác.
Ví dụ: phân cụm cầu thủ khúc côn cầu hoặc xác định liệu người xem bóng chày có khả năng cao cũng đi xem hòa nhạc hay không.
Mặc dù có vẻ giống nhau, nhưng phân cụm và phân loại rất khác nhau:
- Phân loại: bạn đã có sẵn các nhóm, nhiệm vụ là xếp dữ liệu mới vào nhóm đó.
- Phân cụm: bạn chưa có nhóm, mà chính mô hình sẽ tạo ra nhóm từ dữ liệu.
Điều này cho thấy tại sao phải hiểu rõ nên dùng học có giám sát hay học không giám sát khi lựa chọn mô hình.
Ví dụ trong kinh doanh: bạn muốn có insight mới về khách hàng từ dữ liệu thói quen mua hàng.
- Nếu bạn đã có sẵn hệ thống phân loại khách hàng và muốn biết một khách hàng mới thuộc nhóm nào → dùng học có giám sát.
- Nếu bạn chưa từng phân loại khách hàng và muốn xây dựng nhóm để hiểu rõ hơn thị trường mục tiêu → dùng học không giám sát.
- Nếu bạn đã có nhóm nhưng thấy không chính xác, muốn phân loại lại → cũng dùng học không giám sát.
Như vậy, nắm được sự khác biệt và trường hợp áp dụng của học có giám sát và học không giám sát là vô cùng quan trọng khi xây dựng mô hình machine learning. Không chỉ biết cách dùng mô hình, mà quan trọng hơn là biết dùng mô hình nào trong tình huống nào. Vì thế, trước khi bắt đầu dự án, hãy xác định rõ mục tiêu, rồi từ đó lựa chọn loại học phù hợp.
Bảng so sánh Supervised vs. Unsupervised Learning
| Tiêu chí | Học có giám sát (Supervised Learning) | Học không giám sát (Unsupervised Learning) |
|---|---|---|
| Dữ liệu đầu vào | Có cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra (input-output) đã biết | Chỉ có dữ liệu đầu vào, không có đầu ra đã biết |
| Mục tiêu | Dự đoán đầu ra cho dữ liệu mới | Khám phá cấu trúc, mẫu, quan hệ trong dữ liệu |
| Cách hoạt động | Mô hình học từ dữ liệu đã gán nhãn (labeled data) để dự đoán | Mô hình tự nhóm (cluster) hoặc tìm mối quan hệ trong dữ liệu chưa gán nhãn (unlabeled data) |
| Kỹ thuật phổ biến | - Classification (Phân loại) - Regression (Hồi quy) |
- Clustering (Phân cụm) - Association (Khai thác luật kết hợp) - Dimensionality Reduction (Giảm chiều) |
| Ví dụ ứng dụng | - Dự đoán điểm thi - Dự báo doanh thu - Phát hiện email spam |
- Phân nhóm khách hàng - Phát hiện hành vi bất thường - Gợi ý sản phẩm |
| Đặc điểm nổi bật | Có “giáo viên hướng dẫn” (supervised = có nhãn để học theo) | Không có “giáo viên”, máy tự tìm hiểu dữ liệu |
| Khi nào dùng? | Khi đã có dữ liệu nhãn (labels) tin cậy | Khi chưa có nhãn, cần khám phá dữ liệu mới |
Một cách dễ nhớ:
- Supervised = có thầy, có đáp án trước, học theo.
- Unsupervised = tự học, tự tìm nhóm, không có đáp án trước.
Khám phá thêm các chủ đề sau
Đọc thêm: Hướng dẫn hợp tác viết bài (guest blogging)
Các chủ đề được quan tâm nhiều nhất
CHIA SẺ BÀI VIẾT
