Học từ dữ liệu | AI Cơ bản P4

Học từ dữ liệu (learn from data) là một khái niệm cơ bản trong học máy, trong đó các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn, cùng với các tập dữ liệu lớn, đóng vai trò quan trọng trong quá trình này. Hãy cùng khám phá thêm các khái niệm này:

1. Dữ liệu có nhãn và không có nhãn trong học máy

Trong học máy, dữ liệu thường được phân loại thành hai loại chính: dữ liệu có nhãn và không có nhãn. Các loại dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo và phát triển các mô hình học máy. Chúng ta hãy cùng tìm hiểu ý nghĩa của dữ liệu có nhãn và không có nhãn:

1.1 Dữ liệu có nhãn

Định nghĩa: Dữ liệu có nhãn đề cập đến một tập dữ liệu trong đó mỗi điểm dữ liệu được đi kèm với một hoặc nhiều nhãn hoặc giá trị mục tiêu mà mô hình muốn dự đoán.

Đặc điểm: Mỗi điểm dữ liệu trong tập dữ liệu có nhãn có nhãn đầu ra tương ứng hoặc giá trị mục tiêu.
Trong các tác vụ học có giám sát, các mô hình được đào tạo trên dữ liệu có nhãn để tìm hiểu mối quan hệ giữa các tính năng đầu vào và nhãn đầu ra.

Ví dụ:

• Trong tập dữ liệu hình ảnh, mỗi hình ảnh có thể được gắn nhãn với các danh mục như “mèo” hoặc “chó”.
  Đối với phân tích tình cảm của dữ liệu văn bản, mỗi câu có thể được gắn nhãn là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính.
• Khi dự đoán giá nhà, mỗi điểm dữ liệu có thể bao gồm các tính năng như diện tích vuông và số phòng ngủ, cùng với giá bán tương ứng.

1.2 Dữ liệu không có nhãn

Định nghĩa: Dữ liệu không có nhãn là tập dữ liệu mà các điểm dữ liệu không có nhãn đầu ra hoặc giá trị mục tiêu tương ứng.

Đặc điểm: Dữ liệu không có nhãn không có giá trị mục tiêu hoặc nhãn rõ ràng, khiến việc áp dụng trực tiếp các kỹ thuật học có giám sát trở nên khó khăn. Các thuật toán học không có giám sát được sử dụng để tìm các mẫu, cấu trúc hoặc mối quan hệ trong dữ liệu không có nhãn.

Ví dụ:

• Một tập hợp các tài liệu văn bản không có chú thích, trong đó nhiệm vụ là khám phá các chủ đề hoặc chủ đề ẩn.
• Dữ liệu cảm biến từ các thiết bị IoT không có danh mục được xác định trước, trong đó các thuật toán phân cụ có thể nhóm các điểm dữ liệu tương tự nhau.
• Hình ảnh từ các nền tảng truyền thông xã hội không có thẻ hoặc danh mục, trong đó các kỹ thuật giảm chiều có thể được áp dụng để tìm điểm tương đồng.

1.3 Sự khác biệt và ứng dụng

Học có giám sát: Dữ liệu có nhãn là cơ bản cho các tác vụ học có giám sát, trong đó các mô hình được đào tạo để dự đoán kết quả dựa trên các tính năng đầu vào và nhãn đã biết.

Học không có giám sát: Dữ liệu không có nhãn được sử dụng trong các tác vụ học không có giám sát, trong đó mục tiêu là khám phá các mẫu hoặc cấu trúc trong dữ liệu mà không có nhãn rõ ràng.

Học bán giám sát: Đôi khi, sự kết hợp giữa dữ liệu có nhãn và không có nhãn được sử dụng trong học bán giám sát, trong đó các mô hình được đào tạo trên một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn cùng với một nhóm lớn hơn dữ liệu không có nhãn.

Việc hiểu được sự khác biệt giữa dữ liệu có nhãn và không có nhãn là rất quan trọng trong việc thiết kế các phương pháp học máy phù hợp cho các tác vụ khác nhau, cho dù liên quan đến việc dự đoán kết quả dựa trên các nhãn đã biết hay khám phá các mẫu ẩn trong các tập dữ liệu chưa chú thích.

2. Dữ liệu lớn

Các tập dữ liệu lớn (Massive datasets), thường được gọi là dữ liệu lớn (Big Data), đại diện cho các tập hợp dữ liệu lớn và phức tạp đến mức các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không đủ khả năng xử lý chúng một cách hiệu quả. Việc hiểu và làm việc với các tập dữ liệu lớn là rất quan trọng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm khoa học dữ liệu và học máy. Sau đây là tổng quan về các tập dữ liệu lớn:

2.1 Đặc điểm của các tập dữ liệu lớn

Khối lượng: Các tập dữ liệu lớn thường bao gồm một lượng lớn dữ liệu có thể dao động từ terabyte đến petabyte hoặc thậm chí nhiều hơn. Khối lượng dữ liệu khổng lồ đặt ra những thách thức liên quan đến lưu trữ, xử lý và phân tích.

Sự đa dạng: Dữ liệu lớn có nhiều định dạng khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc. Có thể bao gồm văn bản, hình ảnh, video, dữ liệu cảm biến, nguồn cấp dữ liệu phương tiện truyền thông xã hội, hồ sơ giao dịch, v.v.

Tốc độ: Dữ liệu trong các tập dữ liệu lớn thường được tạo ra với tốc độ cao từ nhiều nguồn khác nhau.
Các luồng dữ liệu thời gian thực và nhu cầu xử lý nhanh đặt ra những thách thức về tốc độ.

Độ tin cậy: Độ tin cậy đề cập đến chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu trong các tập dữ liệu lớn.
Các vấn đề về chất lượng dữ liệu như nhiễu, không đầy đủ và không nhất quán thường gặp trong các tập dữ liệu quy mô lớn.

Giá trị: Việc trích xuất thông tin chi tiết và giá trị có ý nghĩa từ các tập dữ liệu lớn đòi hỏi các kỹ thuật phân tích và học máy tiên tiến.

2.2 Thách thức của các tập dữ liệu lớn

Lưu trữ: Lưu trữ hiệu quả các tập dữ liệu lớn đòi hỏi các giải pháp lưu trữ có khả năng mở rộng như hệ thống tệp phân tán hoặc dịch vụ lưu trữ đám mây. Các công nghệ như Hadoop Distributed File System (HDFS) và Amazon S3 thường được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lớn.

Xử lý: Phân tích các tập dữ liệu lớn đòi hỏi các khuôn khổ xử lý song song có thể phân phối các phép tính trên nhiều nút. Các công cụ như Apache Hadoop, Apache Spark và Dask được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn theo cách phân tán.

Phân tích: Việc trích xuất thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu lớn liên quan đến việc áp dụng các kỹ thuật học máy, khai thác dữ liệu và thống kê. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán để phân cụm, phân loại, hồi quy và phát hiện bất thường để phân tích dữ liệu lớn.

Hình ảnh hóa: Việc hình ảnh hóa các tập dữ liệu lớn có thể gặp nhiều thách thức do khối lượng và tính phức tạp của dữ liệu. Các công cụ như Tableau, Power BI và thư viện trực quan hóa dữ liệu tùy chỉnh được sử dụng để tạo trực quan hóa tương tác.

2.3 Chiến lược xử lý các tập dữ liệu lớn

Điện toán phân tán: Phân phối các tác vụ xử lý dữ liệu trên nhiều nút trong một cụm để cho phép tính toán song song. Các khuôn khổ như Apache Spark tạo điều kiện cho việc xử lý dữ liệu phân tán.

Lấy mẫu dữ liệu: Làm việc với các tập hợp dữ liệu đại diện để giảm yêu cầu xử lý trong khi vẫn nắm bắt được các mẫu thiết yếu.

Kỹ thuật tính năng: Tạo các tính năng thông tin từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy.

Tối ưu hóa mô hình: Tối ưu hóa các thuật toán và mô hình để xử lý hiệu quả các tập dữ liệu quy mô lớn.

2.4 Ứng dụng của các tập dữ liệu lớn

Internet vạn vật (IoT): Các thiết bị IoT tạo ra một lượng lớn dữ liệu cảm biến hình thành các tập dữ liệu lớn được sử dụng để giám sát và phân tích.

Thương mại điện tử: Các nhà bán lẻ trực tuyến xử lý khối lượng lớn dữ liệu giao dịch để cá nhân hóa các khuyến nghị và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị.

Chăm sóc sức khỏe: Hồ sơ sức khỏe điện tử và dữ liệu hình ảnh y tế góp phần tạo nên các tập dữ liệu lớn được sử dụng để dự đoán bệnh và tối ưu hóa điều trị.

Phương tiện truyền thông xã hội: Các nền tảng xã hội tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ được phân tích để phân tích tình cảm, phát hiện xu hướng và mô hình hóa hành vi của người dùng.

Hiểu cách làm việc với các tập dữ liệu khổng lồ là điều cần thiết đối với các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và nhà nghiên cứu xử lý dữ liệu quy mô lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Bằng cách tận dụng các công cụ, kỹ thuật và chiến lược phù hợp, có thể trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu lớn để thúc đẩy quá trình ra quyết định và đổi mới sáng tạo.