Học không giám sát

Học không giám sát là một nhánh của học máy liên quan đến việc huấn luyện các mô hình trên các bộ dữ liệu không có đầu ra được gán nhãn. Khác với học có giám sát, trong đó mỗi đầu vào được ghép với một đầu ra tương ứng, các mô hình học không giám sát làm việc để xác định các mẫu, cấu trúc và mối quan hệ trong dữ liệu một cách tự động. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích cho phân tích dữ liệu khám phá, nơi mục tiêu là rút ra các hiểu biết hoặc nhóm từ dữ liệu thô, chưa được cấu trúc. Khả năng xử lý dữ liệu chưa gán nhãn là rất quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp khi việc gán nhãn là không khả thi hoặc tốn kém. Các nhiệm vụ chính trong học không giám sát bao gồm phân cụm, giảm chiều và khai thác luật kết hợp.

Học không giám sát đóng vai trò then chốt trong việc khám phá các mẫu ẩn hoặc cấu trúc nội tại trong các bộ dữ liệu. Nó thường được sử dụng trong các trường hợp mà việc gán nhãn dữ liệu là không khả thi. Ví dụ, trong phân khúc khách hàng, học không giám sát có thể xác định các nhóm khách hàng khác biệt dựa trên hành vi mua hàng mà không cần nhãn xác định trước. Trong di truyền học, nó giúp phân cụm các chỉ dấu di truyền để xác định các nhóm dân số, hỗ trợ các nghiên cứu về tiến hóa sinh học.

Các khái niệm và kỹ thuật chính

Phân cụm

Phân cụm là việc nhóm một tập hợp các đối tượng sao cho các đối tượng trong cùng một nhóm (hoặc cụm) giống nhau hơn với nhau so với các đối tượng ở các nhóm khác. Kỹ thuật này là nền tảng để tìm kiếm các nhóm tự nhiên trong dữ liệu và có thể được chia thành nhiều loại:

• Phân cụm loại trừ: Mỗi điểm dữ liệu thuộc về một cụm duy nhất. Thuật toán K-means là ví dụ tiêu biểu, chia dữ liệu thành K cụm, mỗi cụm được đại diện bởi trung bình các điểm trong cụm đó.
• Phân cụm chồng lấp: Các điểm dữ liệu có thể thuộc về nhiều cụm. Fuzzy K-means là ví dụ điển hình, trong đó mỗi điểm có mức độ thành viên với mỗi cụm nhất định.
• Phân cụm phân cấp: Cách tiếp cận này có thể là kết tụ (từ dưới lên) hoặc phân chia (từ trên xuống), tạo thành một hệ thống phân cấp các cụm. Thường được biểu diễn bằng sơ đồ cây (dendrogram) và hữu ích trong các trường hợp cần phân tích dữ liệu thành cấu trúc dạng cây.
• Phân cụm xác suất: Gán các điểm dữ liệu vào các cụm dựa trên xác suất thành viên. Mô hình hỗn hợp Gaussian (GMMs) là ví dụ phổ biến, mô hình hóa dữ liệu như một hỗn hợp của nhiều phân phối Gaussian.

Giảm chiều

Giảm chiều là quá trình giảm số lượng biến ngẫu nhiên được xem xét bằng cách lấy một tập hợp các biến chính. Nó giúp giảm độ phức tạp của dữ liệu, thuận lợi cho việc trực quan hóa và cải thiện hiệu quả tính toán. Các kỹ thuật phổ biến bao gồm:

• Phân tích thành phần chính (PCA): Biến đổi dữ liệu thành một tập hợp các thành phần trực giao, thu giữ phương sai lớn nhất. Được sử dụng rộng rãi cho trực quan hóa dữ liệu và giảm nhiễu.
• Phân rã giá trị riêng (SVD): Phân rã một ma trận thành ba ma trận khác, làm lộ ra cấu trúc hình học nội tại của dữ liệu. Đặc biệt hữu ích trong xử lý tín hiệu và thống kê.
• Autoencoder: Mạng nơ-ron được sử dụng để học mã hóa hiệu quả bằng cách huấn luyện mạng bỏ qua nhiễu tín hiệu. Thường được áp dụng trong nén và khử nhiễu hình ảnh.

Luật kết hợp

Khai thác luật kết hợp là một phương pháp dựa trên luật để phát hiện các mối quan hệ thú vị giữa các biến trong các cơ sở dữ liệu lớn. Nó thường được sử dụng trong phân tích giỏ hàng. Thuật toán apriori thường được sử dụng cho mục đích này, giúp xác định các tập hợp mặt hàng thường xuyên xuất hiện cùng nhau trong các giao dịch, như nhận diện các sản phẩm khách hàng hay mua cùng nhau.

Ứng dụng của học không giám sát

Học không giám sát được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực với các ứng dụng khác nhau:

• Phân khúc khách hàng: Xác định các phân khúc khách hàng khác biệt dựa trên hành vi mua hàng, phục vụ cho các chiến lược tiếp thị nhắm mục tiêu.
• Phát hiện bất thường: Phát hiện các điểm ngoại lai trong dữ liệu có thể chỉ ra gian lận hoặc lỗi hệ thống.
• Hệ thống gợi ý: Tạo gợi ý cá nhân hóa dựa trên các mẫu hành vi người dùng.
• Nhận dạng hình ảnh và giọng nói: Xác định và phân loại các đối tượng hoặc đặc trưng trong các tệp hình ảnh và âm thanh.
• Phân cụm di truyền: Phân tích chuỗi DNA để hiểu các biến thể di truyền và mối quan hệ tiến hóa.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Phân loại và hiểu khối lượng lớn dữ liệu văn bản chưa có cấu trúc, như bài báo hoặc bài đăng trên mạng xã hội.

Các thách thức trong học không giám sát

Mặc dù học không giám sát rất mạnh mẽ, nhưng nó cũng đặt ra một số thách thức:

• Độ phức tạp tính toán: Xử lý các bộ dữ liệu lớn có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán.
• Khả năng diễn giải: Kết quả từ các mô hình học không giám sát có thể khó giải thích vì không có nhãn xác định trước.
• Đánh giá: Khác với học có giám sát, nơi độ chính xác có thể được đo bằng nhãn đã biết, việc đánh giá hiệu suất của các mô hình không giám sát đòi hỏi các chỉ số khác.
• Nguy cơ quá khớp: Mô hình có thể nhận diện các mẫu không thể tổng quát hóa tốt cho dữ liệu mới.

So sánh học không giám sát, học có giám sát và bán giám sát

Học không giám sát khác với học có giám sát, nơi các mô hình học từ dữ liệu đã được gán nhãn. Học có giám sát thường chính xác hơn nhờ sự hướng dẫn rõ ràng từ các nhãn, nhưng yêu cầu một lượng lớn dữ liệu được gán nhãn, điều này có thể tốn kém.

Học bán giám sát kết hợp cả hai phương pháp, sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn cùng với một lượng lớn dữ liệu chưa có nhãn. Điều này đặc biệt hữu ích khi việc gán nhãn dữ liệu tốn kém, nhưng có sẵn nhiều dữ liệu chưa được gán nhãn.

Các kỹ thuật học không giám sát rất quan trọng trong những trường hợp không thể gán nhãn dữ liệu, mang lại hiểu biết và hỗ trợ khám phá các mẫu chưa biết trong dữ liệu. Điều này khiến nó trở thành một phương pháp giá trị trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo và học máy, nơi nó hỗ trợ nhiều ứng dụng từ phân tích dữ liệu khám phá đến giải quyết các vấn đề phức tạp trong tự động hóa AI và chatbot.

Sự cân bằng tinh tế giữa tính linh hoạt của học không giám sát và những thách thức mà nó đặt ra nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn phương pháp phù hợp và giữ quan điểm phê phán với các kết quả mà nó tạo ra. Vai trò ngày càng mở rộng của nó trong việc xử lý các bộ dữ liệu lớn, chưa gán nhãn khiến học không giám sát trở thành một công cụ không thể thiếu trong bộ kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu hiện đại.

Nghiên cứu về học không giám sát

Học không giám sát là một nhánh của học máy liên quan đến việc rút ra các mẫu từ dữ liệu mà không có phản hồi được gán nhãn. Lĩnh vực này đã chứng kiến nhiều nghiên cứu quan trọng trong các ứng dụng và phương pháp luận khác nhau. Dưới đây là một số nghiên cứu nổi bật:

1. Multilayer Bootstrap Network for Unsupervised Speaker Recognition

   • Tác giả: Xiao-Lei Zhang
   • Xuất bản: 21/09/2015
   • Tóm tắt: Nghiên cứu này khám phá việc ứng dụng mạng bootstrap nhiều lớp (MBN) vào nhận diện người nói không giám sát. Phương pháp bao gồm trích xuất các siêu vector từ mô hình nền tảng không giám sát, sau đó giảm chiều với MBN trước khi phân cụm dữ liệu chiều thấp để nhận diện người nói. Kết quả cho thấy phương pháp này hiệu quả so với các kỹ thuật không giám sát và có giám sát khác.
   • Đọc thêm

2. Meta-Unsupervised-Learning: A Supervised Approach to Unsupervised Learning

   • Tác giả: Vikas K. Garg, Adam Tauman Kalai
   • Xuất bản: 03/01/2017
   • Tóm tắt: Bài báo này giới thiệu một mô hình mới chuyển học không giám sát thành học có giám sát. Nó tận dụng hiểu biết từ các tác vụ có giám sát để cải thiện việc ra quyết định không giám sát. Khung này được áp dụng cho phân cụm, phát hiện ngoại lai và dự đoán độ tương đồng, cung cấp các giới hạn PAC-agnostic và vượt qua định lý bất khả thi của Kleinberg trong phân cụm.
   • Đọc thêm

3. Unsupervised Search-based Structured Prediction

   • Tác giả: Hal Daumé III
   • Xuất bản: 28/06/2009
   • Tóm tắt: Nghiên cứu này điều chỉnh thuật toán Searn cho dự đoán cấu trúc dựa trên tìm kiếm sang các nhiệm vụ học không giám sát. Nó chứng minh rằng học không giám sát có thể được diễn giải như học có giám sát, đặc biệt trong các mô hình phân tích dịch-chuyển (shift-reduce parsing). Nghiên cứu cũng liên hệ Searn không giám sát với kỳ vọng tối đa hóa, cùng với một mở rộng bán giám sát.
   • Đọc thêm

4. Unsupervised Representation Learning for Time Series: A Review

   • Tác giả: Qianwen Meng, Hangwei Qian, Yong Liu, Yonghui Xu, Zhiqi Shen, Lizhen Cui
   • Xuất bản: 03/08/2023
   • Tóm tắt: Bài tổng quan này tập trung vào học biểu diễn không giám sát cho dữ liệu chuỗi thời gian, giải quyết các thách thức do thiếu chú thích. Một thư viện hợp nhất, ULTS, được phát triển để hỗ trợ triển khai và đánh giá nhanh các mô hình. Nghiên cứu nhấn mạnh các phương pháp học tương phản tiên tiến và thảo luận các thách thức đang tồn tại trong lĩnh vực này.
   • Đọc thêm

5. CULT: Continual Unsupervised Learning with Typicality-Based Environment Detection

   • Tác giả: Oliver Daniels-Koch
   • Xuất bản: 17/07/2022
   • Tóm tắt: CULT giới thiệu một khung học không giám sát liên tục, sử dụng phát hiện môi trường dựa trên tính điển hình. Phương pháp này tập trung vào thích ứng với sự thay đổi phân phối dữ liệu theo thời gian mà không cần giám sát bên ngoài. Điều này nâng cao khả năng thích nghi và tổng quát hóa của các mô hình trong môi trường động.
   • Đọc thêm