Unsupervised Learning là gì? Tìm hiểu học máy không giám sát từ A đến Z

Unsupervised Learning là gì và tại sao nó ngày càng trở nên quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo? Đây là phương pháp học máy giúp máy tính tự động khám phá cấu trúc dữ liệu mà không cần gán nhãn trước, mang đến nhiều ứng dụng đa dạng và tiềm năng phát triển trong phân tích dữ liệu hiện đại.

1. Tổng quan về unsupervised learning

Dưới đây là khái quát về Unsupervised Learning, bao gồm định nghĩa, nguyên lý hoạt động và điểm khác biệt so với các phương pháp học máy có giám sát:

1.1. Định nghĩa unsupervised learning

Theo IBM, học không giám sát (Unsupervised Learning), hay học máy không giám sát, là phương pháp dùng thuật toán học máy (machine learning) để phân tích và phân cụm tập dữ liệu chưa gán nhãn, phát hiện các mẫu ẩn (hidden patterns) hoặc nhóm dữ liệu (data groupings) mà không cần con người can thiệp.

Xem thêm: Khái niệm về máy học là gì

Ví dụ:

Hình ảnh minh họa quá trình học không giám sát với dữ liệu thô gồm các loài voi, lạc đà, bò.

• Giai đoạn Diễn giải (Interpretation): Ở bước này, thuật toán không có sẵn nhãn hoặc danh mục. Nhiệm vụ của nó là phải tự tìm cách nhóm hoặc tổ chức dữ liệu dựa trên các mẫu tiềm ẩn.
• Thuật toán (Algorithm): phần cốt lõi, áp dụng các kỹ thuật như phân cụm, giảm chiều, phát hiện bất thường để nhận diện các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu.
• Giai đoạn Xử lý (Processing): quá trình thuật toán làm việc với dữ liệu.

Kết quả đầu ra: dữ liệu được nhóm thành từng cụm, ví dụ các loài động vật được chia theo chủng loại (voi, lạc đà, bò).

1.2. Nguyên lý hoạt động của Unsupervised Learning

Dẫn theo GeeksforGeeks, học không giám sát phân tích dữ liệu chưa gán nhãn để tự động phát hiện các mẫu và mối quan hệ ẩn. Không có nhãn hay kết quả đầu ra, thuật toán phải tự tìm cấu trúc dữ liệu mà không cần con người can thiệp. Quá trình này tuy phức tạp nhưng đem lại nhiều hiểu biết sâu sắc mà dữ liệu có nhãn không thể hiện. Đầu vào mô hình gồm:

• Dữ liệu không có cấu trúc: có thể chứa nhiễu, thiếu giá trị hoặc thông tin chưa xác định.
• Dữ liệu không gán nhãn: chỉ có giá trị đầu vào, không có mục tiêu đầu ra, dễ thu thập hơn dữ liệu có nhãn.

1.3. So sánh unsupervised learning (Học máy không giám sát) và supervised learning (học máy giám sát)

Phần này sẽ so sánh chi tiết giữa Unsupervised Learning và Supervised Learning, giúp người đọc hiểu rõ sự khác biệt của hai phương pháp học máy phổ biến này:

Thuộc tính Học không giám sát

(unsupervised learning)

Học có giám sát

(học máy có giám sát)

Định nghĩa Là loại học máy diễn ra mà không có sự giám sát của con người. Máy sẽ tự tìm kiếm bất kỳ mẫu (pattern) nào trong dữ liệu. Là loại học máy diễn ra dưới sự giám sát của con người, nghĩa là con người gán nhãn dữ liệu đầu vào với các “đáp án” (answer keys) để chỉ cho máy biết đầu ra mong muốn. Dữ liệu đầu vào Dữ liệu không có nhãn Dữ liệu đã được gán nhãn Cách sử dụng dữ liệu Chỉ có biến đầu vào (X), không có biến đầu ra. Có cả biến đầu vào (X) và biến đầu ra (Y); mô hình học hàm ánh xạ từ X → Y. Khi nào sử dụng Khi chưa biết rõ điều cần tìm trong dữ liệu. Khi đã biết rõ mục tiêu cần học. Ứng dụng trong Phân cụm (clustering), phát hiện liên kết (association). Phân loại (classification), hồi quy (regression). Độ chính xác kết quả Có thể kém chính xác hơn Thường chính xác hơn Thuật toán phổ biến - K-Means

- Gaussian Mixture Models

- FP-Growth

- PCA

- SVM

- Decision Trees

- Random Forest

- Naïve Bayes

Trường hợp sử dụng - Gợi ý sản phẩm

- Phát hiện bất thường

- Phân khúc khách hàng

- Chuẩn bị dữ liệu cho học có giám sát

- Bộ lọc thư rác

- Dự báo nhu cầu

- Dự đoán giá cả

- Nhận dạng hình ảnh

Xem thêm: Supervised Learning là gì? Tìm hiểu về học có giám sát trong Machine Learning

2. Các loại Học không giám sát

Trong học không giám sát, có 3 nhóm thuật toán chính thường được sử dụng:

1. Phân cụm (Clustering): Phân cụm là quá trình gom nhóm dữ liệu chưa được gán nhãn thành các cụm dựa trên sự tương đồng. Mục tiêu là tìm ra mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu mà không cần biết trước ý nghĩa của nó. Thuật toán phổ biến:

• Phân cụm K-means: Nhóm dữ liệu thành K cụm dựa trên khoảng cách giữa các điểm.
• Phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering): Xây dựng cây phân cấp qua hợp nhất hoặc tách nhóm từng bước.
• Phân cụm dựa trên mật độ (DBSCAN): Tìm cụm ở vùng mật độ cao, coi các điểm rải rác là nhiễu.
• Phân cụm Mean-Shift: Dịch chuyển điểm về vùng có mật độ cao nhất.
• Phân cụm phổ (Spectral Clustering): Nhóm dữ liệu bằng cách phân tích liên kết giữa các điểm dựa trên đồ thị.

1. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction): Giảm số lượng đặc trưng trong tập dữ liệu nhưng vẫn giữ tối đa thông tin, giúp tăng hiệu suất mô hình và hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu.

Ví dụ: một tập dữ liệu có 100 đặc trưng về học sinh (chiều cao, cân nặng, điểm số, v.v.). Để dễ phân tích, ta có thể giảm còn 2 đặc trưng chính: chiều cao và điểm số. Thuật toán phổ biến:

• Phân tích thành phần chính (PCA): Biến đổi dữ liệu thành các thành phần chính không tương quan.
• Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA): Giảm chiều đồng thời tối đa hóa khả năng phân biệt lớp trong phân loại.
• Phân rã ma trận không âm (NMF): Phân tách dữ liệu thành các phần tử không âm để đơn giản hóa biểu diễn.
• Nhúng tuyến tính cục bộ (LLE): Giảm chiều nhưng giữ nguyên mối quan hệ giữa các điểm gần nhau.
• Isomap: Giữ cấu trúc toàn cục bằng cách duy trì khoảng cách địa hình (geodesic distance).

1. Học luật kết hợp (Association Rule Learning): Đây là kỹ thuật dựa trên luật để khám phá các mối quan hệ có ý nghĩa giữa những thuộc tính trong tập dữ liệu lớn.

Ứng dụng điển hình là phân tích giỏ hàng. Ví dụ: nếu khách hàng mua sữa, họ thường có xu hướng mua thêm bánh mì, trứng hoặc bơ. Doanh nghiệp có thể tận dụng mô hình này để tăng doanh thu thông qua gợi ý mua kèm hoặc thiết kế chương trình khuyến mãi. Thuật toán phổ biến:

• Thuật toán Apriori: Tìm mẫu bằng cách khám phá dần các tổ hợp mục xuất hiện thường xuyên.
• Thuật toán FP-Growth: Giải pháp hiệu quả thay thế Apriori, nhanh hơn, không cần tạo tập ứng viên.
• Thuật toán Eclat: Sử dụng phép giao các tập mục để tìm mẫu thường xuyên hiệu quả.
• Các thuật toán Efficient Tree-based: Tổ chức dữ liệu dạng cây để xử lý tập dữ liệu lớn.

3. Ưu điểm và hạn chế của Unsupervised Learning

Phần này sẽ phân tích những lợi thế và những thách thức mà Unsupervised Learning đang gặp phải trong quá trình ứng dụng thực tế.

Ưu điểm Hạn chế

• Không cần dữ liệu gán nhãn, dễ dàng và nhanh chóng xử lý các tập dữ liệu lớn.
• Xử lý hiệu quả dữ liệu quy mô lớn bằng cách giảm chiều (dimensionality reduction) hoặc đơn giản hóa mà vẫn giữ các mẫu (patterns) quan trọng, giúp phân tích dễ quản lý và hiệu quả.
• Khám phá các mẫu và mối quan hệ ẩn chưa được biết trước, mang lại insight giá trị.
• Phân tích dữ liệu chưa gán nhãn giúp làm rõ các xu hướng và cụm (clusters) có ý nghĩa, hỗ trợ hiểu sâu bản chất dữ liệu.

• Không có nhãn đúng để đối chiếu, khó đánh giá độ chính xác hoặc hiệu quả mô hình.
• Thiếu định hướng rõ ràng, dễ dẫn đến kết quả kém chính xác trong các bài toán phức tạp.
• Sau khi phân nhóm, có thể cần kiểm tra và gán nhãn thủ công, tốn thời gian và công sức.
• Dữ liệu thiếu, ngoại lệ (outliers) hoặc nhiễu (noise) dễ ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra.

4. Ứng dụng của Unsupervised Learning

Theo tổng hợp từ IBM, học không giám sát được ứng dụng trong các lĩnh vực:

• Phân loại tin tức: Google News sử dụng học không giám sát để gom nhóm các bài viết về cùng một sự kiện từ nhiều nguồn báo mạng khác nhau. Ví dụ, kết quả của một kỳ bầu cử tổng thống có thể được phân loại vào chuyên mục “Tin tức Mỹ”.
• Thị giác máy tính: Nhận diện vật thể, hình ảnh bằng các thuật toán học không giám sát.
• Chẩn đoán hình ảnh y tế: Phát hiện, phân loại, phân vùng hình ảnh y khoa, hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán nhanh và chính xác.
• Phát hiện bất thường: Quét dữ liệu lớn để tìm điểm bất thường - dấu hiệu lỗi thiết bị, sai sót con người hoặc vấn đề bảo mật.
• Xây dựng chân dung khách hàng: Nhóm người dùng theo hành vi, tạo hồ sơ khách hàng chính xác và điều chỉnh thông điệp tiếp thị phù hợp.
• Gợi ý sản phẩm: Dựa vào hành vi mua trước đó để phát hiện xu hướng và đề xuất sản phẩm phù hợp trong quá trình thanh toán.

5. Case Study: Ứng dụng thực tiễn của Unsupervised Learning

Học không giám sát (Unsupervised Learning) đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều doanh nghiệp, mang tính cách mạng trong phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định.

• Phân khúc khách hàng trong tiếp thị: Netflix áp dụng học không giám sát để nhóm người dùng theo thói quen xem, từ đó cá nhân hóa nội dung gợi ý phù hợp với từng đối tượng.
• Phát hiện gian lận trong tài chính: PayPal sử dụng mô hình học máy để phân tích hành vi giao dịch, tự động phát hiện và ngăn chặn các dấu hiệu gian lận nhằm bảo vệ tài khoản người dùng.
• Nhận dạng hình ảnh y tế: Google Photos sử dụng thuật toán phân cụm để phân loại hình ảnh theo đặc điểm khuôn mặt. Điều này giúp đơn giản hóa việc tổ chức và truy xuất hình ảnh.
• Phát hiện bất thường trong an ninh mạng: IBM Watson for Cybersecurity ứng dụng machine learning để nhận diện các mẫu tấn công mạng mới, giúp doanh nghiệp ngăn chặn rò rỉ dữ liệu và bảo vệ thông tin nhạy cảm.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các mô hình như GPT của OpenAI ứng dụng học không giám sát để hiểu ngữ cảnh, tạo văn bản tự nhiên và nâng cao chất lượng tương tác với người dùng.

Xem thêm: Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong doanh nghiệp

FPT - Đối tác chiến lược đồng hành cùng doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI

Với hơn 30 năm đồng hành cùng Chính phủ và các tập đoàn lớn, FPT IS phát triển hệ sinh thái AI toàn diện “Make-in-Vietnam”, được thiết kế riêng theo đặc thù từng ngành nghề. Điểm mạnh của hệ sinh thái này đến từ sự kết hợp giữa am hiểu nghiệp vụ sâu sắc, nền tảng công nghệ vững chắc, năng lực triển khai - vận hành trọn gói và cam kết đồng hành lâu dài cùng khách hàng.

Trong 5 năm tới, FPT đặt mục tiêu góp phần đưa Việt Nam vươn lên vị thế dẫn đầu khu vực về hạ tầng tính toán AI. Đồng thời, ít nhất 30.000 học sinh, sinh viên sẽ được tiếp cận chương trình đào tạo chuyên sâu về AI.

Song song đó, nhiều giải pháp số của FPT cũng đã được tích hợp AI, hỗ trợ doanh nghiệp đẩy nhanh tiến trình chuyển đổi số trên nhiều lĩnh vực.

Một số giải pháp nổi bật gồm:

• FPT.People X: Nền tảng quản trị nhân sự số hóa đến 95% quy trình HR, tích hợp AI phân tích CV. Đã xử lý hơn 30 triệu hồ sơ và được triển khai tại 250+ doanh nghiệp.

• AkaCam & AkaMES: Bộ đôi hỗ trợ giám sát chất lượng sản xuất theo thời gian thực, dự báo bảo trì sớm, giúp giảm thiểu thời gian dừng máy.

• FPT CX Suite: Giải pháp tối ưu trải nghiệm khách hàng đa kênh.
• AkaBot: Tự động hóa quy trình tài chính và vận hành nhờ tích hợp giữa AI và RPA.

Hiểu rõ Unsupervised Learning là gì sẽ giúp bạn nắm bắt được một trong những công nghệ then chốt thúc đẩy sự phát triển của AI và khoa học dữ liệu. Để tận dụng tối đa tiềm năng của học máy không giám sát, việc áp dụng phù hợp vào thực tế sẽ là bước đệm quan trọng cho thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Sở hữu hệ sinh thái giải pháp AI toàn diện, ứng dụng đa lĩnh vực như tài chính, kế toán, y tế, giáo dục và quản trị doanh nghiệp, FPT IS là đối tác tin cậy đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình đổi mới và chuyển đổi số. Để được tư vấn giải pháp phù hợp, Quý Doanh nghiệp vui lòng để lại thông tin tại đây hoặc liên hệ trực tiếp với đội ngũ chuyên gia của FPT IS.