Bạn có hàng ngàn bức ảnh chưa được phân loại, nhưng chỉ có đủ thời gian và nguồn lực để gán nhãn cho một vài trăm? Đừng lo, Học bán giám sát (Semi-supervised Learning) chính là giải pháp! Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ Học bán giám sát là gì, khám phá ưu nhược điểm và ứng dụng thực tế của Semi-supervised Learning chi tiết nhất. Đọc ngay!
Học bán giám sát là gì?
Học bán giám sát (Semi-supervised Learning) là một phương pháp học máy kết hợp cả dữ liệu có nhãn và dữ liệu không nhãn. Mục tiêu chính là cải thiện độ chính xác của mô hình bằng cách tận dụng lượng lớn dữ liệu không nhãn, thường dễ kiếm hơn so với dữ liệu đã được dán nhãn.
Nói cách khác, Học bán giám sát là một kỹ thuật machine learning sử dụng đồng thời cả dữ liệu có nhãn (ít) và dữ liệu không nhãn (nhiều) để huấn luyện mô hình. Nó nằm giữa học có giám sát (chỉ dùng dữ liệu có nhãn) và học không giám sát (chỉ dùng không nhãn).
Trong nhiều bài toán thực tế, việc thu thập dữ liệu có nhãn rất tốn kém và mất thời gian. Ví dụ, để gán nhãn hàng nghìn bức ảnh, bạn cần người xem và xác định nội dung của từng ảnh. Trong khi đó, dữ liệu không nhãn (ảnh chưa gán nhãn) lại rất dễ kiếm.
Cách thức hoạt động của học bán giám sát
Học bán giám sát có thể huấn luyện mô hình với ít dữ liệu đã gán nhãn hơn so với học có giám sát nhờ vào việc sử dụng giả nhãn (pseudo labeling). Phương pháp này có thể kết hợp nhiều mô hình mạng nơ-ron và phương pháp huấn luyện khác nhau. Dưới đây là cách thức hoạt động:
- Huấn luyện mô hình với một lượng nhỏ dữ liệu đã gán nhãn như cách bạn làm với học có giám sát cho đến khi mô hình đưa ra kết quả tốt.
- Sau đó, sử dụng mô hình với bộ dữ liệu huấn luyện chưa gán nhãn để dự đoán các kết quả, đó là giả nhãn vì chúng có thể không hoàn toàn chính xác.
- Liên kết các nhãn từ dữ liệu huấn luyện đã gán nhãn với các giả nhãn tạo ra ở bước trước.
- Liên kết các đầu vào dữ liệu trong bộ dữ liệu huấn luyện đã gán nhãn với các đầu vào trong bộ dữ liệu chưa gán nhãn.
- Cuối cùng, huấn luyện lại mô hình theo cách giống như bạn đã làm với bộ dữ liệu đã gán nhãn ban đầu để giảm sai số và cải thiện độ chính xác của mô hình.
Ưu điểm của học bán giám sát
Ưu điểm của học bán giám sát là gì? Học bán giám sát (Semi-supervised Learning) mang lại một số lợi thế đáng kể so với cả học có giám sát và học không giám sát.
Những ưu điểm này làm cho nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn trong nhiều tình huống thực tế, nơi dữ liệu có nhãn thường khan hiếm và tốn kém.
Tận dụng được nguồn dữ liệu không nhãn dồi dào
Một trong những ưu điểm lớn nhất của học bán giám sát là khả năng khai thác lượng lớn dữ liệu không nhãn, thường dễ thu thập hơn nhiều so với dữ liệu có nhãn. Điều này giúp mở rộng tập dữ liệu huấn luyện một cách đáng kể, cung cấp cho mô hình nhiều thông tin hơn để học.
Ví dụ, trong bài toán phân loại văn bản, việc thu thập hàng triệu bài báo, bình luận trực tuyến (dữ liệu không nhãn) là rất dễ dàng. Học bán giám sát có thể sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ này để cải thiện hiệu suất của mô hình, ngay cả khi chỉ có một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn.
Cải thiện độ chính xác của mô hình
Bằng cách sử dụng cả dữ liệu có nhãn và không nhãn, học bán giám sát thường đạt được độ chính xác cao hơn so với việc chỉ sử dụng dữ liệu có nhãn. Dữ liệu không nhãn giúp mô hình hiểu rõ hơn về cấu trúc tổng thể của dữ liệu, từ đó đưa ra các dự đoán chính xác hơn.
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, trong nhiều trường hợp, học bán giám sát có thể đạt được hiệu suất tương đương với học có giám sát, ngay cả khi chỉ sử dụng một phần nhỏ dữ liệu có nhãn. Điều này đặc biệt hữu ích khi chi phí gán nhãn dữ liệu rất cao.
Giảm chi phí và thời gian gán nhãn dữ liệu
Việc gán nhãn dữ liệu thủ công là một quá trình tốn kém và mất nhiều thời gian. Học bán giám sát giảm thiểu nhu cầu gán nhãn dữ liệu, giúp tiết kiệm đáng kể chi phí và tăng tốc độ phát triển mô hình. Đây là một lợi thế cạnh tranh lớn.
Thay vì phải gán nhãn cho hàng nghìn hoặc hàng triệu mẫu dữ liệu, bạn chỉ cần gán nhãn cho một phần nhỏ, và sử dụng học bán giám sát để tận dụng phần còn lại. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các dự án có ngân sách hạn chế hoặc thời gian gấp rút.
Khả năng tổng quát hóa tốt hơn
Học bán giám sát có thể giúp mô hình tổng quát hóa tốt hơn trên dữ liệu mới. Việc sử dụng dữ liệu không nhãn giúp mô hình học được các đặc trưng tổng quát hơn của dữ liệu, thay vì chỉ tập trung vào các đặc trưng cụ thể của dữ liệu có nhãn. Mô hình ổn định hơn.
Khi mô hình được huấn luyện trên cả dữ liệu có nhãn và không nhãn, nó có khả năng nắm bắt được cấu trúc tổng thể của dữ liệu tốt hơn, ít bị ảnh hưởng bởi nhiễu hoặc các đặc trưng riêng biệt của tập dữ liệu huấn luyện. Điều này dẫn đến hiệu suất tốt hơn trên dữ liệu thực tế.
Nhược điểm của học bán giám sát
Mặc dù có nhiều ưu điểm, học bán giám sát (Semi-supervised Learning) cũng có những hạn chế nhất định. Việc xác định rõ những nhược điểm của học bán giám sát là gì giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt khi lựa chọn phương pháp học máy phù hợp cho bài toán của mình. Cần phải cân nhắc kỹ.
Các giả định có thể không đúng trong thực tế
Học bán giám sát dựa trên một số giả định về dữ liệu (smoothness, cluster, manifold). Tuy nhiên, trong thực tế, các giả định này có thể không được đáp ứng, dẫn đến hiệu suất của mô hình bị giảm sút. Việc kiểm tra và đảm bảo rất quan trọng.
Ví dụ, nếu dữ liệu không tuân theo giả định cụm (cluster assumption), tức là các điểm dữ liệu trong cùng một cụm không có cùng nhãn, thì các thuật toán học bán giám sát dựa trên cụm có thể hoạt động kém hiệu quả.
Có thể làm giảm hiệu suất nếu dữ liệu không nhãn không liên quan
Nếu dữ liệu không nhãn không có mối liên hệ nào với dữ liệu có nhãn, hoặc chứa nhiều nhiễu, thì việc sử dụng học bán giám sát có thể làm giảm hiệu suất của mô hình thay vì cải thiện. Việc lựa chọn và tiền xử lý dữ liệu rất quan trọng.
Ví dụ, nếu bạn đang xây dựng một mô hình phân loại thư rác và sử dụng dữ liệu không nhãn là các bài báo khoa học không liên quan, thì mô hình có thể học các đặc trưng sai lệch, dẫn đến kết quả phân loại kém.
Khó khăn trong việc lựa chọn thuật toán và tham số
Có nhiều thuật toán học bán giám sát khác nhau, mỗi thuật toán lại có nhiều tham số cần điều chỉnh. Việc lựa chọn thuật toán và tham số phù hợp có thể là một thách thức, đòi hỏi kiến thức chuyên môn và thử nghiệm kỹ lưỡng. Cần có kinh nghiệm.
Ví dụ, khi sử dụng self-training, bạn cần lựa chọn mô hình cơ sở (base model) và ngưỡng tin cậy (confidence threshold) để thêm dữ liệu không nhãn vào tập huấn luyện. Việc lựa chọn không phù hợp có thể dẫn đến kết quả không tốt.
Khó đánh giá hiệu suất một cách khách quan
Việc đánh giá hiệu suất của mô hình học bán giám sát có thể khó khăn hơn so với học có giám sát, vì không phải lúc nào cũng có sẵn dữ liệu kiểm tra (test data) có nhãn đầy đủ. Cần có phương pháp đánh giá phù hợp.
Thông thường, người ta sử dụng một phần nhỏ dữ liệu có nhãn để làm tập kiểm tra, hoặc sử dụng các độ đo nội bộ (internal validation measures) để đánh giá chất lượng của mô hình. Tuy nhiên, các phương pháp này có thể không phản ánh chính xác hiệu suất thực tế của mô hình.
Các kỹ thuật được sử dụng trong học bán giám sát
Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning) là một kỹ thuật học máy kết hợp cả dữ liệu có nhãn và không có nhãn để đào tạo mô hình. Dưới đây là một số kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong học bán giám sát:
- Self-Training: Mô hình được huấn luyện ban đầu trên tập dữ liệu có nhãn nhỏ. Sau đó, mô hình này được sử dụng để dự đoán nhãn cho dữ liệu không nhãn. Các dữ liệu không nhãn với xác suất dự đoán cao sẽ được thêm vào tập dữ liệu có nhãn để huấn luyện lại mô hình. Quá trình này được lặp lại nhiều lần.
- Co-Training: Sử dụng hai mô hình khác nhau để học cùng một nhiệm vụ nhưng từ hai góc nhìn khác nhau của dữ liệu. Mỗi mô hình được huấn luyện trên một tập hợp con của các đặc trưng và dự đoán nhãn cho dữ liệu không nhãn để bổ sung vào tập dữ liệu huấn luyện của mô hình kia.
- Graph-Based Methods: Sử dụng lý thuyết đồ thị để biểu diễn các điểm dữ liệu dưới dạng các đỉnh, với các cạnh biểu diễn mối quan hệ tương đồng giữa các điểm. Nhãn từ dữ liệu có nhãn được lan truyền qua các cạnh đến các đỉnh chưa có nhãn.
- Label Propagation: Dựa trên lý thuyết đồ thị, phương pháp này lan truyền nhãn từ các điểm dữ liệu có nhãn đến các điểm dữ liệu không nhãn theo mức độ tương đồng.
- Transductive Support Vector Machines (TSVM): Biến thể của SVM, tìm cách tối ưu hóa biên phân cách sao cho các điểm dữ liệu không nhãn rơi vào hai bên của biên một cách phù hợp nhất.
- Entropy Minimization: Khuyến khích các dự đoán của mô hình có độ chắc chắn cao bằng cách tối thiểu hóa độ hỗn loạn (entropy) của các nhãn dự đoán trên dữ liệu không nhãn.
- Pseudo-Labeling: Sử dụng mô hình huấn luyện ban đầu để gán nhãn giả (pseudo-labels) cho dữ liệu không nhãn, sau đó huấn luyện lại mô hình trên cả dữ liệu có nhãn và dữ liệu với nhãn giả.
- Expectation Maximization (EM): Một kỹ thuật khác được sử dụng để ước lượng tham số của mô hình khi có dữ liệu không hoàn chỉnh hoặc không có nhãn.
Những kỹ thuật này giúp tận dụng hiệu quả dữ liệu không nhãn để cải thiện độ chính xác và khả năng tổng quát hóa của mô hình, đặc biệt khi dữ liệu có nhãn khan hiếm.
Ứng dụng của học bán giám sát
Học bán giám sát (Semi-supervised Learning) có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là những lĩnh vực mà việc thu thập dữ liệu có nhãn gặp nhiều khó khăn hoặc tốn kém. Khả năng tận dụng cả dữ liệu có nhãn và không nhãn làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ.
Phân loại văn bản và tài liệu (Text and Document Classification)
Đây là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của học bán giám sát. Việc gán nhãn thủ công cho hàng nghìn tài liệu (ví dụ: phân loại email spam, phân tích cảm xúc bình luận, phân loại tin tức) là rất tốn kém. Học bán giám sát giúp tự động hóa và mở rộng quy trình này.
Ví dụ, một công ty có thể sử dụng một lượng nhỏ email đã được gán nhãn là “spam” hoặc “không spam”, kết hợp với một lượng lớn email chưa được gán nhãn, để xây dựng một bộ lọc spam hiệu quả. Các thuật toán như Self-training hoặc Co-training thường được sử dụng trong trường hợp này.
Xử lý ảnh và thị giác máy tính (Image Processing and Computer Vision)
Trong lĩnh vực này, học bán giám sát được sử dụng cho các bài toán như phân loại ảnh (image classification), nhận dạng đối tượng (object recognition), và phân đoạn ảnh (image segmentation). Việc gán nhãn ảnh đòi hỏi nhiều công sức, đặc biệt là đối với các bộ dữ liệu lớn. Tăng cường data augmentation.
Ví dụ, bạn có thể sử dụng một tập dữ liệu nhỏ các ảnh đã được gán nhãn (ví dụ: ảnh chó, mèo, chim), kết hợp với một tập dữ liệu lớn hơn các ảnh chưa được gán nhãn, để huấn luyện một mô hình nhận dạng đối tượng.
Nhận dạng tiếng nói (Speech Recognition)
Học bán giám sát cũng được áp dụng trong lĩnh vực nhận dạng tiếng nói, giúp cải thiện độ chính xác của các hệ thống nhận dạng tự động. Việc thu thập dữ liệu âm thanh có phiên âm (transcribed audio data) là rất tốn kém, trong khi dữ liệu âm thanh không phiên âm lại rất dồi dào.
Ví dụ, các công ty như Google, Apple, và Amazon sử dụng học bán giám sát để huấn luyện các trợ lý ảo của họ (Google Assistant, Siri, Alexa). Họ sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu âm thanh đã được phiên âm, kết hợp với một lượng lớn dữ liệu âm thanh chưa được phiên âm, để cải thiện khả năng nhận dạng giọng nói.
Tin sinh học (Bioinformatics)
Trong tin sinh học, học bán giám sát được sử dụng để phân tích dữ liệu gen (gene expression data), dự đoán cấu trúc protein (protein structure prediction), và phát hiện các tương tác thuốc (drug discovery). Dữ liệu trong lĩnh vực này thường rất lớn và phức tạp, và việc gán nhãn đòi hỏi kiến thức chuyên môn cao.
Ví dụ, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng học bán giám sát để phân tích dữ liệu biểu hiện gen của hàng nghìn bệnh nhân, trong đó chỉ có một phần nhỏ bệnh nhân được chẩn đoán mắc một loại bệnh cụ thể. Mục tiêu là xác định các gen có liên quan đến bệnh đó.
Phát hiện xâm nhập mạng
Các điểm bất thường có thể là một dấu hiệu cho thấy một cuộc tấn công. Phát hiện những điểm đó có thể giúp bảo vệ hệ thống và dữ liệu khỏi các mối đe doạ.
Semi-supervised learning có thể tìm các mẫu trong một lượng lớn dữ liệu. Ví dụ, một hệ thống có thể được đào tạo với một lượng lớn dữ liệu mạng bình thường và một lượng nhỏ dữ liệu về các cuộc tấn công mạng đã biết.
Học bán giám sát (Semi-supervised Learning) không phải là “phương thuốc thần kỳ” cho mọi bài toán, nhưng nó là một công cụ mạnh mẽ khi dữ liệu có nhãn khan hiếm. Bằng cách kết hợp khéo léo dữ liệu có nhãn và không nhãn, Semi-supervised Learning mở ra những khả năng mới, giúp chúng ta giải quyết các vấn đề thực tế một cách hiệu quả hơn.
Để triển khai các mô hình Semi-supervised Learning, đặc biệt với các bộ dữ liệu lớn, bạn sẽ cần một hạ tầng tính toán đủ mạnh. InterData cung cấp dịch vụ thuê VPS chất lượng giá rẻ và Cloud Server với băng thông cao, dung lượng lưu trữ được tối ưu và cấu hình mạnh mẽ. InterData sử dụng phần cứng thế hệ mới, CPU AMD EPYC/Intel Xeon Platinum, và ổ cứng SSD NVMe U.2, giúp tăng tốc quá trình huấn luyện giúp bạn triển khai các ứng dụng Semi-supervised Learning một cách hiệu quả.
INTERDATA
- Website: Interdata.vn
- Hotline: 1900-636822
- Email: [email protected]
- VPĐD: 240 Nguyễn Đình Chính, P.11. Q. Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh
- VPGD: Số 211 Đường số 5, KĐT Lakeview City, P. An Phú, TP. Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh
