Học tập tự giám sát

Học tự giám sát là một kỹ thuật học máy trong đó hệ thống sử dụng dữ liệu đầu vào để xây dựng mô hình dự đoán trong đó không cần sự can thiệp của con người để gắn nhãn dữ liệu. Nó hoạt động bằng cách sử dụng dữ liệu phi cấu trúc để giúp máy xác định các mẫu, mối tương quan và xu hướng mà nó có thể sử dụng để phân loại và dự đoán chính xác dữ liệu mới. Ngược lại với học có giám sát đòi hỏi con người phải can thiệp và gắn nhãn dữ liệu, học tự giám sát cho phép hệ thống học mà không cần bất kỳ sự can thiệp thủ công nào.

Khái niệm Học tập tự giám sát xuất hiện từ học tập tăng cường, được phát triển lần đầu tiên vào cuối những năm 1950. Kể từ đó, nó đã phát triển thành lĩnh vực nghiên cứu riêng biệt và được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng thực tế khác nhau trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, robot và tin sinh học.

Học tập tự giám sát rơi vào hai loại chính: học tập được đào tạo trước và học trực tuyến. Học tập được đào tạo trước sử dụng các bộ dữ liệu hiện có để tạo mô hình dự đoán, trong khi học tập trực tuyến liên tục cập nhật các mô hình khi thu được dữ liệu mới.

Học tự giám sát được đào tạo trước hoạt động bằng cách lấy một tập dữ liệu được gắn nhãn và huấn luyện một mô hình trên đó. Sau đó, mô hình này được sử dụng để xác định các mẫu trong dữ liệu mới và đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu đó. Cách tiếp cận này được sử dụng cho các tập dữ liệu quá lớn để con người có thể gắn nhãn, chẳng hạn như tập dữ liệu hình ảnh cho các ứng dụng thị giác máy tính.

Học tự giám sát trực tuyến, còn được gọi là học tăng cường, là một loại học máy trong đó hệ thống được đào tạo để điều chỉnh hành vi dựa trên phản hồi mà nó nhận được từ môi trường. Kiểu học này cho phép hệ thống học theo thời gian và thích ứng với các tình huống và dữ liệu mới.

Học tập tự giám sát có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ thị giác máy tính đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot. Nó là một công cụ mạnh mẽ có nhiều ứng dụng tiềm năng và có khả năng trở thành một phần quan trọng hơn nữa của máy học trong những năm tới.