Unsupervised Learning là gì? Cách hoạt động của học không giám sát

Unsupervised Learning là phương pháp học không giám sát trong Machine Learning, giúp mô hình tìm ra các nhóm, quy luật và mối quan hệ từ dữ liệu chưa được gắn nhãn. Không có đáp án mẫu, mô hình dựa vào đâu để phân tích dữ liệu? Cùng Nhân Hòa tìm hiểu từ khái niệm, cách hoạt động đến các ứng dụng thực tế của phương pháp này trong bài viết dưới đây.

Unsupervised Learning là gì?

Unsupervised Learning (học không giám sát) là phương pháp Machine Learning sử dụng dữ liệu chưa được gắn nhãn để tìm ra những điểm tương đồng, khác biệt hoặc mối quan hệ tiềm ẩn trong dữ liệu.

Khác với Supervised Learning (học có giám sát), mô hình không được cung cấp sẵn đáp án cho từng dữ liệu đầu vào. Thay vào đó, thuật toán tự phân tích dữ liệu để phát hiện các cấu trúc hoặc quy luật có thể chưa được xác định từ trước.

Ví dụ, một doanh nghiệp có dữ liệu của hàng nghìn khách hàng gồm lịch sử mua hàng, tần suất truy cập và giá trị đơn hàng nhưng chưa biết nên chia khách hàng thành những nhóm nào. Unsupervised Learning có thể phân tích các đặc điểm này để tìm ra những nhóm khách hàng có hành vi tương đồng. Doanh nghiệp sau đó dựa vào đặc điểm của từng nhóm để xây dựng chiến lược tiếp cận phù hợp. 

Unsupervised Learning hoạt động như thế nào?

Học không giám sát bắt đầu với một tập dữ liệu chưa được gắn nhãn. Mô hình phân tích các đặc điểm của dữ liệu để tìm ra những điểm tương đồng, khác biệt hoặc mối quan hệ có ý nghĩa. Quy trình cơ bản gồm:

Dữ liệu chưa gắn nhãn → chọn phương pháp phù hợp → mô hình phân tích dữ liệu → tìm nhóm hoặc quy luật → đánh giá kết quả.

Chẳng hạn, nếu mục tiêu là tìm những khách hàng có hành vi tương đồng, doanh nghiệp có thể sử dụng thuật toán phân cụm. Nếu muốn tìm những sản phẩm thường được mua cùng nhau, bài toán có thể sử dụng phương pháp học  luật kết hợp.

Một điểm cần lưu ý là thuật toán không tự hiểu ý nghĩa của kết quả theo cách con người hiểu. Chẳng hạn, mô hình có thể phát hiện một nhóm khách hàng có hành vi tương đồng, nhưng việc xác định đó là “khách hàng trung thành”, “khách hàng có giá trị cao” hay một nhóm khác vẫn cần dựa trên phân tích của con người. 

Các phương pháp học không giám sát phổ biến

Unsupervised Learning có nhiều thuật toán khác nhau, nhưng với người mới tìm hiểu, có thể tập trung vào 3 nhóm phương pháp chính: phân cụm, học luật kết hợp và giảm chiều dữ liệu. Cách phân chia này cũng giúp xác định phương pháp phù hợp với từng mục tiêu.

Phân cụm (Clustering)

Clustering là phương pháp chia dữ liệu thành các nhóm dựa trên mức độ tương đồng mà không cần xác định nhãn trước. Đây là cách tiếp cận phổ biến trong các bài toán phân khúc khách hàng, phân nhóm sản phẩm và phân tích hành vi. Một số thuật toán thường gặp:

• K-Means: Chia dữ liệu thành một số cụm nhất định dựa trên khoảng cách giữa các điểm dữ liệu. K-Means thường được sử dụng để phân nhóm khách hàng hoặc sản phẩm.
• Hierarchical Clustering: Xây dựng các nhóm theo dạng phân cấp, giúp quan sát mối quan hệ giữa dữ liệu ở nhiều mức độ khác nhau.
• DBSCAN: Tìm các nhóm dựa trên mật độ dữ liệu và có thể nhận diện những điểm nằm tách biệt khỏi các cụm chính.

Học luật kết hợp (Association Rule Learning)

Association Rule Learning tìm kiếm những mối quan hệ thường xuyên xuất hiện giữa các dữ liệu. Thay vì hỏi “dữ liệu này thuộc nhóm nào?”, phương pháp tập trung vào câu hỏi “những dữ liệu nào thường xuất hiện cùng nhau?”. Ví dụ, khi phân tích lịch sử mua hàng, doanh nghiệp có thể phát hiện khách hàng mua sản phẩm A thường có xu hướng mua thêm sản phẩm B. Đây là cơ sở của Market Basket Analysis, thường được sử dụng để phân tích hành vi mua hàng và hỗ trợ bán chéo.

Hai thuật toán phổ biến là Apriori và FP-Growth. Apriori tìm các tập mục thường xuyên xuất hiện cùng nhau, trong khi FP-Growth sử dụng cách tiếp cận khác để khai thác các mẫu phổ biến hiệu quả hơn trong nhiều trường hợp.

Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Dimensionality Reduction là phương pháp giảm số lượng đặc trưng của dữ liệu nhưng vẫn cố gắng giữ lại những thông tin quan trọng. Phương pháp này hữu ích khi dữ liệu có quá nhiều biến khiến việc xử lý, phân tích hoặc trực quan hóa trở nên phức tạp.

PCA (Principal Component Analysis) là một phương pháp phổ biến, giúp chuyển đổi dữ liệu nhiều chiều thành một số thành phần mới có thể đại diện cho phần lớn thông tin quan trọng. Nhờ đó, dữ liệu trở nên đơn giản hơn và dễ quan sát hơn trong một số bài toán.

Unsupervised Learning được ứng dụng như thế nào?

Phương pháp này có thể được sử dụng trong nhiều bài toán mà dữ liệu chưa được phân loại hoặc doanh nghiệp chưa biết trước cấu trúc bên trong dữ liệu.

• Phân khúc khách hàng: Phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng, tần suất tương tác hoặc giá trị giao dịch, từ đó hỗ trợ xây dựng chiến lược tiếp cận phù hợp.
• Phát hiện bất thường: Tìm những dữ liệu có đặc điểm khác biệt đáng kể so với phần còn lại, hỗ trợ phát hiện giao dịch hoặc hành vi cần kiểm tra.
• Phân tích hành vi người dùng: Tìm ra các nhóm hành vi tương đồng trên website hoặc ứng dụng để hiểu rõ hơn cách người dùng tương tác.
• Hệ thống đề xuất: Phân tích sự tương đồng giữa người dùng, sản phẩm hoặc nội dung để hỗ trợ đưa ra các đề xuất phù hợp.
• Phân tích hình ảnh và văn bản: Nhóm những hình ảnh hoặc nội dung có đặc điểm tương đồng khi dữ liệu chưa được phân loại sẵn.
• Giảm chiều dữ liệu: Đơn giản hóa dữ liệu có nhiều đặc trưng để hỗ trợ phân tích, trực quan hóa hoặc xử lý ở các bước tiếp theo.

>>> Xem thêm: Khác biệt giữa Machine Learning với Deep Learning

Sự khác biệt giữa Semi-Supervised, Supervised và Unsupervised Learning là gì?

Supervised Learning (học có giám sát), Unsupervised Learning (học không giám sát) và Semi-Supervised Learning (học bán giám sát) khác nhau chủ yếu ở cách sử dụng dữ liệu và mục tiêu huấn luyện mô hình. Bảng dưới đây giúp phân biệt nhanh ba phương pháp: 

>>> Xem thêm: Supervised Learning là gì? Ứng dụng của học có giám sát

Ưu, nhược điểm và khi nào nên sử dụng  Unsupervised Learning

Học không giám sát giúp khai thác dữ liệu chưa được gắn nhãn nhưng cũng có những hạn chế cần cân nhắc trước khi áp dụng vào thực tế.

Ưu điểm của học không giám sát

• Không cần dữ liệu gắn nhãn: Mô hình có thể làm việc với dữ liệu chưa được phân loại, giúp giảm thời gian và công sức chuẩn bị dữ liệu.
• Phát hiện những mẫu chưa biết trước: Thuật toán có thể tìm ra các nhóm, mối quan hệ hoặc điểm bất thường mà con người chưa xác định từ đầu.
• Hỗ trợ phân tích lượng dữ liệu lớn: Khi doanh nghiệp có nhiều dữ liệu nhưng chưa biết cách phân loại, Unsupervised Learning có thể giúp tìm ra cấu trúc và đặc điểm nổi bật trong tập dữ liệu.
• Có nhiều hướng ứng dụng: Phương pháp này có thể được sử dụng cho phân khúc khách hàng, phân tích hành vi, phát hiện bất thường, tìm mối quan hệ giữa các dữ liệu và giảm chiều dữ liệu.

Hạn chế của học không giám sát

• Khó xác định kết quả đúng hay sai: Vì dữ liệu không có nhãn đáp án nên việc đánh giá chất lượng kết quả thường phức tạp hơn so với Supervised Learning.
• Kết quả phụ thuộc vào dữ liệu: Dữ liệu thiếu chính xác, nhiều nhiễu hoặc có đặc điểm không phù hợp có thể khiến mô hình tạo ra những nhóm hoặc mối quan hệ khó có ý nghĩa thực tế.
• Cần con người diễn giải kết quả: Mô hình có thể tìm ra một nhóm dữ liệu nhưng không tự biết nhóm đó đại diện cho điều gì. Người dùng vẫn cần phân tích để đưa kết quả vào đúng bối cảnh.
• Lựa chọn thuật toán ảnh hưởng đến kết quả: Các thuật toán khác nhau có thể tạo ra cách phân nhóm hoặc kết quả khác nhau trên cùng một tập dữ liệu. Vì vậy, cần lựa chọn phương pháp phù hợp với mục tiêu và đặc điểm dữ liệu.

Câu hỏi thường gặp về Unsupervised Learning là gì?

Có thể kết hợp Supervised và Unsupervised Learning không?

Có. Trong thực tế, hai phương pháp có thể được sử dụng kết hợp trong cùng một quy trình Machine Learning. Chẳng hạn, học không giám sát có thể được dùng trước để khám phá và phân nhóm dữ liệu, sau đó kết quả này hỗ trợ bước xây dựng mô hình Supervised Learning.

Làm thế nào để đánh giá kết quả của Unsupervised Learning?

Việc đánh giá thường phức tạp hơn mô hình có nhãn vì không có đáp án chuẩn để đối chiếu. Tùy bài toán, người dùng có thể kết hợp các chỉ số đánh giá, trực quan hóa dữ liệu và quan trọng nhất là kiểm tra xem kết quả có ý nghĩa trong bối cảnh thực tế hay không.

Dữ liệu càng nhiều thì mô hình càng hiệu quả?

Không nhất thiết. Số lượng dữ liệu lớn có thể cung cấp nhiều thông tin hơn cho mô hình, nhưng chất lượng và đặc điểm của dữ liệu cũng rất quan trọng. Dữ liệu nhiều nhưng chứa quá nhiều nhiễu, thiếu thông tin hoặc không phù hợp với mục tiêu phân tích vẫn có thể dẫn đến kết quả không hữu ích.

>>> Xem thêm: Thuật ngữ AI là gì? Top 35 khái niệm trí tuệ nhân tạo phổ biến

Kết luận

Unsupervised Learning là phương pháp học không giám sát giúp mô hình khám phá nhóm, quy luật và mối quan hệ trong dữ liệu chưa được gắn nhãn. Với các phương pháp như phân cụm, học luật kết hợp và giảm chiều dữ liệu, mô hình này được ứng dụng rộng rãi trong phân khúc khách hàng, phát hiện bất thường, phân tích hành vi và nhiều bài toán dữ liệu khác.