Nếu bạn từng nghe về AI và Machine Learning, chắc hẳn bạn đã biết tới Supervised Learning (Học có giám sát) – nơi mà dữ liệu luôn có "nhãn" sẵn, kiểu như: "Đây là con mèo", "Đây là con chó". Nhưng với Unsupervised Learning, AI sẽ tự khám phá ra các mô hình ẩn trong dữ liệu chưa có nhãn (unlabeled data). Bạn cứ tưởng tượng như việc đưa cho AI một đống hình ảnh mà không nói gì cả, và AI sẽ tự tìm ra điểm chung để phân loại.
Công ty bạn có hàng trăm nhân viên, nhưng lại không hề có thông tin ai là "ngôi sao" (top performer) và ai là "thường thường bậc trung". Bạn chỉ có dữ liệu kiểu:
Mức lương
Số năm làm việc
Vậy làm sao để biết nhóm nhân viên nào đang thực sự nổi bật?
Unsupervised Learning sẽ giúp bạn phân nhóm (clustering) dữ liệu này. Kết quả có thể sẽ như hình bạn gửi:
Cluster 1: Nhóm nhân viên hiệu suất cao (High Performers)
Cluster 2: Nhóm nhân viên hiệu suất thấp (Low Performers)
Tất cả chỉ dựa trên việc phát hiện ra các mẫu (patterns) trong dữ liệu!
Phân nhóm người dùng (User Segmentation): Ví dụ trong marketing, chia khách hàng thành các nhóm theo hành vi mua sắm.
Phát hiện bất thường (Anomaly Detection): Phát hiện giao dịch gian lận trong ngân hàng.
Phân tích hình ảnh/video: Tìm ra các đặc điểm chung trong kho dữ liệu hình ảnh khổng lồ.
Ghi nhớ:
Unlabeled Data = Dữ liệu chưa có nhãn, chưa có phân loại rõ ràng.
AI tự tìm ra cấu trúc và mối liên hệ ẩn trong dữ liệu.
Mục tiêu không phải là "dự đoán chính xác", mà là để khám phá và phát hiện những điều mới.
Nếu bạn muốn bắt đầu với Unsupervised Learning, hãy thử tìm hiểu về các thuật toán phổ biến như:
K-Means Clustering (Phân cụm K-Means)
Hierarchical Clustering (Phân cụm phân cấp)
PCA (Phân tích thành phần chính - để giảm chiều dữ liệu)
Unsupervised Learning giúp AI tự khám phá và phân nhóm dữ liệu mà không cần nhãn sẵn có. Điều này mở ra nhiều ứng dụng hữu ích trong các lĩnh vực như marketing, phát hiện gian lận, và phân tích hình ảnh. Hãy bắt đầu tìm hiểu và thử nghiệm với các thuật toán này để khám phá sức mạnh của Unsupervised Learning!
