Supervised Learning được xem là giải pháp công nghệ giúp ích trong nhiều nghành nghề dịch vụ của đời sống, trong đó có cả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Trong nội dung bài viết này, tất cả chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về Supervised learning là gì và những khó khăn khi ứng dụng Supervised learning ở doanh nghiệp.

Tìm hiểu về Supervised learning là gì?

Nếu như bạn đang thắc mắc Supervised learning là gì thì dịch nghĩa tiếng Việt của từ này là “Học giám sát”. Đây được xem như một nhóm thuật toán mô phỏng quan hệ giữa biến nguồn vào và biến đầu ra. Với thuật toán nay, doanh nghiệp có thể xử lý các bài toán kinh doanh trong thực tế hợp lý hơn.

Khái niệm về Supervised learning là gì

Các thuật toán của Supervised learning có gồm có 4 dạng là hồi quy, hồi quy logistic, phân loại. phân loại NBN và cây quyết định.

• Hồi quy

Đây là thuật toán chỉ đưa ra dự đoán một giá trị đầu ra duy nhất từ tập hợp nhiều tài liệu nguồn vào.

Ví dụ minh họa là doanh nghiệp sử dụng thuật toán Hồi quy để lấy ra dự đoán giá thành sản phẩm từ các biến nguồn vào như giá nhập liệu sinh sản, ngân sách nhân lực, sinh sản, tiếp thị,…

• Hồi quy logistic

Thuật toán Hồi quy logistic có thể đưa ra các giá trị rời rạc từ tài liệu nguồn vào là một tập hợp các biến độc lập. Thuật toán này còn có thể giúp dự đoán xác suất có thể xẩy ra qua tính năng logit khớp các tài liệu liên quan.

Thuật toán Hồi quy logistic giúp dự đoán xác suất có thể xẩy ra qua logit

• Phân loại

Phân loại trong Supervised learning là gì thì đây là thuật toán có nhãn nguồn vào có nhiều lớp riêng biệt. Hai lớp sẽ là Phân loại nhị phân, 3 lớp trở thành là Phân loại đa lớp.

• Phân loại NBN

Phân loại NBN là mô hình Naive Bayesian. Thuật toán này phù phù hợp với các bộ tài liệu lớn. Doanh nghiệp có thể ứng dụng thuật toán này với công việc có nhiều biến số.

• Cây quyết định

Thuật toán Cây quyết định sẽ đưa ra các giá trị nhánh dựa trên mỗi giá trị nút tài liệu biến nguồn vào. Mỗi nhánh cây là có tài liệu biến nguồn vào tương ứng với một kết quả biến đầu ra.

Thuật toán Cây quyết định

Nguyên tắc hoạt động của Supervised learning

Với vướng mắc nguyên tắc hoạt động của Supervised learning là gì, thực tế Supervised learning hoạt động theo phong cách input và output. Người dùng sẽ đưa vào các biến số tài liệu nguồn vào. Sau đó, các thuật toán của Supervised learning sẽ trả lại các giá trị tài liệu đầu ra theo nhu cầu của người dùng.

Lấy lại ví dụ để khiến cho bạn làm rõ hơn về nguyên tắc hoạt động của Supervised learning. Bạn đang cần tính toán về thời kì sinh sản sản phẩm. Vậy output ở đây sẽ là thời kì cần để sinh sản, các input sẽ sở hữu:

• Số lượng nhân lực, hiệu suất thao tác làm việc của nhân lực.
• Các đầu công việc cần làm, thời kì hoàn thành chúng.
• Thời kì làm ca, thời kì giải lao của công nhân.
• Những yếu tố ảnh hưởng tác động bên phía ngoài đến việc sinh sản.
• Chỉ số hoạt động của máy móc,…

Sau thời điểm đưa các tài liệu input vào, thuật toán sẽ dự đoán thời kì sinh sản. Từ đó, các tài liệu khác cũng được hình thành và phân tích đề giúp doanh nghiệp thiết lập kế hoạch sinh sản và chiến lược bán sản phẩm phù hợp.

Nguyên tắc của Supervised learning theo phong cách input và output

Doanh nghiệp gặp khó khăn gì khi ứng dụng Supervised learning

Trên thực tế, ứng dụng Supervised learning có thể tương trợ doanh nghiệp xử lý được nhiều vấn đề trong hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, việc ứng dụng Supervised learning trong doanh nghiệp lại tồn tại nhiều khó khăn và thử thách.

Thiếu trang thiết bị

Các thuật toán trong Supervised learning luôn yêu cầu có độ xác thực cao của thiết bị máy tính. Nếu thiết bị máy tính không đủ đáp ứng hoạt động của Supervised learning, quá trình nhập tài liệu sẽ không còn thực hiện hay kết quả tài liệu output sẽ không còn trả hoặc trả những giá trị thiếu xác thực.

Giải pháp khắc phục tình trạng này khá đơn giản, doanh nghiệp chỉ việc góp vốn đầu tư lắp ráp các thiết bị máy tính tân tiến đủ để đáp ứng hoạt động của Supervised learning. Tuy nhiên, việc thay thế hay lắp ráp mới thiết bị cũng sẽ tiêu tốn một phần ngân sách không nhỏ của doanh nghiệp.

Nhân sự thiếu các kỹ năng cấp thiết

Supervised learning chỉ là giải pháp công nghệ giúp doanh nghiệp xử lý các vấn đề vận hành. Đối tượng người dùng thực hiện chính của Supervised learning vẫn là nhân sự của doanh nghiệp.

Viên chức gặp khó khăn khi thiếu kỹ năng để ứng dụng Supervised learning

Điều này đã tạo ra khó khăn cho nhiều doanh nghiệp là nhân sự không có hoặc thiếu kỹ năng để ứng dụng hiệu quả Supervised learning. Những kỹ năng mà nhân sự cần để sử dụng được Supervised learning là gì? Cùng tìm hiểu thêm ở phần trong tương lai!

=> Xem thêm: Khóa học Pragmatic Scrum hành dụng

• Khả năng tiếng Anh

Thông thường các tiếng nói trong lập trình, thuật toán Supervised learning đều là tiếng Anh. Người dùng cần có trình độ đọc hiểu tiếng Anh cấp thiết để hiểu được tiếng nói này.

• Kỹ năng thu thập tài liệu

Tài liệu input luôn là phần quan trọng trong Supervised learning. tin tức tài liệu xác thực, phù hợp sẽ giúp đưa ra kết quả dự đoán output tốt nhất. Chính vì vậy, kỹ năng thu thập tài liệu, lựa chọn tài liệu sẽ rất cấp thiết với nhân sự đảm nhận vị trí công việc Supervised learning.

Nhân sự ở vị trí Supervised learning cần có kỹ năng thu thập tài liệu

• Kỹ năng tư duy logic

Supervised learning không chỉ yên cầu độ xác thực, tư duy logic là kỹ năng cấp thiết. Sự logic sẽ giúp nhân sự lựa chọn tài liệu, thuật toán phù hợp để lấy ra các giá trị kết quả hữu ích.

• Kỹ năng IT cơ bản

Thao tác làm việc với những thuật toán, thống kê tài liệu chủ yếu trên máy tính, Vì vậy, kỹ năng IT cơ bản cũng vô cùng quan trọng với nhân sự đảm nhiệm công việc này.

Nội dung bài viết trên đây, Học viện chuyên nghành Agile đã cung cấp cho độc giả một vài thông tin hữu ích về Supervised learning là gì. Hy vọng những thông tin hữu ích này sẽ giúp chúng ta có thể ứng dụng các thuật toán của Supervised learning vào xử lý các vấn đề của doanh nghiệp.

=> Xem thêm: Khái niệm và những kín đáo chưa ai kể về Supervised Learning