01 thg 11, 2025·8 phút
Yann LeCun: Người tiên phong của Deep Learning & AI tự‑giám sát
Tìm hiểu ý tưởng và cột mốc chính của Yann LeCun — từ CNNs và LeNet đến học tự‑giám sát — và vì sao công trình của ông vẫn định hình AI ngày nay.
Tìm hiểu ý tưởng và cột mốc chính của Yann LeCun — từ CNNs và LeNet đến học tự‑giám sát — và vì sao công trình của ông vẫn định hình AI ngày nay.
Yann LeCun là một trong những nhà nghiên cứu có những ý tưởng lặng lẽ trở thành “cài đặt mặc định” của AI hiện đại. Nếu bạn từng dùng mở khóa theo kiểu Face ID, gắn thẻ ảnh tự động, hoặc bất kỳ hệ thống nào nhận diện vật trong ảnh, bạn đang sống với những lựa chọn thiết kế mà LeCun góp phần chứng minh có thể hoạt động ở quy mô lớn.
Ảnh hưởng của LeCun không dừng ở một phát minh đơn lẻ. Ông góp phần đưa tư duy kỹ thuật thực dụng vào AI: xây hệ thống học các biểu diễn hữu ích từ dữ liệu thực, chạy hiệu quả và cải thiện theo kinh nghiệm. Sự kết hợp đó — rõ ràng về khoa học cộng với yêu cầu hiệu năng thực tế — xuất hiện ở mọi thứ từ sản phẩm thị giác máy đến pipeline huấn luyện mô hình ngày nay.
Deep learning là một cách tiếp cận rộng: dùng mạng nơ‑ron nhiều lớp để học mẫu từ dữ liệu thay vì mã hóa luật bằng tay.
Self-supervised learning là một chiến lược huấn luyện: hệ thống tự tạo ra nhiệm vụ học từ chính dữ liệu (ví dụ, dự đoán phần bị thiếu), giúp học từ lượng lớn dữ liệu không gắn nhãn. LeCun là người ủng hộ mạnh mẽ SSL vì nó phù hợp hơn với cách con người và động vật học — qua quan sát, không phải hướng dẫn liên tục.
Đây là phần tiểu sử, phần tour các ý tưởng cốt lõi: cách công trình mạng nơ‑ron ban đầu dẫn tới mạng tích chập, tại sao representation learning trở nên trung tâm, và vì sao học tự‑giám sát giờ là con đường nghiêm túc tới AI mạnh hơn. Cuối bài sẽ là những điểm rút ra thực tế cho các đội xây dựng hệ thống AI ngày nay.
Một lưu ý ngắn về nhãn “cha đẻ của deep learning”: đó là cách nói phổ biến (thường áp dụng cho LeCun, Geoffrey Hinton và Yoshua Bengio), không phải chức danh chính thức. Điều quan trọng là chuỗi ý tưởng đã trở thành nền tảng.
Sự nghiệp đầu của Yann LeCun dễ hiểu nhất như một đặt cược kiên định vào một ý tưởng: máy tính nên học các đặc trưng đúng từ dữ liệu thô, thay vì dựa vào con người thiết kế tay.
Trong giữa cuố i thập niên 1980 đến cuối 1980s, LeCun tập trung vào một vấn đề thực dụng, dai dẳng: làm sao để máy nhận ra mẫu trong dữ liệu lộn xộn như ảnh.
Đến cuối 1980s và đầu 1990s, ông thúc đẩy các phương pháp mạng nơ‑ron có thể được huấn luyện end-to-end — nghĩa là bạn đưa vào ví dụ, hệ thống tự điều chỉnh để tốt hơn.
Giai đoạn này chuẩn bị cho những công trình ông nổi tiếng về sau (như CNNs và LeNet), nhưng câu chuyện chính là tư duy: ngừng tranh luận về các quy tắc; bắt đầu học từ dữ liệu.
Nhiều AI trước cố gắng mã hóa trí tuệ như các quy tắc rõ ràng: “nếu X thì Y.” Cách đó ổn trong môi trường kiểm soát chặt, nhưng khó khi thế giới có nhiễu — chữ viết tay khác nhau, ánh sáng thay đổi, góc nhìn lệch.
Cách của LeCun nghiêng về học thống kê: huấn luyện một mô hình trên nhiều ví dụ, để nó phát hiện ra các mẫu mà con người có thể không mô tả rõ. Thay vì liệt kê hàng dài quy tắc cho chữ số “7”, bạn cho hệ thống hàng nghìn chữ số 7, và nó học một biểu diễn tách “7” ra khỏi “1”, “2”, v.v.
Ngay từ đầu, mục tiêu không chỉ là “đưa ra câu trả lời đúng.” Mà là học các biểu diễn nội bộ hữu ích — các đặc trưng gọn, có thể tái sử dụng giúp quyết định sau này dễ hơn. Chủ đề này chạy suốt các công trình tiếp theo: mô hình thị giác tốt hơn, huấn luyện có thể mở rộng, và cuối cùng là đẩy mạnh học tự‑giám sát.
CNN là một loại mạng thiết kế để “nhìn” mẫu trong dữ liệu dạng lưới như ảnh (hoặc khung video). Mẹo chính là convolution.
Hãy nghĩ convolution như một bộ dò mẫu nhỏ trượt trên ảnh. Ở mỗi vị trí, nó hỏi: “Tôi có thấy một cạnh, góc, sọc hay kết cấu ở chỗ này không?” Bộ dò giống nhau được dùng khắp nơi, nên nó phát hiện mẫu dù xuất hiện ở đâu.
Kết nối cục bộ: mỗi bộ dò nhìn một miếng nhỏ (không phải toàn ảnh). Điều này giúp học dễ hơn vì các pixel gần nhau thường liên quan.
Trọng số dùng chung: bộ dò trượt dùng cùng các số (trọng số) ở mọi vị trí. Điều này giảm mạnh số tham số và giúp mô hình nhận ra cùng một đặc trưng ở các vị trí khác nhau.
Pooling (hoặc giảm mẫu): sau khi phát hiện đặc trưng, mạng thường tóm tắt các phản hồi gần nhau (ví dụ, lấy max hoặc trung bình). Pooling giữ tín hiệu mạnh nhất, giảm kích thước và thêm chút “độ mềm” để các dịch chuyển nhỏ không phá nhận dạng.
Ảnh có cấu trúc: pixel gần nhau tạo hình có ý nghĩa; cùng một đối tượng có thể xuất hiện ở bất cứ đâu; và các mẫu lặp lại. CNN gắn những giả định này vào kiến trúc, nên chúng học được đặc trưng thị giác hữu ích với ít dữ liệu và tính toán hơn so với mạng fully connected.
CNN không chỉ đơn thuần là “một bộ phân loại lớn.” Nó là một chuỗi xây dựng đặc trưng: lớp đầu phát hiện cạnh, lớp giữa kết hợp thành bộ phận, và lớp sau ghép thành đối tượng.
Ngoài ra, CNN không “hiểu” cảnh theo nghĩa con người; chúng học các tín hiệu thống kê từ dữ liệu huấn luyện. Đó là lý do chất lượng dữ liệu và đánh giá quan trọng ngang với mô hình.
LeNet là một trong những ví dụ sớm rõ ràng cho thấy deep learning hữu dụng, không chỉ là thú vị. Phát triển vào thập niên 1990 bởi Yann LeCun và cộng sự, nó thiết kế để nhận dạng ký tự viết tay — đặc biệt là chữ số — như trên séc, mẫu đơn và các tài liệu quét khác.
Ở mức cao, LeNet nhận một ảnh (ví dụ, một crop xám nhỏ chứa một chữ số) và cho ra một phân loại (0–9). Nghe có vẻ bình thường bây giờ, nhưng quan trọng vì nó nối kết toàn bộ pipeline: trích xuất đặc trưng và phân loại được học như một hệ thống duy nhất.
Thay vì dựa vào quy tắc thiết kế tay — như “phát hiện cạnh, đo vòng, rồi áp cây quyết định” — LeNet học các đặc trưng thị giác nội bộ trực tiếp từ các ví dụ có gắn nhãn.
Tác động của LeNet không dựa trên demo bóng bẩy. Nó có ảnh hưởng vì nó cho thấy cách học end-to-end có thể hoạt động cho nhiệm vụ thị giác thực tế:
Ý tưởng “học đặc trưng và bộ phân loại cùng nhau” là sợi chỉ đỏ dẫn tới các thành công deep learning sau này.
Nhiều thói quen quen thuộc trong deep learning ngày nay đã thấy trước trong triết lý cơ bản của LeNet:
Dù các mô hình hiện đại dùng nhiều dữ liệu, tính toán và kiến trúc sâu hơn, LeNet giúp chuẩn hoá ý tưởng rằng mạng nơ‑ron có thể là công cụ kỹ thuật thực tế — đặc biệt cho các vấn đề nhận thức.
Cần khiêm tốn: LeNet không phải “mạng sâu đầu tiên,” và không đơn độc kích hoạt cơn bùng nổ deep learning. Nhưng nó là một mốc được công nhận rõ ràng, cho thấy các biểu diễn học được có thể vượt trội pipeline thủ công trên một bài toán quan trọng — nhiều năm trước khi deep learning trở thành xu hướng chính.
Representation learning là ý tưởng rằng mô hình không chỉ học một câu trả lời cuối cùng (như “mèo” hay “chó”) — nó nên học các đặc trưng nội bộ hữu ích giúp nhiều quyết định khác trở nên dễ hơn.
Hãy nghĩ về sắp xếp một tủ quần áo lộn xộn. Bạn có thể gán nhãn từng món (“áo xanh,” “áo khoác mùa đông,” “giày chạy”). Hoặc bạn có thể tạo các danh mục tổ chức — theo mùa, theo loại, theo kích thước — rồi dùng chúng để tìm nhanh.
Một “biểu diễn” tốt giống như những danh mục đó: một cách mô tả gọn giúp nhiều tác vụ sau dễ hơn.
Trước deep learning, các đội thường thiết kế đặc trưng thủ công: bộ dò cạnh, mô tả kết cấu, phép đo tinh chỉnh. Cách này có hai hạn chế lớn:
Đóng góp cốt lõi của LeCun — được phổ biến qua mạng tích chập — là cho thấy học đặc trưng trực tiếp từ dữ liệu có thể vượt trội pipeline thủ công, đặc biệt khi bài toán rắc rối và đa dạng. Thay vì chỉ bảo hệ thống nhìn đâu, bạn để nó khám phá các mẫu thực sự dự đoán.
Khi một mô hình học được biểu diễn mạnh, bạn có thể tái dùng nó. Một mạng học cấu trúc thị giác tổng quát (cạnh → hình → bộ phận → đối tượng) có thể được điều chỉnh cho nhiệm vụ mới với ít dữ liệu hơn: phát hiện khuyết tật, phân loại ảnh y tế, ghép sản phẩm, v.v.
Đó là phép màu thực dụng của biểu diễn: bạn không bắt đầu từ con số không mỗi lần — bạn xây trên một “hiểu biết” có thể tái sử dụng.
Nếu bạn xây AI trong đội, học biểu diễn gợi ý thứ tự ưu tiên đơn giản:
Làm tốt ba cái đó, biểu diễn tốt hơn — và hiệu năng tốt hơn — thường theo sau.
Self-supervised learning là cách để AI học bằng cách biến dữ liệu thô thành “bài kiểm tra” cho chính nó. Thay vì dựa vào con người gắn nhãn từng ví dụ (mèo, chó, spam), hệ thống tự tạo nhiệm vụ dự đoán từ dữ liệu và học bằng cách cố gắng trả lời đúng.
Hãy nghĩ như học ngôn ngữ bằng cách đọc: bạn không cần thầy gắn nhãn từng câu — bạn học các quy tắc bằng cách đoán từ tiếp theo và kiểm tra mình đúng hay sai.
Một vài nhiệm vụ tự‑giám sát phổ biến dễ hình dung:
Gắn nhãn tốn thời gian, tiền và thường thiếu nhất quán. SSL tận dụng lượng lớn dữ liệu không gắn nhãn mà tổ chức đã có — ảnh, tài liệu, ghi âm cuộc gọi, log cảm biến — để học các biểu diễn tổng quát. Sau đó, với một tập nhãn nhỏ hơn, bạn fine‑tune mô hình cho công việc cụ thể.
SSL là động lực chính phía sau nhiều hệ thống hiện đại trong:
Chọn giữa supervised, unsupervised và self‑supervised chủ yếu là đong đếm một thứ: bạn có thể thu thập tín hiệu gì ở quy mô.
Supervised learning huấn luyện trên input kèm nhãn do con người cung cấp (ví dụ, “ảnh này có mèo”). Hiệu quả khi nhãn chính xác.
Unsupervised learning tìm cấu trúc không cần nhãn (ví dụ, phân cụm khách hàng theo hành vi). Hữu ích, nhưng “cấu trúc” có thể mơ hồ và kết quả không luôn tương ứng với mục tiêu kinh doanh.
Self‑supervised learning là con đường thực tế ở giữa: nó tạo mục tiêu huấn luyện từ chính dữ liệu (dự đoán từ/khung/miếng ảnh bị mask). Bạn vẫn có tín hiệu học, nhưng không cần nhãn thủ công.
Dữ liệu có nhãn đáng đầu tư khi:
Nhãn trở thành nút thắt khi:
Mẫu phổ biến là:
Cách này thường giảm nhu cầu gắn nhãn, cải thiện hiệu năng trong cấu hình ít dữ liệu và chuyển tốt hơn sang nhiệm vụ liên quan.
Lựa chọn tốt nhất thường bị giới hạn bởi khả năng gắn nhãn, mức độ thay đổi theo thời gian và phạm vi bạn muốn mô hình tổng quát hoá vượt ra ngoài một nhiệm vụ hẹp.
Energy‑based models (EBM) là cách nghĩ về học gần với “xếp hạng” hơn là “gán nhãn.” Thay vì ép mô hình cho một đáp án duy nhất (như “mèo” hay “không phải mèo”), EBM học một hàm chấm điểm: gán "năng lượng" thấp (tốt) cho các cấu hình hợp lý và năng lượng cao cho những cấu hình không hợp lý.
Một “cấu hình” có thể là nhiều thứ: một ảnh và chú thích đề xuất, một cảnh thiếu và các vật bị che, hoặc trạng thái robot và hành động đề xuất. Công việc của EBM là nói: “Cặp này khớp” (năng lượng thấp) hay “Trông không nhất quán” (năng lượng cao).
Ý tưởng đơn giản này mạnh vì nó không bắt thế giới phải co về một nhãn duy nhất. Bạn có thể so sánh các phương án và chọn phương án có điểm tốt nhất — giống cách con người thường giải quyết: cân nhắc lựa chọn, loại bỏ cái vô lý và tinh chỉnh.
EBM cho phép mục tiêu huấn luyện linh hoạt. Bạn có thể huấn luyện mô hình kéo ví dụ thật xuống (năng lượng thấp) và đẩy ví dụ sai/phủ định lên (năng lượng cao). Điều này khuyến khích học cấu trúc hữu ích trong dữ liệu — quy luật, ràng buộc và mối quan hệ — thay vì nhớ máy móc một ánh xạ input→output.
LeCun liên kết góc nhìn này với các mục tiêu rộng hơn như “world models”: các mô hình nội bộ nắm bắt cách thế giới hoạt động. Nếu một mô hình có thể chấm điểm mức độ hợp lý, nó có thể hỗ trợ lập kế hoạch bằng cách đánh giá tương lai ứng viên hoặc chuỗi hành động và ưu tiên những chuỗi giữ tính nhất quán với thực tế.
LeCun hiếm ở chỗ ảnh hưởng của ông trải dài cả nghiên cứu học thuật và các lab công nghiệp lớn. Ở trường đại học và viện nghiên cứu, công trình của ông giúp định hướng mạng nơ‑ron như một lựa chọn nghiêm túc thay cho đặc trưng thiết kế tay — ý tưởng sau đó trở thành mặc định trong computer vision và hơn thế nữa.
Một lĩnh vực nghiên cứu không tiến chỉ qua các bài báo; nó còn tiến bằng các nhóm quyết định xây gì tiếp theo, dùng benchmark nào và ý tưởng nào đáng mở rộng. Bằng cách dẫn dắt nhóm và hướng dẫn thế hệ nghiên cứu, LeCun giúp biến representation learning — và sau đó là self‑supervised learning — thành chương trình dài hạn chứ không phải thí nghiệm đơn lẻ.
Lab công nghiệp quan trọng vì vài lý do thực tế:
Meta AI là một ví dụ nổi bật: nơi các nhóm nghiên cứu cơ bản có thể thử ý tưởng ở quy mô và thấy lựa chọn mô hình ảnh hưởng thế nào tới hệ thống thật.
Khi lãnh đạo đẩy nghiên cứu về biểu diễn tốt hơn, ít phụ thuộc nhãn hơn và tổng quát mạnh hơn, các ưu tiên đó lan tỏa. Chúng ảnh hưởng tới công cụ người dùng — tổ chức ảnh, dịch, tính năng truy cập như mô tả ảnh, hiểu nội dung và gợi ý. Dù người dùng chưa từng nghe “self‑supervised,” lợi ích có thể là mô hình thích ứng nhanh hơn, cần ít chú thích hơn và xử lý đa dạng thế giới thực mềm dẻo hơn.
Năm 2018, Yann LeCun nhận ACM A.M. Turing Award — thường được gọi là “Giải Nobel của ngành tin học.” Tóm lại, giải công nhận cách deep learning làm chuyển đổi lĩnh vực: thay vì mã hóa bằng tay các quy tắc cho thị giác hay giọng nói, các nhà nghiên cứu huấn luyện hệ thống học các đặc trưng hữu ích từ dữ liệu, mở ra bước nhảy lớn về độ chính xác và tính hữu dụng thực tế.
Giải được chia sẻ với Geoffrey Hinton và Yoshua Bengio. Điều đó quan trọng vì nó phản ánh câu chuyện deep learning hiện đại: nhiều nhóm đẩy từng mảnh tiến lên, đôi khi song song, đôi khi dựa trên công trình của nhau.
Không phải một bài báo hay một mô hình duy nhất. Mà là cả một cung dài ý tưởng trở thành hệ thống thực tế — đặc biệt là mạng nơ‑ron có thể huấn luyện ở quy mô và học các biểu diễn tổng quát.
Giải thưởng có thể khiến tiến bộ trông như qua vài “anh hùng,” nhưng thực tế là cộng đồng đóng vai trò lớn:
Vì vậy Giải Turing nên được xem như đèn spotlight lên một bước ngoặt trong tin học — do cộng đồng thúc đẩy — nơi LeCun, Hinton và Bengio mỗi người góp phần làm deep learning vừa có uy tín vừa có thể triển khai.
Dù deep learning thành công, công trình của LeCun nằm trong một cuộc tranh luận sôi động: hệ thống ngày nay làm tốt điều gì, vẫn còn yếu ở đâu, và hướng nghiên cứu nào có thể thu hẹp khoảng cách.
Một vài câu hỏi lặp lại trong các lab và nhóm sản phẩm:
Deep learning truyền thống ăn nhiều dữ liệu: mô hình supervised cần tập nhãn lớn, tốn kém và có thể chứa thiên lệch con người.
Tổng quát hoá không đồng đều. Mô hình có thể ấn tượng trên benchmark nhưng gặp khó khi triển khai vào môi trường lộn xộn hơn — dân số mới, thiết bị mới, luồng công việc mới hoặc chính sách mới. Khoảng cách này là lý do các đội đầu tư mạnh vào giám sát, huấn luyện lại và đánh giá ngoài một tập kiểm thử đơn lẻ.
SSL cố giảm phụ thuộc vào nhãn bằng cách học từ cấu trúc vốn có trong dữ liệu thô — dự đoán phần thiếu, học tính bất biến, hay căn chỉnh các "view" khác nhau của cùng nội dung.
Lời hứa đơn giản: nếu hệ thống có thể học biểu diễn hữu ích từ lượng lớn văn bản, ảnh, âm thanh hoặc video không gắn nhãn, thì tập nhãn nhỏ hơn có thể đủ để tinh chỉnh cho nhiệm vụ cụ thể. SSL cũng khuyến khích học các đặc trưng tổng quát hơn, dễ chuyển giữa các bài toán.
Đã được chứng minh: SSL và representation learning có thể cải thiện mạnh hiệu năng và khả năng tái sử dụng giữa các nhiệm vụ, đặc biệt khi nhãn hiếm.
Vẫn là nghiên cứu: học reliably các world models, lập kế hoạch và suy luận thành phần; ngăn lỗi khi chuyển đổi phân phối; và xây hệ thống học liên tục mà không quên hay trôi dạt.
Công trình của LeCun nhắc rằng “state of the art” kém quan trọng hơn phù hợp mục đích. Nếu bạn xây AI trong sản phẩm, lợi thế thường đến từ chọn cách đơn giản nhất đáp ứng ràng buộc thực tế.
Trước khi chọn mô hình, ghi rõ “tốt” nghĩa là gì trong bối cảnh của bạn: kết quả người dùng, chi phí lỗi, độ trễ và gánh nặng bảo trì.
Một kế hoạch đánh giá thực tế thường gồm:
Đối xử với dữ liệu như một tài sản có lộ trình. Gắn nhãn tốn kém, nên làm có chủ ý:
Một quy tắc hữu ích: đầu tư sớm vào chất lượng và bao phủ dữ liệu trước khi đuổi theo mô hình lớn hơn.
CNN vẫn là lựa chọn mặc định mạnh cho nhiều nhiệm vụ thị giác, nhất là khi bạn cần hiệu quả và hành vi dự đoán được trên ảnh (phân loại, phát hiện, pipeline giống OCR). Kiến trúc mới hơn có thể thắng về độ chính xác hoặc linh hoạt đa phương thức, nhưng thường tốn hơn về tính toán, độ phức tạp và nỗ lực triển khai.
Nếu ràng buộc của bạn chặt (mobile/edge, throughput cao, ngân sách huấn luyện giới hạn), một CNN được tinh chỉnh tốt với dữ liệu tốt thường thắng một mô hình “xịn” nhưng giao trễ.
Một chủ đề lặp lại trong công trình của LeCun là tư duy end-to-end: không chỉ mô hình mà cả pipeline quanh nó — thu thập dữ liệu, đánh giá, triển khai và lặp lại. Trong thực tế, nhiều đội bị mắc kẹt không phải vì kiến trúc sai, mà vì mất quá nhiều thời gian xây bề mặt sản phẩm xung quanh (công cụ quản trị, UI gắn nhãn, quy trình phê duyệt, dashboard giám sát).
Đây là nơi các công cụ “vibe-coding” hiện đại có thể giúp. Ví dụ, Koder.ai cho phép đội thử nghiệm và triển khai web, backend và app mobile qua workflow chat — hữu ích khi bạn cần app đánh giá nội bộ nhanh (một dashboard React với backend Go + PostgreSQL), muốn snapshots/rollback trong vòng lặp nhanh, hoặc cần xuất mã nguồn và triển khai với domain tuỳ chỉnh khi quy trình ổn định. Ý là không thay thế nghiên cứu ML; mà giảm ma sát giữa ý tưởng mô hình tốt và hệ thống dùng được.
Ông đã chứng minh rằng các biểu diễn được học (những đặc trưng mà mô hình tự khám phá từ dữ liệu) có thể hơn hẳn các quy tắc do con người thiết kế khi xử lý dữ liệu thực, nhiễu như ảnh. Tư duy này — huấn luyện end-to-end, tối ưu hiệu năng thực tế và tạo ra các đặc trưng có thể tái sử dụng — trở thành khuôn mẫu cho nhiều hệ thống AI hiện nay.
Deep learning là phương pháp rộng: sử dụng mạng nơ‑ron nhiều tầng để học mẫu từ dữ liệu.
Self-supervised learning (SSL) là một chiến lược huấn luyện: mô hình tự tạo tín hiệu học từ dữ liệu thô (ví dụ, dự đoán phần bị che). SSL thường giảm nhu cầu nhãn bằng tay và có thể sinh ra các biểu diễn dễ tái sử dụng.
Convolution là việc “trượt” một bộ dò nhỏ (bộ lọc) trên ảnh để tìm các mẫu như cạnh hoặc kết cấu ở bất cứ đâu xuất hiện. Việc dùng lại cùng một bộ dò khắp ảnh giúp học hiệu quả hơn và giúp nhận dạng vẫn hoạt động khi đối tượng di chuyển trong khung hình.
Ba ý chính:
LeNet cho thấy một mạng nơ‑ron end-to-end có thể giải một bài toán giống như nghiệp vụ (nhận dạng chữ số viết tay) với hiệu năng đủ tốt để triển khai. Nó giúp bình thường hóa ý tưởng rằng extractor đặc trưng và bộ phân loại có thể được học cùng lúc thay vì làm pipeline thủ công.
Đó là ý tưởng rằng mô hình nên học các đặc trưng nội bộ hữu ích chứ không chỉ một nhãn cuối cùng. Các biểu diễn mạnh giúp các tác vụ tiếp theo dễ dàng hơn, cho phép transfer learning và thường bền vững hơn so với đặc trưng do con người thiết kế.
Dùng supervised khi bạn có nhiều nhãn chất lượng cao và nhiệm vụ ổn định.
Dùng pretraining tự‑giám sát + fine‑tune khi bạn có nhiều dữ liệu thô nhưng ít nhãn, hoặc khi miền thay đổi.
Dùng unsupervised khi mục tiêu là khám phá (phân cụm, phát hiện bất thường), rồi kiểm chứng bằng các metric đầu ra.
Các nhiệm vụ SSL thường gặp là:
Sau khi pretrain, bạn thường fine‑tune trên tập nhỏ có nhãn cho nhiệm vụ mục tiêu.
Một energy-based model học một hàm chấm điểm: các cấu hình hợp lý được gán năng lượng thấp, các cấu hình không hợp lý được gán năng lượng cao. Cách tiếp cận này hữu ích khi bạn muốn so sánh và xếp hạng các lựa chọn thay vì ép mô hình cho một nhãn duy nhất; nó liên quan tới ý tưởng world models và lập kế hoạch.
Bắt đầu bằng việc xác định “tốt” nghĩa là gì và cách đo nó:
Đầu tư sớm vào chất lượng và bao phủ dữ liệu. Cân nhắc dùng CNN khi cần hiệu quả và triển khai dự đoán được; cân nhắc SSL khi nhãn là nút thắt.
Đặt công việc đánh giá và chiến lược dữ liệu ngang hàng với kỹ thuật mô hình, đừng để chúng là thứ yếu.