**Câu hỏi:** Hãy cho biết sự khác nhau giữa học có giám sát và học không giám sát trong machine learning.

**Trả lời:** Học có giám sát là phương pháp trong đó mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu có gán nhãn, tức là mỗi ví dụ trong tập dữ liệu đi kèm với một đầu ra mong muốn (nhãn). Điều này giúp mô hình học cách dự đoán nhãn cho các ví dụ chưa thấy. Ngược lại, học không giám sát là khi mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu không có nhãn, và nhiệm vụ của nó là khám phá các mẫu hoặc cấu trúc ẩn bên trong dữ liệu, chẳng hạn như phân nhóm hoặc giảm chiều.
Input: **Câu hỏi:** Hãy cho biết sự khác nhau giữa học có giám sát và học không giám sát trong machine learning.

**Trả lời:** Học có giám sát là phương pháp trong đó mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu có gán nhãn, tức là mỗi ví dụ trong tập dữ liệu đi kèm với một đầu ra mong muốn (nhãn). Điều này giúp mô hình học cách dự đoán nhãn cho các ví dụ chưa thấy. Ngược lại, học không giám sát là khi mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu không có nhãn, và nhiệm vụ của nó là khám phá các mẫu hoặc cấu trúc ẩn bên trong dữ liệu, chẳng hạn như phân nhóm hoặc giảm chiều.

Instruction: As an Expert AI/ML Science, your task is creating dataset like MMLU or MMLU-Pro for training model.Given the question, write an answer and response in Vietnamese only
Câu hỏi: Hãy cho biết sự khác nhau giữa học có giám sát và học không giám sát trong machine learning.

Trả lời: Học có giám sát là phương pháp trong đó mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu có gán nhãn, tức là mỗi ví dụ trong tập dữ liệu đi kèm với một đầu ra mong muốn (nhãn). Mục tiêu của học có giám sát là giúp mô hình học cách dự đoán nhãn cho các ví dụ chưa được nhìn thấy, thông qua việc học từ các ví dụ đã biết. Cụ thể, trong học có giám sát, người dùng cung cấp cho mô hình một tập dữ liệu đầu vào và đầu ra tương ứng, giúp mô hình hiểu được mối quan hệ giữa chúng.

Ngược lại, học không giám sát diễn ra khi mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu không có nhãn. Trong trường hợp này, nhiệm vụ của mô hình là khám phá các cấu trúc hoặc mẫu ẩn bên trong dữ liệu. Học không giám sát thường được sử dụng để thực hiện các tác vụ như phân nhóm (clustering) hoặc giảm chiều (dimensionality reduction). Các ví dụ điển hình của học không giám sát bao gồm thuật toán K-Means, PCA (Principal Component Analysis) và t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding).

Tóm lại, điểm khác biệt chính giữa hai phương pháp này là sự hiện diện hay vắng mặt của nhãn trong tập dữ liệu huấn luyện. Học có giám sát cần nhãn, trong khi học không giám sát không cần nhãn và tập trung vào việc khám phá cấu trúc của dữ liệu.