Oleksiy Hryhorovych Ivakhnenko
Các nghiên cứu > Phương pháp nhóm trong xử lý dữ liệu

Phương pháp này là một cách tiếp cận độc đáo để giải các bài toán trí tuệ nhân tạo và thậm chí đôi khi được xem như một triết lý mới trong nghiên cứu khoa học, điều đã trở nên khả thi kể từ sự ra đời của máy tính hiện đại. Một nhà nghiên cứu có thể không cần phải tuân thủ chính xác quy trình suy diễn truyền thống trong việc xây dựng các mô hình "từ lý thuyết tổng quát – đến một mô hình cụ thể" theo đúng quy trình: từ quan sát một đối tượng đến nghiên cứu cấu trúc, tìm hiểu nguyên lý hoạt động, từ đó đề xuất lý thuyết và thử nghiệm mô hình. Thay vào đó, cách tiếp cận mới dựa trên phương pháp quy nạp được đề xuất "từ dữ liệu cụ thể – đến mô hình tổng quát": sau khi thu thập và nhập dữ liệu, nhà nghiên cứu có thể chọn một lớp các mô hình, một số phiên bản hay biến thể của mô hình đó và đặt tiêu chí để lựa chọn mô hình. Hầu hết các công việc từng được thực hiện thủ công được chuyển sang máy tính giúp giảm thiểu tác động của con người lên kết quả.  Thực tế, phương pháp này có thể được xem là một trong những cách tiếp cận của việc triển khai một đề tài trí tuệ nhân tạo, xem máy tính như là một trợ thủ đắc lực cho con người.
Sự phát triển của phương pháp nhóm bao gồm sự tổng hợp ý tưởng từ nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau: khái niệm "hộp đen" trong điều khiển học, nguyên lý lựa chọn di truyền đến thế hệ sau của các đặc trưng theo cặp, các định lý bất toàn của Godel và nguyên lý "tự do lựa chọn quyết định" của Gabor, nguyên lý về sự không chính xác của Adhémar và nguyên lý bổ sung ngoại vi của Beer.
Phương pháp nhóm trong xử lý dữ liệu là phương pháp ban đầu được dùng để giải các bài toán đi tìm cấu trúc và tham số cho các mô hình học trên dữ liệu thử nghiệm trong điều kiện "không chắc chắn". Các bài toán dạng này thường nảy sinh khi con người xây dựng một mô hình toán học tìm cách xấp xỉ các mẫu chưa được mô hình tiếp xúc thuộc về đối tượng hoặc một quy trình đang được nghiên cứu. Các mô hình này tìm cách tận dụng các thông tin tồn tại ngầm định trong dữ liệu. Phương pháp này khác với các phương pháp khác ở việc tích cực áp dụng các nguyên tắc: tự động hóa việc xây dựng mô hình, các quyết định không mang tính kết luận, lựa chọn nhất quán tuân theo các tiêu chuẩn được quy định trước để tìm ra các mô hình tối ưu. Phương pháp thực hiện một quy trình gồm nhiều lớp có chức năng khởi tạo tự động các cấu trúc mô hình, mỗi cấu trúc này là một cá thể, mô phỏng theo quy trình tiến hóa và chọn lọc tự nhiên kết hợp với việc chọn lọc đặc trưng tốt thông qua so sánh theo cặp, phương pháp sẽ sinh ra từng mô hình ứng với mỗi bộ đặc trưng được lựa chọn, tiến hành tối ưu hóa và so sánh hiệu quả. Quy trình này hiện vẫn được sử dụng trong các mạng học sâu. Để có thể so sánh và chọn ra được các mô hình tối ưu, chúng ta đánh giá hiệu năng của các mô hình cá thể trên hai hoặc nhiều tập con được trích ra từ bộ dữ liệu. Điều này giúp tránh các giả định ban đầu có thể không chính xác. Việc phân chia bộ dữ liệu ban đầu thành nhiều mẫu kiểm thử đã ngầm tạo ra các tình huống "không chắc chắn" khác nhau trong quá trình xây dựng tự động mô hình tối ưu.
Vào đầu những năm 1980, Ivakhnenko phát hiện ra sự tương đồng một cách tự nhiên giữa hai bài toán: bài toán xây dựng mô hình cho dữ liệu nhiễu và bài toán truyền tín hiệu đi qua kênh có nhiễu. Khám phá này đã đặt nền móng cho lý thuyết về mô hình miễn nhiễm với nhiễu. Kết quả chính của lý thuyết cho rằng độ phức tạp của mô hình tối ưu phụ thuộc vào mức độ không chắc chắn trong dữ liệu huấn luyện: mức độ này càng cao (có nhiều nhiễu) - thì mô hình tối ưu phải càng đơn giản (với ít tham số ước tính hơn nhằm đảm bảo tính tổng quát). Điều này đã đánh dấu sự khởi đầu cho việc phát triển lý thuyết nhóm như một phương pháp quy nạp tự động nhằm đáp ứng độ phức tạp của mô hình với mức độ thông tin trong tập dữ liệu mờ. Từ đây, phương pháp nhóm được xem như một kỹ thuật để trích xuất tri thức từ dữ liệu thực nghiệm.