Validation Set được dùng để làm gì trong việc chọn mô hình và tham số tối ưu?

1. Mở đầu – Vì sao nhiều mô hình chạy tốt trên train nhưng thực tế lại “khựng”?

Nhiều bạn khi làm các bài toán phân loại, dự đoán giá… thường gặp tình huống mô hình đạt điểm rất cao trên tập huấn luyện nhưng khi mang đi đánh giá thực tế thì kết quả giảm rõ rệt. Nguyên nhân phổ biến là do mô hình chỉ được kiểm tra trên dữ liệu đã nhìn thấy, không có một bộ dữ liệu riêng để quan sát xem mô hình hoạt động thế nào với dữ liệu “lạ”.
Và đó là lúc vai trò của Validation Set trở nên quan trọng.

2. Validation Set là gì và dùng để làm gì?

Validation Set là một phần dữ liệu được tách riêng khỏi training set, không dùng để huấn luyện mà dùng để:

Quan sát mô hình trong quá trình huấn luyện.
So sánh các mô hình hoặc kiến trúc khác nhau.
Điều chỉnh tham số (hyperparameters) như learning rate, số layers, số cây trong random forest, độ sâu mô hình…
Xác định thời điểm dừng (early stopping) để tránh mô hình học quá mức.

Validation Set giúp mô hình cân bằng giữa khả năng học từ dữ liệu cũ và khả năng tổng quát hóa sang dữ liệu mới.

3. Ví dụ thực tế:

Giả sử bạn làm bài toán dự đoán giá nhà. Bạn xây ba mô hình:

Linear Regression
Random Forest
Gradient Boosting
Khi đánh giá trên Validation Set, bạn phát hiện:
Linear Regression có sai số ổn định nhưng cao.
Random Forest có sai số thấp nhưng dao động mạnh.
Gradient Boosting có sai số thấp nhất và ổn định.

Nhờ Validation Set, bạn chọn được mô hình phù hợp mà không phụ thuộc vào train set.

4. Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Trong dự án thực tế, một pipeline dữ liệu luôn tách dữ liệu thành ba phần: train – validation – test.
Validation giúp kiểm soát toàn bộ vòng đời mô hình:

Theo dõi loss/metric sau từng epoch.
Quyết định mô hình nào được lưu lại.
Xác định khi nào mô hình bắt đầu overfit.
Đánh giá các biến thể mô hình trong quá trình thử nghiệm.

Trong các pipeline MLOps (thường đề cập ở các phần nền tảng như trong series xoay quanh tối ưu – logging – versioning), validation set là điểm tựa cho mọi quyết định tối ưu.

5. Liên hệ kiến thức nền trong các nhóm học thuật AIO

Validation Set xuất hiện xuyên suốt khi học AI:

Ở nhóm nền tảng toán – Python – NumPy (module 1–2), người học bắt đầu hiểu về cách tách dữ liệu và theo dõi metric.
Ở nhóm Machine Learning (module 4–5), validation là phần trung tâm để tối ưu mô hình.
Khi vào Deep Learning (module 7–8), validation được dùng trong early stopping, regularization và theo dõi loss.
Trong Computer Vision, NLP hay GenAI (module 9–12), validation ảnh hưởng trực tiếp đến việc đánh giá độ ổn định của mô hình.

Validation Set không chỉ là một phần dữ liệu, mà là cách kiểm tra khả năng tổng quát của mô hình ở mọi nhánh ứng dụng.

6. Lời khuyên cho người bắt đầu

Hãy luôn tách validation set rõ ràng trước khi huấn luyện.
Theo dõi cả train loss và validation loss để hiểu hành vi mô hình.
Bạn có thể thử nghiệm nhiều kích thước validation set khác nhau để xem ảnh hưởng đến kết quả.

7. Hỏi đáp nhanh về Validation Set

Validation Set có dùng để huấn luyện không?
Không. Validation Set chỉ dùng để đánh giá trong quá trình huấn luyện.
Validation Set và Test Set có giống nhau không?
Không. Validation dùng trong quá trình tối ưu, test dùng để đánh giá cuối cùng.
Có thể dùng validation cho việc chọn hyperparameters không?
Có. Đây là mục đích chính của validation.
Tập validation có cần giữ cố định không?
Có. Thay đổi liên tục có thể làm sai lệch việc đánh giá.

8. FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.