Nadzorowany vs. Uczenie się bez nadzoru: jaka jest różnica?

Uczenie maszynowe to nauka umożliwiająca maszynom zdobywanie wiedzy, przewidywanie i odkrywanie wzorców w dużych zbiorach danych. Podobnie jak ludzie uczą się na podstawie codziennych doświadczeń, algorytmy uczenia maszynowego stopniowo poprawiają swoje przewidywania w wielu iteracjach.

Uczenie nadzorowane i nienadzorowane to dwa podstawowe podejścia do uczenia się stosowane do trenowania algorytmów uczenia maszynowego. Każda metoda ma mocne strony i ograniczenia i lepiej nadaje się do określonych zadań.

Jakie są więc różnice i zastosowania tych dwóch metod uczenia maszynowego?

Co to jest uczenie nadzorowane?

Uczenie nadzorowane to popularne podejście do uczenia maszynowego, w którym model jest szkolony przy użyciu oznaczonych danych. Dane oznaczone etykietą składają się ze zmiennych wejściowych i odpowiadających im zmiennych wyjściowych. Model szuka relacji między danymi wejściowymi a pożądanymi zmiennymi wyjściowymi i wykorzystuje je do przewidywania nowych, niewidocznych danych.

Prostym przykładem metody nadzorowanego uczenia się jest filtr spamu w wiadomościach e-mail. Tutaj model jest szkolony na zbiorze danych z tysiącami wiadomości e-mail, z których każda jest oznaczona jako „spam” lub „nie spam”. Model identyfikuje wzorce wiadomości e-mail i uczy się odróżniać spam od legalnych wiadomości e-mail.

Uczenie nadzorowane umożliwia modelom sztucznej inteligencji precyzyjne przewidywanie wyników w oparciu o oznakowane szkolenie.

Proces szkolenia

Proces szkolenia w nadzorowanym uczeniu maszynowym wymaga pozyskiwania i oznaczania danych. Dane są często etykietowane pod nadzorem analityka danych, aby upewnić się, że dokładnie odpowiadają danym wejściowym. Gdy model nauczy się relacji między danymi wejściowymi i wyjściowymi, jest następnie używany do klasyfikowania niewidocznych danych i tworzenia prognoz.

Algorytmy uczenia nadzorowanego obejmują dwa rodzaje zadań:

• Klasyfikacja: Klasyfikacja jest używana, gdy chcesz, aby model klasyfikował, czy dane należą do określonej grupy czy klasy. W przykładzie e-maili ze spamem określanie e-maili jako „spam” lub „nie-spam” podlega klasyfikacji.
• Regresja: W zadaniach regresji, algorytm uczenia maszynowego przewiduje wyniki na podstawie ciągle zmieniających się danych. Obejmuje relacje między dwiema lub więcej zmiennymi, tak że zmiana jednej zmiennej powoduje zmianę innej zmiennej. Przykładem zadania regresji może być przewidywanie cen domów na podstawie takich cech, jak liczba pokoi, lokalizacja i powierzchnia. Ucząc model przy użyciu oznaczonych danych, uczy się wzorców i relacji między tymi zmiennymi i może przewidzieć odpowiednią cenę sprzedaży.

Połączenie tych dwóch zadań zazwyczaj stanowi podstawę nadzorowanego uczenia się, chociaż istnieją inne aspekty tego procesu.

Typowe zastosowania

Algorytmy uczenia nadzorowanego mają szerokie zastosowanie w różnych branżach. Niektóre z popularnych zastosowań obejmują:

• Rozpoznawanie obrazów i obiektów
• Klasyfikacja mowy i tekstu
• Analiza nastrojów
• Wykrywanie oszustw i anomalii
• Ocena ryzyka

Istnieje jednak wiele innych zastosowań i implementacji nadzorowanego uczenia się.

Ograniczenia

Modele uczenia nadzorowanego oferują cenne możliwości, ale mają też pewne ograniczenia. Modele te w dużym stopniu opierają się na oznakowanych danych, aby skutecznie uczyć się i uogólniać wzorce, co może być kosztowne, czasochłonne i pracochłonne. Jednak to ograniczenie często pojawia się w wyspecjalizowanych obszarach, w których potrzebne jest profesjonalne etykietowanie.

Obsługa dużych, złożonych i hałaśliwych zestawów danych to kolejne wyzwanie, które może mieć wpływ na wydajność modelu. Modele uczenia nadzorowanego działają przy założeniu, że oznaczone dane naprawdę odzwierciedlają podstawowe wzorce w prawdziwym świecie. Ale jeśli dane zawierają szum, skomplikowane relacje lub inne złożoności, model może mieć trudności z przewidywaniem dokładnego wyniku.

Ponadto interpretacja może być w niektórych przypadkach trudna. Modele uczenia nadzorowanego mogą zwracać dokładne wyniki, ale nie zapewniają jasnego wglądu w podstawowe rozumowanie. Brak możliwości interpretacji może mieć krytyczne znaczenie w dziedzinach takich jak opieka zdrowotna, w których przejrzystość ma kluczowe znaczenie.

Co to jest uczenie się bez nadzoru?

Uczenie bez nadzoru to podejście do uczenia maszynowego, które wykorzystuje nieoznakowane dane i uczy się bez nadzoru. W przeciwieństwie do modeli uczenia nadzorowanego, które zajmują się danymi oznaczonymi etykietami, modele uczenia nienadzorowanego skupiają się na identyfikowaniu wzorców i relacji w danych bez żadnych z góry określonych wyników. Dlatego takie modele są bardzo cenne w przypadku dużych zbiorów danych, w których etykietowanie jest trudne lub niepraktyczne.

Segmentacja klientów jest prostym przykładem uczenia się bez nadzoru. Wykorzystując podejście do uczenia się bez nadzoru, modele mogą identyfikować segmenty klientów na podstawie ich zachowań i preferencji oraz pomagać firmom w personalizowaniu ich strategii marketingowych.

Techniki i algorytmy

Uczenie się bez nadzoru wykorzystuje różne metody, ale szeroko stosowane są dwie następujące techniki:

• Grupowanie: Grupowanie to technika, która identyfikuje naturalne zgrupowania w punktach danych na podstawie ich podobieństw lub różnic. Algorytmy klastrowania, takie jak k-średnie i DBSCAN, mogą wykrywać ukryte wzorce w danych bez wcześniejszych etykiet.
• Zasada asocjacji: Reguła asocjacyjna pomaga odkryć zależności i nieodłączne połączenia w różnych zestawach danych. Eksplorując relacje między zmiennymi, modele takie jak Apriori pomagają uzyskać reguły powiązań dla elementów, które często występują razem i ułatwiają podejmowanie decyzji.

Istnieją inne techniki, ale grupowanie i reguła asocjacji to dwie najczęstsze techniki uczenia się bez nadzoru.

Typowe zastosowania

Algorytmy uczenia nienadzorowanego znajdują zastosowanie w różnych dziedzinach. Niektóre z popularnych przypadków użycia obejmują:

• Analiza rynku
• Segmentacja klientów
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Analiza genetyczna
• Analiza sieci

Ograniczenia

Pomimo wielu zalet, uczenie bez nadzoru ma również swoje ograniczenia. Subiektywny charakter oceny i walidacji jest częstym wyzwaniem w przypadku uczenia się bez nadzoru. Ponieważ nie ma predefiniowanych etykiet, określenie jakości wykrytych wzorców nie zawsze jest proste.

Podobnie jak w przypadku uczenia nadzorowanego, metoda uczenia bez nadzoru również opiera się na jakości i przydatności danych. Zaszumione zestawy danych z nieistotnymi funkcjami mogą zmniejszyć dokładność wykrytych relacji i zwrócić niedokładne wyniki. Staranna selekcja i techniki wstępnego przetwarzania mogą pomóc złagodzić te ograniczenia.

3 kluczowe różnice między uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym

Metody uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego różnią się pod względem dostępności danych, procesu uczenia i ogólnego podejścia do uczenia w modelach. Zrozumienie tych różnic jest niezbędne przy wyborze właściwego podejścia do konkretnego zadania.

1. Dostępność i przygotowanie danych

Dostępność i przygotowanie danych to kluczowa różnica między tymi dwiema metodami uczenia się. Uczenie nadzorowane opiera się na danych oznaczonych etykietami, w których podane są zarówno zmienne wejściowe, jak i wyjściowe. Z drugiej strony uczenie bez nadzoru działa tylko na zmiennych wejściowych. Bada wrodzoną strukturę i wzorce w danych bez polegania na z góry określonych wynikach.

2. Podejście do nauki

Model uczenia nadzorowanego uczy się klasyfikować dane lub dokładnie przewidywać niewidoczne dane na podstawie oznaczonych przykładów. Natomiast uczenie bez nadzoru ma na celu odkrycie ukrytych wzorców, grup i zależności w nieoznakowanych danych i wykorzystanie ich do przewidywania wyników.

3. Sprzężenie zwrotne

Uczenie nadzorowane działa na iteracyjnym procesie szkoleniowym z pętlą sprzężenia zwrotnego. Otrzymuje bezpośrednie informacje zwrotne na temat swoich przewidywań, co pozwala mu na ciągłe udoskonalanie i ulepszanie odpowiedzi. Pętla sprzężenia zwrotnego pomaga dostosować parametry i zminimalizować błędy prognoz. W przeciwieństwie do tego, uczenie bez nadzoru nie ma wyraźnej informacji zwrotnej i opiera się wyłącznie na nieodłącznej strukturze danych.

Nadzorowany vs. Tabela porównawcza uczenia się bez nadzoru

Różnice między uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym mogą być trudne do uchwycenia od razu, dlatego stworzyliśmy poręczną tabelę porównawczą.

Jak widać z powyższego, główne różnice wynikają z podejścia do obsługi danych i uczenia się na podstawie ich klasyfikacji, choć obie metody odgrywają rolę w sukcesie uczenia maszynowego.

Wybór odpowiedniego podejścia do uczenia maszynowego

Uczenie nadzorowane i nienadzorowane to dwie różne metody uczenia maszynowego, które wyprowadzają wzorce w danych oznaczonych i nieoznaczonych. Obie metody mają swoje zalety, ograniczenia i specyficzne zastosowania.

Uczenie nadzorowane lepiej nadaje się do zadań, w których dane wyjściowe są z góry zdefiniowane, a dane oznaczone etykietami są łatwo dostępne. Z drugiej strony uczenie się bez nadzoru jest przydatne w eksplorowaniu ukrytych spostrzeżeń w ogromnych ilościach nieoznakowanych zestawów danych.

Wykorzystując mocne strony obu podejść, możesz w pełni wykorzystać potencjał algorytmów uczenia maszynowego i podejmować decyzje oparte na danych w różnych domenach.