Под наблюдением по сравнению с Неконтролируемое обучение: в чем разница?

Машинное обучение — это наука, позволяющая машинам приобретать знания, делать прогнозы и обнаруживать закономерности в больших наборах данных. Подобно тому, как люди учатся на ежедневном опыте, алгоритмы машинного обучения постепенно улучшают свои прогнозы в течение нескольких итераций.

Обучение с учителем и обучение без учителя — это два основных подхода к обучению, используемых для обучения алгоритмов машинного обучения. Каждый метод имеет сильные стороны и ограничения и лучше подходит для конкретных задач.

Итак, каковы некоторые различия и области применения этих двух методов машинного обучения?

Что такое контролируемое обучение?

Обучение с учителем — это популярный подход к машинному обучению, при котором модель обучается с использованием размеченных данных. Помеченные данные состоят из входных переменных и соответствующих им выходных переменных. Модель ищет отношения между входными и желаемыми выходными переменными и использует их для прогнозирования новых невидимых данных.

Простым примером контролируемого обучения является спам-фильтр электронной почты. Здесь модель обучается на наборе данных с тысячами электронных писем, каждое из которых помечено как «спам» или «не спам». Модель идентифицирует шаблоны электронной почты и учится отличать спам от законных электронных писем.

Обучение с учителем позволяет моделям ИИ точно прогнозировать результаты на основе помеченного обучения.

Учебный процесс

Процесс обучения контролируемому машинному обучению требует сбора и маркировки данных. Данные часто маркируются под наблюдением специалиста по данным, чтобы убедиться, что они точно соответствуют входным данным. Как только модель узнает взаимосвязь между входными и выходными данными, она используется для классификации невидимых данных и прогнозирования.

Алгоритмы обучения с учителем охватывают два типа задач:

• Классификация: Классификация используется, когда вы хотите, чтобы модель классифицировала, принадлежат ли данные к определенной группе или классу. В примере с электронными письмами со спамом определение электронных писем как «спама» или «не спама» подпадает под классификацию.
• Регрессия: В регрессионных задачах алгоритм машинного обучения прогнозирует результаты на основе постоянно меняющихся данных. Он включает отношения между двумя или более переменными, так что изменение одной переменной изменяет другую переменную. Примером задачи регрессии может быть прогнозирование цен на жилье на основе таких характеристик, как количество комнат, местоположение и площадь в квадратных футах. Обучая модель с помощью размеченных данных, она изучает закономерности и взаимосвязи между этими переменными и может прогнозировать соответствующую цену продажи.

Комбинация двух задач обычно составляет основу контролируемого обучения, хотя в этом процессе есть и другие аспекты.

Общие приложения

Алгоритмы обучения с учителем широко применяются в различных отраслях. Некоторые из популярных применений включают в себя:

• Распознавание изображений и объектов
• Классификация речи и текста
• Анализ настроений
• Обнаружение мошенничества и аномалий
• Оценка риска

Но существует множество других применений и реализаций обучения с учителем.

Ограничения

Модели контролируемого обучения предлагают ценные возможности, но также имеют определенные ограничения. Эти модели в значительной степени полагаются на размеченные данные для эффективного изучения и обобщения закономерностей, что может быть дорогостоящим, длительным и трудоемким. Однако это ограничение часто возникает в специализированных областях, где необходима экспертная маркировка.

Обработка больших, сложных и зашумленных наборов данных — еще одна проблема, которая может повлиять на производительность модели. Модели обучения с учителем основаны на предположении, что размеченные данные действительно отражают лежащие в их основе закономерности в реальном мире. Но если данные содержат шум, сложные отношения или другие сложности, модель может с трудом предсказать точный результат.

Кроме того, интерпретируемость может быть сложной в некоторых случаях. Модели контролируемого обучения могут давать точные результаты, но они не дают четкого понимания лежащих в их основе рассуждений. Отсутствие интерпретируемости может иметь решающее значение в таких областях, как здравоохранение, где жизненно важна прозрачность.

Что такое неконтролируемое обучение?

Неконтролируемое обучение — это подход к машинному обучению, который использует немаркированные данные и обучается без присмотра. В отличие от моделей обучения с учителем, которые имеют дело с помеченными данными, модели обучения без учителя сосредоточены на выявлении закономерностей и взаимосвязей в данных без каких-либо заранее определенных результатов. Следовательно, такие модели очень ценны при работе с большими наборами данных, где маркировка затруднена или нецелесообразна.

Сегментация клиентов — простой пример обучения без учителя. Используя неконтролируемый подход к обучению, модели могут определять сегменты клиентов на основе их поведения и предпочтений и помогать компаниям персонализировать свои маркетинговые стратегии.

Методы и алгоритмы

В неконтролируемом обучении используются различные методы, но широко используются следующие два метода:

• Кластеризация: Кластеризация — это метод, который идентифицирует естественные группировки в точках данных на основе их сходства или различия. Алгоритмы кластеризации, такие как k-means и DBSCAN, могут обнаруживать скрытые шаблоны в данных без ранее существовавших меток.
• Правило ассоциации: Правило ассоциации помогает выявить зависимости и неотъемлемые связи в разных наборах данных. Изучая взаимосвязи между переменными, такие модели, как априори, помогают вывести правила ассоциации для элементов, которые часто встречаются вместе, и облегчают принятие решений.

Существуют и другие методы, но кластеризация и правило ассоциации являются двумя наиболее распространенными методами обучения без учителя.

Общие приложения

Алгоритмы обучения без учителя находят применение в самых разных областях. Некоторые из популярных вариантов использования включают в себя:

• Анализ рынка
• Сегментация клиентов
• Обработка естественного языка
• Генетический анализ
• Сетевой анализ

Ограничения

Несмотря на многочисленные преимущества, обучение без учителя также имеет свои ограничения. Субъективный характер оценки и проверки является общей проблемой в неконтролируемом обучении. Поскольку предопределенных меток нет, определить качество обнаруженных шаблонов не всегда просто.

Подобно обучению с учителем, метод обучения без учителя также зависит от качества и актуальности данных. Зашумленные наборы данных с нерелевантными функциями могут снизить точность обнаруженных взаимосвязей и вернуть неточные результаты. Тщательный отбор и методы предварительной обработки могут помочь смягчить эти ограничения.

3 ключевых различия между контролируемым и неконтролируемым обучением

Методы обучения с учителем и без учителя различаются с точки зрения доступности данных, процесса обучения и общего подхода к обучению моделей. Понимание этих различий необходимо для выбора правильного подхода к конкретной задаче.

1. Доступность и подготовка данных

Доступность и подготовка данных — ключевое различие между двумя методами обучения. Обучение под наблюдением опирается на размеченные данные, где представлены как входные, так и выходные переменные. С другой стороны, неконтролируемое обучение работает только с входными переменными. Он исследует внутреннюю структуру и шаблоны данных, не полагаясь на заранее определенные выходные данные.

2. Подход к обучению

Модель контролируемого обучения учится классифицировать данные или точно прогнозировать невидимые данные на основе помеченных примеров. Напротив, неконтролируемое обучение направлено на обнаружение скрытых шаблонов, группировок и зависимостей в неразмеченных данных и использует их для прогнозирования результатов.

3. Обратная связь

Обучение под наблюдением работает над итеративным процессом обучения с обратной связью. Он получает прямую обратную связь о своих прогнозах, что позволяет ему постоянно уточнять и улучшать свои ответы. Цикл обратной связи помогает корректировать параметры и минимизировать ошибки прогнозирования. Напротив, в неконтролируемом обучении отсутствует явная обратная связь, и оно опирается исключительно на внутреннюю структуру данных.

Под наблюдением по сравнению с Сравнительная таблица неконтролируемого обучения

Различия между контролируемым и неконтролируемым обучением бывает сложно учесть сразу, поэтому мы создали удобную сравнительную таблицу.

Как видно из вышеизложенного, основные различия связаны с подходом к обработке данных и обучению на основе их классификации, хотя оба метода играют роль в успехе машинного обучения.

Выбор правильного подхода к машинному обучению

Контролируемое и неконтролируемое обучение — это два разных метода машинного обучения, которые выводят шаблоны в размеченных и неразмеченных данных. Оба метода имеют свои преимущества, ограничения и конкретные области применения.

Обучение с учителем лучше подходит для задач, где выходные данные заранее определены, а помеченные данные легко доступны. С другой стороны, неконтролируемое обучение полезно для изучения скрытых идей в огромном количестве неразмеченных наборов данных.

Используя сильные стороны двух подходов, вы можете задействовать весь потенциал алгоритмов машинного обучения и принимать решения на основе данных в различных областях.