Supravegheat vs. Învățare nesupravegheată: care este diferența?

Învățarea automată este știința care permite mașinilor să dobândească cunoștințe, să facă predicții și să descopere tipare în seturi mari de date. La fel cum oamenii învață din experiențele zilnice, algoritmii de învățare automată își îmbunătățesc treptat predicțiile pe mai multe iterații.

Învățarea supravegheată și nesupravegheată sunt două abordări principale de învățare utilizate pentru a antrena algoritmi de învățare automată. Fiecare metodă are puncte forte și limitări și este mai potrivită pentru sarcini specifice.

Deci, care sunt unele distincții și aplicații ale acestor două metode de învățare automată?

Ce este învățarea supravegheată?

Învățarea supravegheată este o abordare populară de învățare automată în care un model este antrenat folosind date etichetate. Datele etichetate constau din variabile de intrare și variabilele lor de ieșire corespunzătoare. Modelul caută relații între variabilele de intrare și de ieșire dorite și le folosește pentru a face predicții asupra datelor noi nevăzute.

Un exemplu simplu de abordare a învățării supravegheate este un filtru de spam prin e-mail. Aici, modelul este antrenat pe un set de date cu mii de e-mailuri, fiecare etichetat „spam” sau „nu spam”. Modelul identifică tiparele de e-mail și învață să distingă spam-ul de e-mailurile legitime.

Învățarea supravegheată permite modelelor AI să prezică cu precizie rezultatele pe baza antrenamentului etichetat.

Procesul de instruire

Procesul de instruire în învățarea automată supravegheată necesită achiziționarea și etichetarea datelor. Datele sunt adesea etichetate sub supravegherea unui cercetător de date pentru a se asigura că corespund cu acuratețe intrărilor. Odată ce modelul învață relația dintre intrări și ieșiri, este apoi folosit pentru a clasifica datele nevăzute și pentru a face predicții.

Algoritmii de învățare supravegheată cuprind două tipuri de sarcini:

• Clasificare: Clasificarea este utilizată atunci când doriți ca modelul să clasifice dacă datele aparțin unui anumit grup sau clasă. În exemplul de e-mailuri spam, determinarea e-mailurilor ca „spam” sau „nu-spam” face parte din clasificare.
• Regresie: În sarcinile de regresie, algoritm de învățare automată prezice rezultatele din datele în continuă schimbare. Ea implică relații între două sau mai multe variabile, astfel încât o modificare a unei variabile schimbă o altă variabilă. Un exemplu de sarcină de regresie ar putea fi prezicerea prețurilor caselor pe baza unor caracteristici precum numărul de camere, locația și suprafața pătrată. Prin antrenarea modelului folosind date etichetate, acesta învață tiparele și relațiile dintre aceste variabile și poate prezice un preț de vânzare adecvat.

Combinația celor două sarcini formează de obicei baza pentru învățarea supravegheată, deși există și alte aspecte ale procesului.

Aplicații comune

Algoritmii de învățare supravegheată au aplicații pe scară largă în diverse industrii. Unele dintre utilizările populare includ:

• Recunoașterea imaginilor și a obiectelor
• Clasificarea vorbirii și a textului
• Analiza sentimentelor
• Detectarea fraudelor și anomaliilor
• Evaluare a riscurilor

Dar există multe alte utilizări și implementări ale învățării supravegheate.

Limitări

Modelele de învățare supravegheată oferă capacități valoroase, dar au și anumite limitări. Aceste modele se bazează în mare măsură pe datele etichetate pentru a învăța și a generaliza în mod eficient tiparele, care pot fi costisitoare, consumatoare de timp și necesită multă muncă. Cu toate acestea, această limitare apare adesea în domenii specializate în care este nevoie de etichetare de specialitate.

Manipularea seturilor de date mari, complexe și zgomotoase este o altă provocare care poate afecta performanța modelului. Modelele de învățare supravegheată funcționează în baza ipotezei că datele etichetate reflectă cu adevărat modelele de bază din lumea reală. Dar dacă datele conțin zgomot, relații complicate sau alte complexități, modelul poate avea dificultăți să prezică un rezultat precis.

În plus, interpretabilitatea poate fi o provocare în unele cazuri. Modelele de învățare supravegheată pot returna rezultate precise, dar nu oferă perspective clare asupra raționamentului de bază. Lipsa de interpretabilitate poate fi critică în domenii precum asistența medicală, unde transparența este vitală.

Ce este învățarea nesupravegheată?

Învățarea nesupravegheată este o abordare de învățare automată care utilizează date neetichetate și învață fără supraveghere. Spre deosebire de modelele de învățare supravegheată, care se ocupă de date etichetate, modelele de învățare nesupravegheată se concentrează pe identificarea tiparelor și a relațiilor în cadrul datelor fără rezultate predeterminate. Prin urmare, astfel de modele sunt foarte valoroase atunci când se lucrează cu seturi mari de date în care etichetarea este dificilă sau impracticabilă.

Segmentarea clienților este un exemplu simplu de învățare nesupravegheată. Prin folosirea unei abordări de învățare nesupravegheată, modelele pot identifica segmente de clienți pe baza comportamentului și preferințelor lor și pot ajuta companiile să își personalizeze strategiile de marketing.

Tehnici și algoritmi

Învățarea nesupravegheată folosește diverse metode, dar următoarele două tehnici sunt utilizate pe scară largă:

• Clustering: Clustering este o tehnică care identifică grupări naturale în punctele de date pe baza asemănărilor sau diferențelor lor. Algoritmii de grupare, cum ar fi k-means și DBSCAN, pot descoperi modele ascunse în date fără etichete preexistente.
• Regula de asociere: Regula de asociere ajută la descoperirea dependențelor și a conexiunilor inerente în diferite seturi de date. Prin analizarea relațiilor dintre variabile, modele precum Apriori ajută la derivarea regulilor de asociere pentru elementele care apar frecvent împreună și facilitează luarea deciziilor.

Există și alte tehnici, dar gruparea și regula de asociere sunt două dintre cele mai comune tehnici de învățare nesupravegheată.

Aplicații comune

Algoritmii de învățare nesupravegheați găsesc aplicații în diverse domenii. Unele dintre cazurile de utilizare populare includ:

• Analiza pieței
• Segmentarea clienților
• Procesarea limbajului natural
• Analiza genetică
• Analiza rețelei

Limitări

În ciuda numeroaselor sale avantaje, învățarea nesupravegheată are și limitările sale. Natura subiectivă a evaluării și validării este o provocare comună în învățarea nesupravegheată. Deoarece nu există etichete predefinite, determinarea calității modelelor descoperite nu este întotdeauna simplă.

Similar cu învățarea supravegheată, metoda de învățare nesupravegheată se bazează și pe calitatea și relevanța datelor. Seturile de date zgomotoase cu caracteristici irelevante pot reduce acuratețea relațiilor descoperite și pot returna rezultate inexacte. Selecția atentă și tehnicile de preprocesare pot ajuta la atenuarea acestor limitări.

3 diferențe cheie între învățarea supravegheată și nesupravegheată

Metodele de învățare supravegheate și nesupravegheate diferă în ceea ce privește disponibilitatea datelor, procesul de formare și abordarea generală a învățării a modelelor. Înțelegerea acestor diferențe este esențială în alegerea abordării potrivite pentru o anumită sarcină.

1. Disponibilitatea și pregătirea datelor

Disponibilitatea și pregătirea datelor reprezintă o diferență cheie între cele două metode de învățare. Învățarea supravegheată se bazează pe date etichetate, unde sunt furnizate atât variabilele de intrare, cât și de ieșire. Învățarea nesupravegheată, pe de altă parte, funcționează numai pe variabilele de intrare. Explorează structura și modelele inerente în cadrul datelor fără a se baza pe rezultate predeterminate.

2. Abordarea învățării

Un model de învățare supravegheat învață să clasifice datele sau să prezică cu precizie date nevăzute pe baza exemplelor etichetate. În schimb, învățarea nesupravegheată urmărește să descopere tipare ascunse, grupări și dependențe în datele neetichetate și le folosește pentru a prezice rezultate.

3. Bucla de feedback

Învățarea supravegheată funcționează pe un proces de formare iterativ cu o buclă de feedback. Primește feedback direct cu privire la predicțiile sale, permițându-i să-și perfecționeze și să-și îmbunătățească răspunsurile în mod continuu. Bucla de feedback îl ajută să ajusteze parametrii și să minimizeze erorile de predicție. În schimb, învățarea nesupravegheată nu are feedback explicit și se bazează exclusiv pe structura inerentă a datelor.

Supravegheat vs. Tabel de comparație a învățării nesupravegheate

Diferențele dintre învățarea supravegheată și nesupravegheată pot fi dificil de luat în considerare dintr-o dată, așa că am creat un tabel de comparație la îndemână.

După cum puteți vedea din cele de mai sus, principalele diferențe provin din abordarea manipulării datelor și a învățării din clasificarea acestora, deși ambele metode joacă un rol în succesul învățării automate.

Alegerea abordării corecte de învățare automată

Învățarea supravegheată și nesupravegheată sunt două metode distincte de învățare automată care derivă modele din datele etichetate și neetichetate. Ambele metode au avantajele, limitările și aplicațiile lor specifice.

Învățarea supravegheată este mai potrivită pentru sarcinile în care rezultatele sunt predefinite și datele etichetate sunt ușor disponibile. Pe de altă parte, învățarea nesupravegheată este utilă în explorarea perspectivelor ascunse în cantități mari de seturi de date neetichetate.

Prin valorificarea punctelor forte ale celor două abordări, puteți profita de întregul potențial al algoritmilor de învățare automată și puteți lua decizii bazate pe date în diferite domenii.