Pod dohľadom vs. Učenie bez dozoru: Aký je rozdiel?

Strojové učenie je veda, ktorá umožňuje strojom získavať znalosti, robiť predpovede a odhaľovať vzory v rámci veľkých súborov údajov. Podobne ako sa ľudia učia z každodenných skúseností, algoritmy strojového učenia postupne zlepšujú svoje predpovede vo viacerých iteráciách.

Učenie pod dohľadom a učenie bez dozoru sú dva primárne vzdelávacie prístupy používané na trénovanie algoritmov strojového učenia. Každá metóda má svoje silné stránky a obmedzenia a je vhodnejšia pre konkrétne úlohy.

Aké sú teda rozdiely a aplikácie týchto dvoch metód strojového učenia?

Čo je učenie pod dohľadom?

Učenie pod dohľadom je populárny prístup strojového učenia, pri ktorom sa model trénuje pomocou označených údajov. Označené údaje pozostávajú zo vstupných premenných a im zodpovedajúcich výstupných premenných. Model hľadá vzťahy medzi vstupnými a požadovanými výstupnými premennými a využíva ich na predpovedanie nových neviditeľných údajov.

Jednoduchým príkladom kontrolovaného vzdelávacieho prístupu je filter nevyžiadanej pošty. Tu je model trénovaný na množine údajov s tisíckami e-mailov, pričom každý je označený ako „spam“ alebo „nie je spam“. Model identifikuje vzory e-mailov a naučí sa rozlíšiť spam od legitímnych e-mailov.

Učenie pod dohľadom umožňuje modelom AI presne predpovedať výsledky na základe označeného školenia.

Tréningový proces

Tréningový proces v riadenom strojovom učení si vyžaduje získavanie a označovanie údajov. Údaje sú často označené pod dohľadom odborníka na údaje, aby sa zabezpečilo, že presne zodpovedajú vstupom. Keď sa model naučí vzťah medzi vstupmi a výstupmi, použije sa na klasifikáciu neviditeľných údajov a na predpovede.

Algoritmy učenia pod dohľadom zahŕňajú dva typy úloh:

• Klasifikácia: Klasifikácia sa používa, keď chcete, aby model klasifikoval, či údaje patria do špecifickej skupiny alebo triedy. V príklade spamových e-mailov spadá do klasifikácie určenie e-mailov ako „spam“ alebo „nie je spam“.
• Regresia: Pri regresných úlohách sa algoritmus strojového učenia predpovedá výsledky z neustále sa meniacich údajov. Zahŕňa vzťahy medzi dvoma alebo viacerými premennými tak, že zmena jednej premennej zmení inú premennú. Príkladom regresnej úlohy môže byť predpovedanie cien nehnuteľností na základe funkcií, ako je počet izieb, umiestnenie a rozloha. Trénovaním modelu pomocou označených údajov sa učí vzory a vzťahy medzi týmito premennými a dokáže predpovedať primeranú predajnú cenu.

Kombinácia týchto dvoch úloh zvyčajne tvorí základ pre vyučovanie pod dohľadom, hoci proces má aj iné aspekty.

Bežné aplikácie

Algoritmy učenia pod dohľadom majú široké uplatnenie v rôznych odvetviach. Niektoré z populárnych použití zahŕňajú:

• Rozpoznávanie obrázkov a objektov
• Klasifikácia reči a textu
• Analýza sentimentu
• Detekcia podvodov a anomálií
• Posúdenie rizík

Existuje však mnoho ďalších použití a implementácií učenia pod dohľadom.

Obmedzenia

Modely učenia pod dohľadom ponúkajú cenné možnosti, ale majú aj určité obmedzenia. Tieto modely sa vo veľkej miere spoliehajú na označené údaje, aby sa efektívne naučili a zovšeobecnili vzorce, čo môže byť drahé, časovo náročné a náročné na prácu. Toto obmedzenie však často vzniká v špecializovaných oblastiach, kde je potrebné odborné označovanie.

Spracovanie veľkých, zložitých a hlučných súborov údajov je ďalšou výzvou, ktorá môže ovplyvniť výkon modelu. Modely učenia pod dohľadom fungujú za predpokladu, že označené údaje skutočne odrážajú základné vzorce v reálnom svete. Ak však údaje obsahujú šum, zložité vzťahy alebo iné zložitosti, model môže mať problémy s predpovedaním presného výsledku.

Okrem toho môže byť interpretovateľnosť v niektorých prípadoch náročná. Modely učenia pod dohľadom môžu poskytnúť presné výsledky, ale neposkytujú jasné informácie o základnom uvažovaní. Nedostatočná interpretovateľnosť môže byť kritická v oblastiach, ako je zdravotná starostlivosť, kde je transparentnosť životne dôležitá.

Čo je učenie bez dozoru?

Učenie bez dozoru je prístup strojového učenia, ktorý využíva neoznačené údaje a učí sa bez dozoru. Na rozdiel od modelov učenia pod dohľadom, ktoré sa zaoberajú označenými údajmi, modely učenia bez dozoru sa zameriavajú na identifikáciu vzorcov a vzťahov v rámci údajov bez akýchkoľvek vopred určených výstupov. Preto sú takéto modely veľmi cenné pri práci s veľkými súbormi údajov, kde je označovanie zložité alebo nepraktické.

Segmentácia zákazníkov je jednoduchým príkladom učenia bez dozoru. Využitím prístupu učenia bez dozoru môžu modely identifikovať segmenty zákazníkov na základe ich správania a preferencií a pomôcť podnikom prispôsobiť ich marketingové stratégie.

Techniky a algoritmy

Učenie bez dozoru využíva rôzne metódy, ale bežne sa používajú tieto dve techniky:

• Zoskupovanie: Klastrovanie je technika, ktorá identifikuje prirodzené zoskupenia v dátových bodoch na základe ich podobností alebo rozdielov. Algoritmy klastrovania, ako sú k-means a DBSCAN, môžu odhaliť skryté vzory v údajoch bez už existujúcich označení.
• Asociačné pravidlo: Asociačné pravidlo pomáha odhaliť závislosti a vlastné spojenia v rôznych množinách údajov. Pomocou dolovania vzťahov medzi premennými modely ako Apriori pomáhajú odvodiť pravidlá asociácie pre položky, ktoré sa často vyskytujú spoločne, a uľahčujú rozhodovanie.

Existujú aj iné techniky, ale zhlukovanie a pravidlo asociácie sú dve z najbežnejších techník učenia bez dozoru.

Bežné aplikácie

Algoritmy učenia bez dozoru nachádzajú uplatnenie v rôznych oblastiach. Niektoré z populárnych prípadov použitia zahŕňajú:

• Analýza trhu
• Segmentácia zákazníkov
• Spracovanie prirodzeného jazyka
• Genetická analýza
• Sieťová analýza

Obmedzenia

Napriek mnohým výhodám má učenie bez dozoru aj svoje obmedzenia. Subjektívna povaha hodnotenia a validácie je bežnou výzvou pri učení bez dozoru. Keďže neexistujú žiadne preddefinované štítky, určenie kvality objavených vzorov nie je vždy jednoduché.

Podobne ako učenie pod dohľadom, aj metóda učenia bez dozoru závisí od kvality a relevantnosti údajov. Hlučné množiny údajov s irelevantnými funkciami môžu znížiť presnosť objavených vzťahov a vrátiť nepresné výsledky. Starostlivý výber a techniky predbežného spracovania môžu pomôcť zmierniť tieto obmedzenia.

3 kľúčové rozdiely medzi riadeným a nekontrolovaným učením

Metódy učenia pod dohľadom a bez dozoru sa líšia z hľadiska dostupnosti údajov, tréningového procesu a celkového prístupu k modelom učenia. Pochopenie týchto rozdielov je nevyhnutné pri výbere správneho prístupu pre konkrétnu úlohu.

1. Dostupnosť a príprava údajov

Kľúčovým rozdielom medzi týmito dvoma metódami učenia je dostupnosť a príprava údajov. Riadené učenie sa spolieha na označené údaje, kde sú poskytnuté vstupné aj výstupné premenné. Učenie bez dozoru na druhej strane funguje len na vstupných premenných. Skúma inherentnú štruktúru a vzory v údajoch bez spoliehania sa na vopred určené výstupy.

2. Vzdelávací prístup

Model učenia pod dohľadom sa učí klasifikovať údaje alebo presne predpovedať neviditeľné údaje na základe označených príkladov. Naproti tomu učenie bez dozoru má za cieľ objaviť skryté vzorce, zoskupenia a závislosti v rámci neoznačených údajov a využiť ich na predpovedanie výsledkov.

3. Slučka spätnej väzby

Učenie pod dohľadom funguje na iteratívnom tréningovom procese so spätnou väzbou. Dostáva priamu spätnú väzbu na svoje predpovede, čo mu umožňuje neustále spresňovať a zlepšovať svoje reakcie. Slučka spätnej väzby mu pomáha upravovať parametre a minimalizovať chyby predikcie. Naproti tomu učenie bez dozoru nemá explicitnú spätnú väzbu a spolieha sa výlučne na vlastnú štruktúru údajov.

Pod dohľadom vs. Porovnávacia tabuľka učenia bez dozoru

Rozdiely medzi učením pod dohľadom a bez dozoru môže byť ťažké pochopiť naraz, preto sme vytvorili praktickú porovnávaciu tabuľku.

Ako môžete vidieť z vyššie uvedeného, ​​hlavné rozdiely vyplývajú z prístupu k manipulácii s údajmi a učenia sa z ich klasifikácie, hoci obe metódy zohrávajú úlohu v úspechu strojového učenia.

Výber správneho prístupu strojového učenia

Učenie pod dohľadom a bez dozoru sú dve odlišné metódy strojového učenia, ktoré odvodzujú vzorce v rámci označených a neoznačených údajov. Obe metódy majú svoje výhody, obmedzenia a špecifické aplikácie.

Učenie pod dohľadom je vhodnejšie pre úlohy, kde sú výstupy preddefinované a označené údaje sú ľahko dostupné. Na druhej strane, učenie bez dozoru je užitočné pri skúmaní skrytých poznatkov v obrovskom množstve neoznačených súborov údajov.

Využitím silných stránok týchto dvoch prístupov môžete využiť plný potenciál algoritmov strojového učenia a robiť rozhodnutia založené na údajoch v rôznych doménach.