Overvåget vs. Uovervåget læring: Hvad er forskellen?

Maskinlæring er videnskaben om at sætte maskiner i stand til at erhverve viden, lave forudsigelser og afdække mønstre inden for store datasæt. Ligesom mennesker lærer af daglige erfaringer, forbedrer maskinlæringsalgoritmer gradvist deres forudsigelser over flere iterationer.

Overvåget og ikke-overvåget læring er to primære læringstilgange, der bruges til at træne maskinlæringsalgoritmer. Hver metode har styrker og begrænsninger og er bedre egnet til specifikke opgaver.

Så hvad er nogle forskelle og anvendelser af disse to maskinlæringsmetoder?

Hvad er Supervised Learning?

Supervised learning er en populær maskinlæringstilgang, hvor en model trænes ved hjælp af mærkede data. De mærkede data består af inputvariabler og deres tilsvarende outputvariable. Modellen leder efter relationer mellem input- og de ønskede outputvariabler og udnytter dem til at lave forudsigelser om nye usete data.

Et simpelt eksempel på en overvåget læringstilgang er et e-mail-spamfilter. Her trænes modellen på et datasæt med tusindvis af e-mails, hver mærket "spam" eller "ikke spam." Modellen identificerer e-mail-mønstre og lærer at skelne spam fra legitime e-mails.

Overvåget læring gør det muligt for AI-modeller at forudsige resultater baseret på mærket træning med præcision.

Træningsproces

Uddannelsesprocessen i overvåget maskinlæring kræver indhentning og mærkning af data. Dataene er ofte mærket under opsyn af en dataforsker for at sikre, at de svarer nøjagtigt til inputs. Når først modellen lærer forholdet mellem input og output, bruges den til at klassificere usete data og lave forudsigelser.

Overvågede læringsalgoritmer omfatter to typer opgaver:

• Klassifikation: Klassifikation bruges, når man ønsker, at modellen skal klassificere, om data tilhører en bestemt gruppe eller klasse. I eksemplet med spam-e-mails falder bestemmelse af e-mails som "spam" eller "ikke-spam" ind under klassificering.
• Regression: I regressionsopgaver er maskinlæringsalgoritme forudsiger resultater fra løbende skiftende data. Det involverer forhold mellem to eller flere variable, således at en ændring i en variabel ændrer en anden variabel. Et eksempel på en regressionsopgave kunne være at forudsige huspriser baseret på funktioner som antal værelser, beliggenhed og kvadratmeter. Ved at træne modellen ved hjælp af mærkede data lærer den mønstrene og sammenhængene mellem disse variable og kan forudsige en passende salgspris.

Kombinationen af ​​de to opgaver danner typisk grundlaget for superviseret læring, selvom der er andre aspekter af processen.

Almindelige applikationer

Overvågede læringsalgoritmer har udbredte anvendelser i forskellige brancher. Nogle af de populære anvendelser inkluderer:

• Billed- og objektgenkendelse
• Klassifikation af tale og tekst
• Følelsesanalyse
• Opdagelse af bedrageri og uregelmæssigheder
• Risikovurdering

Men der er mange andre anvendelser og implementeringer af overvåget læring.

Begrænsninger

Superviserede læringsmodeller tilbyder værdifulde muligheder, men har også visse begrænsninger. Disse modeller er stærkt afhængige af mærkede data for effektivt at lære og generalisere mønstre, som kan være dyre, tidskrævende og arbejdskrævende. Denne begrænsning opstår dog ofte i specialiserede områder, hvor ekspertmærkning er nødvendig.

Håndtering af store, komplekse og støjende datasæt er en anden udfordring, der kan påvirke modellens ydeevne. Overvågede læringsmodeller fungerer under den antagelse, at de mærkede data virkelig afspejler de underliggende mønstre i den virkelige verden. Men hvis dataene indeholder støj, indviklede relationer eller andre kompleksiteter, kan modellen kæmpe med at forudsige et præcist resultat.

Derudover kan fortolkning være udfordrende i nogle tilfælde. Overvågede læringsmodeller kan returnere nøjagtige resultater, men de giver ikke klar indsigt i den underliggende begrundelse. Manglen på fortolkning kan være kritisk i domæner som sundhedsvæsenet, hvor gennemsigtighed er afgørende.

Hvad er uovervåget læring?

Uovervåget læring er en maskinlæringstilgang, der bruger umærkede data og lærer uden overvågning. I modsætning til superviserede læringsmodeller, som omhandler mærkede data, fokuserer uovervågede læringsmodeller på at identificere mønstre og relationer i data uden forudbestemte output. Derfor er sådanne modeller meget værdifulde, når der er tale om store datasæt, hvor mærkning er vanskelig eller upraktisk.

Kundesegmentering er et simpelt eksempel på uovervåget læring. Ved at udnytte en uovervåget læringstilgang kan modeller identificere kundesegmenter baseret på deres adfærd og præferencer og hjælpe virksomheder med at tilpasse deres marketingstrategier.

Teknikker og algoritmer

Uovervåget læring bruger forskellige metoder, men følgende to teknikker er meget brugt:

• Klynger: Clustering er en teknik, der identificerer naturlige grupperinger inden for datapunkter baseret på deres ligheder eller forskelle. Klyngealgoritmer, såsom k-means og DBSCAN, kan afsløre skjulte mønstre i data uden allerede eksisterende etiketter.
• Foreningsregel: Tilknytningsregler hjælper med at afdække afhængigheder og iboende forbindelser i forskellige datasæt. Ved at udvinde relationer mellem variabler hjælper modeller som Apriori med at udlede associeringsregler for emner, der ofte forekommer sammen, og letter beslutningstagning.

Der er andre teknikker, men clustering og associationsregel er to af de mest almindelige uovervågede læringsteknikker.

Almindelige applikationer

Uovervågede læringsalgoritmer finder applikationer i forskellige domæner. Nogle af de populære anvendelsestilfælde inkluderer:

• Markedsanalyse
• Kundesegmentering
• Naturlig sprogbehandling
• Genetisk analyse
• Netværksanalyse

Begrænsninger

På trods af sine mange fordele har uovervåget læring også sine begrænsninger. Den subjektive karakter af evaluering og validering er en almindelig udfordring i uovervåget læring. Da der ikke er nogen foruddefinerede etiketter, er det ikke altid ligetil at bestemme kvaliteten af ​​opdagede mønstre.

I lighed med superviseret læring er den uovervågede læringsmetode også afhængig af kvaliteten og relevansen af ​​data. Støjende datasæt med irrelevante funktioner kan reducere nøjagtigheden af ​​de opdagede relationer og returnere unøjagtige resultater. Omhyggelig udvælgelse og forbehandlingsteknikker kan hjælpe med at afbøde disse begrænsninger.

3 nøgleforskelle mellem overvåget og uovervåget læring

Superviserede og ikke-superviserede læringsmetoder adskiller sig med hensyn til datatilgængelighed, træningsproces og den overordnede læringstilgang til modellerne. At forstå disse forskelle er afgørende for at vælge den rigtige tilgang til en specifik opgave.

1. Datatilgængelighed og forberedelse

Tilgængeligheden og forberedelsen af ​​data er en vigtig forskel mellem de to læringsmetoder. Superviseret læring er afhængig af mærkede data, hvor både input- og outputvariabler er angivet. Uovervåget læring virker på den anden side kun på inputvariable. Den udforsker iboende struktur og mønstre i data uden at stole på forudbestemte output.

2. Læringstilgang

En overvåget læringsmodel lærer at klassificere data eller præcist forudsige usete data baseret på mærkede eksempler. I modsætning hertil har uovervåget læring til formål at opdage skjulte mønstre, grupperinger og afhængigheder inden for umærkede data og udnytter dem til at forudsige resultater.

3. Feedback loop

Superviseret læring arbejder på en iterativ træningsproces med en feedback-loop. Den modtager direkte feedback på sine forudsigelser, så den løbende kan forfine og forbedre sine svar. Feedback-sløjfen hjælper den med at justere parametre og minimere forudsigelsesfejl. I modsætning hertil mangler uovervåget læring eksplicit feedback og er udelukkende afhængig af dataens iboende struktur.

Overvåget vs. Uovervåget læring sammenligningstabel

Forskellene mellem superviseret og ikke-superviseret læring kan være svære at forstå på én gang, så vi har lavet en praktisk sammenligningstabel.

Som du kan se fra ovenstående, stammer de største forskelle fra tilgangen til håndtering af data og læring fra dens klassificering, selvom begge metoder spiller en rolle i succesen med maskinlæring.

Valg af den rigtige maskinlæringsmetode

Overvåget og ikke-overvåget læring er to forskellige maskinlæringsmetoder, der udleder mønstre inden for mærkede og umærkede data. Begge metoder har deres fordele, begrænsninger og specifikke anvendelser.

Overvåget læring er bedre egnet til opgaver, hvor output er foruddefinerede og mærkede data er let tilgængelige. På den anden side er uovervåget læring nyttig til at udforske skjulte indsigter i enorme mængder af umærkede datasæt.

Ved at udnytte styrkerne ved de to tilgange kan du udnytte det fulde potentiale af maskinlæringsalgoritmer og træffe datadrevne beslutninger på forskellige domæner.