Nadzorowane i bez nadzoru uczenia maszynowego
Stąd nadzorowane uczenie się służy do nauki funkcji projektu lub znalezienia relacji między wejściem a wyjściem. Z drugiej strony uczenie się bez nadzoru nie działa pod znakowanymi wyjściami (nie ma wstępnie zdefiniowanych ani końcowych wyjść), ponieważ uczy się każdego kroku, aby odpowiednio znaleźć wyjście.
Wiele osób jest zdezorientowanych między nadzorowanym i bez nadzoru uczenia maszynowego. Artykuł wyjaśnia wszystko na temat różnic między nadzorem a uczeniem maszynowym bez nadzoru.
Co jest nadzorowanym uczeniem maszynowym?
Nadzorowana nauka trenuje system według dobrze „etykietowanych” danych. Znakowane dane oznaczają, że niektóre dane są oznaczone prawidłowym wyjściem. Jest podobny do osoby uczącej rzeczy od innej osoby. Nadzorowane uczenie się służy do regresji i klasyfikacji w celu przewidywania wyników procedury. Algorytmy w nadzorowanym uczeniu się uczą się na podstawie oznaczonych danych szkoleniowych, co jest korzystne dla przewidywania nieprzewidzianych wyników danych. Pomyślne budowanie, skalowanie i wdrożenie dokładnych modeli uczenia maszynowego wymaga czasu. Poza tym nadzorowane uczenie się potrzebuje również eksperckiego zespołu wykwalifikowanych naukowców danych.
Niektóre popularne nadzorowane algorytmy uczenia się to sąsiad K-Nearest, naiwny klasyfikator Bayes, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe.
Przykład: Załóżmy, że mamy książki o różnych tematach, nadzorowane uczenie się może zidentyfikować książki, aby sklasyfikować je zgodnie z typem tematu. Aby uzyskać właściwą identyfikację książek, trenujemy maszynę, dostarczając dane takie jak kolor, nazwa, rozmiar, język każdej książki. Po odpowiednim szkoleniu zaczynamy testować nowy zestaw książek, a wyszkolony system identyfikuje wszystko za pomocą algorytmów.
Nadzorowane uczenie się oferuje sposób na gromadzenie danych wyjściowych z poprzednich wyników i optymalizację kryteriów wydajności. To uczenie maszynowe jest korzystne dla rozwiązywania różnych rodzajów problemów z obliczeniami w świecie rzeczywistym.
Jak działa nadzorowane uczenie maszynowe?
Algorytmy maszyn nadzorowanych są przeszkolone w celu przewidywania wyników danego projektu. Poniżej znajdują się kroki w nauce nadzorowanej w celu szkolenia dowolnego algorytmu.
Najpierw znajdź typ zestawu danych szkoleniowych, a następnie zbieraj oznaczone dane.
Teraz podziel wszystkie zestawy danych szkoleniowych między zestawem danych testowych, zestawem danych sprawdzania poprawności i zestawem danych szkoleniowych. Po podzieleniu danych określenie funkcji wejściowych zestawu danych szkoleniowych musi mieć odpowiednią wiedzę, aby Twój model mógł poprawnie przewidzieć dane wyjściowe. Następnie określ wymagany algorytm dla tego modelu, podobnie jak drzewo decyzyjne, maszyna wektorowa wsparcia itp. Po ustaleniu algorytmu wykonaj algorytm w zestawie danych szkoleniowych.
W niektórych przypadkach użytkownicy potrzebują zestawu sprawdzania poprawności jako parametru kontrolnego, podzbioru zestawu danych szkoleniowych. Na koniec możesz ocenić dokładność modelu, podając zestaw testowy, a jeśli model prawidłowo przewiduje dane wyjściowe, twój model jest prawidłowy.
Zobaczmy przykład, aby zrozumieć, jak działa nadzorowane uczenie maszynowe. W tym przykładzie mamy różne kształty, takie jak kwadraty, koła, trójkąty itp. Teraz musimy szkolić takie dane, aby:
- Jeśli kształt ma cztery strony, należy go oznaczyć jako kwadrat.
- Jeśli kształt ma trzy boki, należy go oznaczyć jako trójkąt.
- Jeśli kształt nie ma boków, należy go oznaczyć jako okrąg.
Kiedy używamy nowego modelu w systemie, system będzie różnicował i wykryje kwadraty, trójkąty i koła.
Rodzaje nadzorowanych algorytmów uczenia się
Istnieją dwa rodzaje problemów w nadzorowanym uczeniu się i są one:
Klasyfikacja
Algorytmy te są używane, gdy kategoryczna zmienna wyjściowa oznacza, gdy użytkownik porównuje dwie różne rzeczy: prawdziwe, zawodowe, prosy itp. Niektóre algorytmy klasyfikacji to maszyny wektorowe wsparcia, filtrowanie spamu, drzewa decyzyjne, losowe las i regresja logistyczna.
Regresja
Algorytmy te są używane, gdy istnieje zależność między zmiennymi wejściowymi i wyjściowymi. Regresja służy do przewidywania zmiennych ciągłych, takich jak trendy rynkowe, prognozowanie pogody itp. Niektóre algorytmy regresji to drzewa regresji, regresja liniowa, bayesowska regresja liniowa, regresja nieliniowa i regresja wielomianowa.
Zalety i wady nadzorowanego uczenia się
Zalety
- Nadzorowane uczenie się oferuje sposób na gromadzenie danych z poprzednich doświadczeń i przewidywanie wyników.
- Jest korzystne dla optymalizacji wydajności poprzez doświadczenie.
- Użytkownicy mogą korzystać z nadzorowanego uczenia się do rozwiązywania różnych rodzajów problemów z obliczeniami w świecie rzeczywistym.
- System sprzężenia zwrotnego oferuje świetną opcję w sprawie sprawdzenia, czy przewiduje prawidłowe wyjście.
Niedogodności
- W nauce nadzorowanej szkolenie wymaga wysokiego czasu obliczeń.
- Użytkownicy potrzebują różnych przykładów dla każdej klasy podczas szkolenia klasyfikatora, a następnie klasyfikacja dużych zbiorów danych staje się złożonym wyzwaniem.
- Użytkownicy mogą przetrwać granicę, gdy zestaw szkoleniowy nie ma żadnego przykładu, którego potrzebujesz w klasie.
Aplikacje
- Bioinformatyka: Nadzorowane uczenie się jest popularne w tej dziedzinie, ponieważ jest używane w naszym codziennym życiu. Informacje biologiczne, takie jak odciski palców, wykrywanie twarzy, tekstura tęczówki i inne, są przechowywane jako dane w naszych smartfonach i innych urządzeniach, aby zabezpieczyć dane i wyrównać bezpieczeństwo systemu.
- Rozpoznawanie mowy: Algorytm jest wyszkolony do nauki głosu i rozpoznania go później. Wielu popularnych asystentów głosowych, takich jak Siri, Alexa i Asystent Google, używa nadzorowanej nauki.
- Wykrywanie spamu: Ta aplikacja pomaga zapobiegać cyberprzestępczości; Aplikacje są szkolone w zakresie wykrywania wiadomości nierealnych i komputerowych oraz e-maili oraz powiadomienia użytkownika, jeśli są spam lub fałszywe.
- Rozpoznanie obiektów dla wizji: Algorytm jest przeszkolony z ogromnym zestawem danych tych samych lub podobnych obiektów, aby zidentyfikować obiekt później.
Co to jest uczenie maszynowe bez nadzoru?
Uczenie się bez nadzoru to technika uczenia maszynowego, w której użytkownik nie musi nadzorować modelu projektu. Zamiast tego użytkownicy muszą zezwolić na model pracy i odkryć informacje automatycznie. Dlatego uczenie się bez nadzoru działa na rzecz nieznakowanych danych. Krótko mówiąc, ten rodzaj uczenia maszynowego ma na celu znalezienie wzorców i struktury z podanych danych lub danych wejściowych.
Uczenie się bez nadzoru stanowi świetny sposób na wykonywanie wysoce złożonych zadań przetwarzania niż naukę nadzorowaną. Może to jednak być wysoce nieprzewidywalne niż inne procedury głębokiego uczenia się, naturalnego uczenia się i wzmocnienia. W przeciwieństwie do nauki nadzorowanej, uczenie się bez nadzoru służy do rozwiązywania skojarzenia i grupowania.
Uczenie się bez nadzoru jest korzystne dla znalezienia wszystkich rodzajów nieznanych wzorców danych. Istnieje fakt, że możesz łatwo uzyskać nieznakowane dane w porównaniu z oznaczonymi danymi, więc uczenie się bez nadzoru może pomóc w ukończeniu procedury bez oznaczonych danych.
Na przykład mamy model, który nie wymaga żadnego szkolenia danych lub nie mamy odpowiednich danych do przewidywania wyników. Nie podajemy więc żadnego nadzoru, ale podajemy zestaw danych wejściowych, aby umożliwić model znalezienia odpowiednich wzorców z danych. Model wykorzysta odpowiednie algorytmy do szkolenia, a następnie podzieli elementy projektu zgodnie z ich różnicami. W powyższym przykładzie nadzorowanego uczenia się wyjaśniliśmy procedurę uzyskania przewidywanego wyniku. Jednak w uczeniu się bez nadzoru model wykorzysta samą dane, a następnie podzieli książkę w grupie zgodnie z ich funkcjami.
Jak działa uczenie się bez nadzoru?
Zrozummy uczenie się bez nadzoru w poniższym przykładzie:
Mamy nieznakowane dane wejściowe, które obejmują różne owoce, ale nie są skategoryzowane, a dane wyjściowe również nie jest dostarczane. Najpierw musimy zinterpretować surowe dane, aby znaleźć wszystkie ukryte wzorce z podanych danych. Teraz zastosuje odpowiednie algorytmy, takie jak drzewa decyzyjne, grupowanie K-średnich itp.
Po wdrożeniu odpowiedniego algorytmu algorytmy podzieli obiekt danych na kombinacje na podstawie różnicy i podobieństwa między różnymi obiektami. Proces uczenia się bez nadzoru jest wyjaśniony jako pod:
Gdy system odbiera nieznakowane lub surowe dane w systemie, uczenie się bez nadzoru zaczyna przeprowadzać interpretację. System próbuje zrozumieć informacje i podane dane w celu rozpoczęcia procedury za pomocą algorytmów w interpretacji. Następnie algorytmy zaczynają przełamać informacje o danych według ich podobieństw i różnic. Gdy system otrzyma szczegóły surowych danych, następnie tworzy grupę, aby odpowiednio ustawić dane. Wreszcie rozpoczyna przetwarzanie i zapewnia najlepsze dokładne dane wyjściowe z surowych danych.
Rodzaje algorytmu uczenia się bez nadzoru
Istnieją dwa rodzaje problemów w uczeniu się bez nadzoru i są one:
Grupowanie
Jest to metoda grupowania obiektów w klastrach zgodnie z różnicami i podobieństwami między obiektami. Analiza klastra działa na rzecz znalezienia podobieństw między różnymi obiektami danych, a następnie kategoryzuje je zgodnie z brakiem i obecnością tych konkretnych podobieństw.
Stowarzyszenie
Jest to metoda stosowana do znajdowania relacji między różnymi zmiennymi w dużej bazie danych. Działa również w celu ustalenia zestawu elementów, który dzieje się razem w określonym zestawie danych. Wiele osób uważa, że stowarzyszenie sprawia, że strategia marketingowa jest bardzo skuteczna, jak osoba, która kupuje x przedmiotów i ma tendencję do kupowania produktów. Stąd stowarzyszenie oferuje sposób na znalezienie związku między x i y.
Zalety i wady bez nadzoru uczenia się
Zalety
- Uczenie się bez nadzoru jest korzystne dla znalezienia wzorców danych, ponieważ nie jest możliwe w normalnych metodach.
- Jest to najlepsza procedura lub narzędzie dla naukowców danych, ponieważ jest korzystne dla uczenia się i zrozumienia surowych danych.
- Użytkownicy mogą dodawać etykiety po sklasyfikowaniu danych, dzięki czemu są łatwiejsze dla wyjść.
- Uczenie się bez nadzoru jest tak samo jak ludzka inteligencja, ponieważ model uczy się wszystkiego powoli w celu obliczenia wyjść.
Niedogodności
- Model uczy się wszystkiego bez uprzedniej wiedzy.
- Istnieje większa złożoność z większą liczbą funkcji.
- Uczenie się bez nadzoru to trochę czasochłonna procedura.
Aplikacje
- Gospodarz: Aplikacja wykorzystuje uczenie się bez nadzoru, aby łączyć użytkowników na całym świecie; Użytkownik pyta o jego wymagania. Aplikacja uczy się tych wzorców i zaleca pobyty i doświadczenia, które podlegają tej samej grupie lub klastrze.
- Zakupy online: Strony internetowe, takie jak Amazon, również używają uczenia się bez nadzoru, aby poznać zakup klienta i zalecić najczęściej kupowane produkty razem, co jest przykładem eksploracji reguł stowarzyszenia.
- Wykrywanie oszustw w karty kredytowej: Algorytmy uczenia się bez nadzoru dowiadują się o różnych wzorach użytkownika i ich użyciu karty kredytowej. Jeśli karta jest używana w częściach, które nie pasują do zachowania, generowany jest alarm, które można oznaczyć oszustwo, a połączenia są zawierane w celu potwierdzenia, czy używają karty.
Nadzorowane kontra bez nadzoru uczenia maszynowe: Tabela porównawcza
Oto lista porównywania uczenia maszynowego obok siebie i bez nadzoru:
| Czynniki | Nadzorowana nauka | Uczenie się bez nadzoru |
| Definicja | W nadzorowanym uczeniu maszynowym algorytmy są całkowicie szkolone poprzez oznaczone dane. | W uczeniu maszynowym bez nadzoru szkolenie algorytmów opiera się na nieznakowanych danych. |
| Informacja zwrotna | W nauce nadzorowanej model przyjmuje bezpośrednią informację zwrotną, aby sprawdzić, czy przewiduje prawidłowe wyniki. | W uczeniu się bez nadzoru model nie ma informacji zwrotnej. |
| Cel | Nadzorowane uczenie się ma na celu przeszkolenie modelu przewidywania wyników, gdy model odbiera nowe dane. | Uczenie się bez nadzoru ma na celu znalezienie ukrytego wzoru z zwykłymi spostrzeżeniami według nieznanego zestawu danych. |
| Prognoza | Model może przewidzieć wyjście procedury. | Model musi znaleźć ukryty wzorzec w danych. |
| Nadzór | Wymaga odpowiedniego nadzoru nad szkoleniem modelu. | Szkolenie modelu nie wymaga żadnego nadzoru. |
| Złożoność obliczeniowa | Ma wysoką złożoność obliczeniową. | Ma niską złożoność obliczeniową. |
| Wejście wyjście | Użytkownik zapewnia dane wejściowe do modelu z wyjściem. | Użytkownik dostarcza tylko dane wejściowe. |
| Analiza | Wymaga analizy offline. | Wymaga analizy w czasie rzeczywistym. |
| Dokładność | Nadzorowane uczenie się zapewnia dokładne wyniki. | Uczenie się bez nadzoru zapewnia umiarkowane wyniki. |
| Pod-domeny | Nadzorowane uczenie się ma problemy z klasyfikacją i regresją. | Uczenie się bez nadzoru ma problemy z klastrowaniem i regułami stowarzyszeniami. |
| Algorytmy | Nadzorowane uczenie się ma różne algorytmy, takie jak regresja logistyczna, drzewo decyzyjne, regresja liniowa, logika bayesowska, maszyna wektorowa wsparcia, klasyfikacja wielu klas itp. | Uczenie się bez nadzoru ma różne algorytmy, takie jak klastrowanie, apriori i algorytmy KNN. |
| Sztuczna inteligencja | Nie jest wystarczająco blisko sztucznej inteligencji, ponieważ użytkownik musi wyszkolić model dla wszystkich danych i przewidzieć prawidłowe wyjście. | Jest bliżej sztucznej inteligencji, ponieważ jest podobny do małego dzieciaka, ucząc się wszystkiego na podstawie swojego doświadczenia. |
Wniosek
Mamy nadzieję, że udało nam się wyjaśnić różnicę między uczeniem się nadzorowanego a bez nadzoru. Dodaliśmy wszystkie istotne szczegóły na temat tych technik uczenia maszynowego. Te techniki uczenia maszynowego są różne, ale niezbędne na ich miejscu. Naszym zdaniem bez nadzoru uczenia maszynowego jest dokładniejsze niż nadzorowane uczenie się, ponieważ uczy się wszystkiego, aby zapewnić najlepszy możliwy wynik. Jednak wiele osób zaleca nadzorowane uczenie maszynowe, ponieważ mają odpowiednie dane wejściowe i przewidywane wyniki.