Różnice między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się bez nadzoru

Uczniowie podejmujący uczenie maszynowe mają trudności w odróżnieniu nauki nadzorowanej od uczenia się bez nadzoru. Wydaje się, że procedura stosowana w obu metodach uczenia się jest taka sama, co utrudnia rozróżnienie między dwiema metodami uczenia się. Jednak po analizie i niezachwianej uwadze można wyraźnie zrozumieć, że istnieją znaczące różnice między uczeniem się nadzorowanym i bez nadzoru.

• Czym jest nadzorowane uczenie się?

Uczenie nadzorowane jest jedną z metod związanych z uczeniem maszynowym, które polega na alokacji danych oznakowanych, aby z tych danych można było wywnioskować pewien wzorzec lub funkcję. Warto zauważyć, że nadzorowane uczenie obejmuje przydzielanie obiektu wejściowego, wektora, przy jednoczesnym przewidywaniu najbardziej pożądanej wartości wyjściowej, która jest najczęściej określana jako sygnał nadzorczy. Najważniejszą właściwością nadzorowanego uczenia jest to, że dane wejściowe są znane i odpowiednio oznaczone.

• Co to jest nauka bez nadzoru?

Uczenie się bez nadzoru jest drugą metodą algorytmu uczenia maszynowego, w której wnioski są wyciągane z nieznakowanych danych wejściowych. Celem uczenia się bez nadzoru jest ustalenie ukrytych wzorców lub grupowanie danych z danych nieznakowanych. Najczęściej stosuje się go w analizie danych eksploracyjnych. Jedną z charakterystycznych cech uczenia się bez nadzoru jest to, że dane wejściowe i wyjściowe nie są znane.

Różnice między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się bez nadzoru

1. Dane wejściowe w nauczaniu nadzorowanym i uczeniu się bez nadzoru

Podstawową różnicą między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się bez nadzoru są dane wykorzystywane w obu metodach uczenia maszynowego. Warto zauważyć, że obie metody uczenia maszynowego wymagają danych, które przeanalizują pod kątem określonych funkcji lub grup danych. Jednak dane wejściowe wykorzystywane w nadzorowanym uczeniu się są dobrze znane i oznakowane. Oznacza to, że zadaniem maszyny jest jedynie określenie ukrytych wzorców na podstawie już oznaczonych danych. Jednak dane wykorzystywane w uczeniu się bez nadzoru nie są znane ani oznakowane. Zadaniem maszyny jest kategoryzowanie i oznaczanie surowych danych przed określeniem ukrytych wzorców i funkcji danych wejściowych.

2. Złożoność obliczeniowa w uczeniu nadzorowanym i uczeniu się bez nadzoru

Uczenie maszynowe jest złożoną sprawą i każda zaangażowana osoba musi być przygotowana na nadchodzące zadanie. Jedną z wyraźnych różnic między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się bez nadzoru jest złożoność obliczeniowa. Uważa się, że uczenie się nadzorowane jest złożoną metodą uczenia się, natomiast metoda uczenia się bez nadzoru jest mniej złożona. Jednym z powodów, które sprawiają, że uczenie się pod nadzorem jest fakt, że trzeba zrozumieć i oznaczyć dane wejściowe podczas uczenia się bez nadzoru, nie jest wymagane, aby je rozumieć i oznaczać. To wyjaśnia, dlaczego wiele osób woli uczenie się bez nadzoru w porównaniu do nadzorowanej metody uczenia maszynowego.

3. Dokładność wyników nadzorowanego uczenia się i uczenia się bez nadzoru

Inną dominującą różnicą między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się bez nadzoru jest dokładność wyników uzyskanych po każdym cyklu analizy maszynowej. Wszystkie wyniki wygenerowane z nadzorowanej metody uczenia maszynowego są bardziej dokładne i wiarygodne w porównaniu z wynikami wygenerowanymi z nienadzorowanej metody uczenia maszynowego. Jednym z czynników, który wyjaśnia, dlaczego nadzorowana metoda uczenia maszynowego daje dokładne i wiarygodne wyniki, jest to, że dane wejściowe są dobrze znane i oznaczone, co oznacza, że ​​maszyna będzie analizować tylko ukryte wzorce. Jest to inaczej niż w przypadku nienadzorowanej metody uczenia się, w której maszyna musi zdefiniować i oznaczyć dane wejściowe przed określeniem ukrytych wzorów i funkcji.

4. Liczba klas w nauczaniu nadzorowanym i uczeniu się bez nadzoru

Warto również zauważyć, że istnieje znacząca różnica, jeśli chodzi o liczbę klas. Warto zauważyć, że wszystkie klasy wykorzystywane w nadzorowanym uczeniu się są znane, co oznacza, że ​​prawdopodobne są również odpowiedzi w analizie. Jedynym celem nadzorowanego uczenia się jest zatem określenie nieznanego klastra. Jednak nie ma wcześniejszej wiedzy na temat nienadzorowanej metody uczenia maszynowego. Ponadto liczby klas nie są znane, co wyraźnie oznacza, że ​​żadna informacja nie jest znana, a wyników wygenerowanych po analizie nie można ustalić. Co więcej, ludzie zaangażowani w metodę nauki bez nadzoru nie są świadomi żadnych informacji dotyczących surowych danych i oczekiwanych rezultatów.

5. Uczenie się w czasie rzeczywistym w nauczaniu nadzorowanym i uczeniu się bez nadzoru

Wśród innych różnic istnieje czas, po którym ma miejsce każda metoda uczenia się. Należy podkreślić, że nadzorowana metoda uczenia się odbywa się w trybie off-line, podczas gdy metoda uczenia się bez nadzoru odbywa się w czasie rzeczywistym. Osoby zaangażowane w przygotowanie i etykietowanie danych wejściowych robią to off-line, podczas gdy analiza ukrytego wzoru odbywa się online, co uniemożliwia osobom zaangażowanym w uczenie maszynowe możliwość interakcji z maszyną podczas analizy danych dyskretnych. Jednak nienadzorowana metoda uczenia maszynowego odbywa się w czasie rzeczywistym, dzięki czemu wszystkie dane wejściowe są analizowane i oznakowane w obecności uczniów, co pomaga im zrozumieć różne metody uczenia się i klasyfikacji surowych danych. Analiza danych w czasie rzeczywistym pozostaje najważniejszą zaletą nienadzorowanej metody uczenia się.

Tabela przedstawiająca różnice między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się bez nadzoru: tabela porównawcza

	Nadzorowana nauka	Uczenie się bez nadzoru
Dane wejściowe	Wykorzystuje znane i oznaczone dane wejściowe	Wykorzystuje nieznane dane wejściowe
Złożoność obliczeniowa	Bardzo złożone w obliczeniach	Mniejsza złożoność obliczeniowa
Czas rzeczywisty	Wykorzystuje analizę off-line	Wykorzystuje analizę danych w czasie rzeczywistym
Liczba klas	Liczba klas jest znana	Liczba klas nie jest znana
Dokładność wyników	Dokładne i wiarygodne wyniki	Umiarkowane dokładne i wiarygodne wyniki

Podsumowanie nadzorowanego uczenia się i uczenia się bez nadzoru

• Eksploracja danych staje się istotnym aspektem w dzisiejszym świecie biznesu ze względu na zwiększoną liczbę surowych danych, które organizacje muszą analizować i przetwarzać, aby mogły podejmować rzetelne i wiarygodne decyzje.
• To wyjaśnia, dlaczego rośnie zapotrzebowanie na uczenie maszynowe, a zatem wymaga osób posiadających wystarczającą wiedzę na temat zarówno nadzorowanego uczenia maszynowego, jak i uczenia maszynowego bez nadzoru.
• Warto zrozumieć, że każda metoda uczenia się ma swoje zalety i wady. Oznacza to, że należy zapoznać się z obiema metodami uczenia maszynowego, zanim określi się, jakiej metody użyje się do analizy danych.