Pod dohledem vs. Učení bez dozoru: Jaký je rozdíl?

Strojové učení je věda, která umožňuje strojům získávat znalosti, vytvářet předpovědi a odhalovat vzorce v rámci velkých datových sad. Podobně jako se lidé učí z každodenních zkušeností, algoritmy strojového učení postupně zlepšují své předpovědi v několika iteracích.

Učení pod dohledem a učení bez dohledu jsou dva základní učební přístupy používané k trénování algoritmů strojového učení. Každá metoda má své silné stránky a omezení a je vhodnější pro konkrétní úkoly.

Jaké jsou tedy rozdíly a aplikace těchto dvou metod strojového učení?

Co je to supervizované učení?

Učení pod dohledem je populární přístup strojového učení, kde je model trénován pomocí označených dat. Označená data se skládají ze vstupních proměnných a jim odpovídajících výstupních proměnných. Model hledá vztahy mezi vstupními a požadovanými výstupními proměnnými a využívá je k předpovědím nových neviditelných dat.

Jednoduchým příkladem řízeného učení je filtr nevyžádané pošty. Zde je model trénován na datové sadě s tisíci e-mailů, z nichž každý je označen jako „spam“ nebo „není spam“. Model identifikuje vzory e-mailů a naučí se rozlišovat spam od legitimních e-mailů.

Učení pod dohledem umožňuje modelům umělé inteligence předvídat výsledky na základě označeného školení s přesností.

Tréninkový proces

Tréninkový proces v kontrolovaném strojovém učení vyžaduje získávání a označování dat. Data jsou často označena pod dohledem datového vědce, aby bylo zajištěno, že přesně odpovídají vstupům. Jakmile se model naučí vztah mezi vstupy a výstupy, použije se ke klasifikaci neviditelných dat a vytváření předpovědí.

Algoritmy učení pod dohledem zahrnují dva typy úloh:

• Klasifikace: Klasifikace se používá, když chcete, aby model klasifikoval, zda data patří do určité skupiny nebo třídy. V příkladu spamových e-mailů spadá do klasifikace určení e-mailů jako „spam“ nebo „není spam“.
• Regrese: V regresních úlohách algoritmus strojového učení předpovídá výsledky z neustále se měnících dat. Zahrnuje vztahy mezi dvěma nebo více proměnnými, takže změna jedné proměnné změní jinou proměnnou. Příkladem regresní úlohy může být předpovídání cen nemovitostí na základě funkcí, jako je počet pokojů, umístění a rozloha. Trénováním modelu pomocí označených dat se model učí vzorce a vztahy mezi těmito proměnnými a dokáže předpovědět vhodnou prodejní cenu.

Kombinace těchto dvou úkolů obvykle tvoří základ pro učení pod dohledem, ačkoli proces má i další aspekty.

Běžné aplikace

Algoritmy řízeného učení mají široké uplatnění v různých průmyslových odvětvích. Některé z populárních použití zahrnují:

• Rozpoznávání obrazu a objektů
• Klasifikace řeči a textu
• Analýza sentimentu
• Detekce podvodů a anomálií
• Odhad rizika

Existuje však mnoho dalších využití a implementací učení pod dohledem.

Omezení

Modely učení pod dohledem nabízejí cenné možnosti, ale mají také určitá omezení. Tyto modely do značné míry spoléhají na označená data, aby se efektivně naučily a zobecňovaly vzorce, což může být drahé, časově náročné a pracné. Toto omezení však často vzniká ve specializovaných oblastech, kde je potřeba odborné značení.

Manipulace s velkými, složitými a hlučnými datovými sadami je další výzvou, která může ovlivnit výkon modelu. Modely učení pod dohledem fungují za předpokladu, že označená data skutečně odrážejí základní vzorce v reálném světě. Pokud však data obsahují šum, složité vztahy nebo jiné složitosti, model může mít potíže s předpovědí přesného výsledku.

Kromě toho může být v některých případech složitá interpretovatelnost. Modely učení pod dohledem mohou vracet přesné výsledky, ale neposkytují jasné vhledy do základní úvahy. Nedostatečná interpretovatelnost může být kritická v oblastech, jako je zdravotnictví, kde je transparentnost zásadní.

Co je učení bez dozoru?

Učení bez dozoru je přístup strojového učení, který využívá neoznačená data a učí se bez dozoru. Na rozdíl od modelů učení pod dohledem, které se zabývají označenými daty, modely učení bez dozoru se zaměřují na identifikaci vzorců a vztahů v datech bez jakýchkoli předem stanovených výstupů. Proto jsou takové modely vysoce cenné při práci s velkými soubory dat, kde je označování obtížné nebo nepraktické.

Segmentace zákazníků je jednoduchým příkladem učení bez dozoru. Využitím přístupu učení bez dozoru mohou modely identifikovat segmenty zákazníků na základě jejich chování a preferencí a pomoci firmám přizpůsobit jejich marketingové strategie.

Techniky a algoritmy

Učení bez dozoru využívá různé metody, ale široce se používají následující dvě techniky:

• Shlukování: Clustering je technika, která identifikuje přirozená seskupení v rámci datových bodů na základě jejich podobností nebo rozdílů. Shlukovací algoritmy, jako jsou k-means a DBSCAN, mohou odhalit skryté vzory v datech bez předem existujících štítků.
• Pravidlo asociace: Asociační pravidlo pomáhá odhalit závislosti a inherentní spojení v různých datových sadách. Pomocí dolování vztahů mezi proměnnými modely jako Apriori pomáhají odvodit asociační pravidla pro položky, které se často vyskytují společně, a usnadňují rozhodování.

Existují i ​​jiné techniky, ale shlukování a asociační pravidlo jsou dvě z nejběžnějších technik učení bez dozoru.

Běžné aplikace

Algoritmy učení bez dozoru nacházejí uplatnění v různých oblastech. Mezi oblíbené případy použití patří:

• Analýza trhu
• Segmentace zákazníků
• Zpracování přirozeného jazyka
• Genetická analýza
• Síťová analýza

Omezení

Navzdory mnoha výhodám má učení bez dozoru také svá omezení. Subjektivní povaha hodnocení a validace je běžnou výzvou v učení bez dozoru. Vzhledem k tomu, že neexistují žádné předdefinované štítky, určování kvality objevených vzorů není vždy jednoduché.

Podobně jako u řízeného učení se i metoda učení bez dohledu spoléhá na kvalitu a relevanci dat. Hlučné datové sady s irelevantními funkcemi mohou snížit přesnost zjištěných vztahů a vrátit nepřesné výsledky. Pečlivý výběr a techniky předběžného zpracování mohou pomoci zmírnit tato omezení.

3 klíčové rozdíly mezi učením pod dohledem a učením bez dozoru

Metody učení pod dohledem a bez dozoru se liší z hlediska dostupnosti dat, tréninkového procesu a celkového přístupu k učení k modelům. Pochopení těchto rozdílů je zásadní pro výběr správného přístupu pro konkrétní úkol.

1. Dostupnost a příprava dat

Klíčovým rozdílem mezi těmito dvěma metodami učení je dostupnost a příprava dat. Řízené učení se opírá o označená data, kde jsou poskytovány vstupní i výstupní proměnné. Učení bez dozoru na druhou stranu funguje pouze na vstupní proměnné. Zkoumá vlastní strukturu a vzory v datech, aniž by se spoléhal na předem určené výstupy.

2. Vzdělávací přístup

Model učení pod dohledem se učí klasifikovat data nebo přesně předpovídat neviditelná data na základě označených příkladů. Naproti tomu učení bez dozoru má za cíl odhalit skryté vzorce, seskupení a závislosti v neoznačených datech a využít je k predikci výsledků.

3. Smyčka zpětné vazby

Učení pod dohledem funguje na iterativním tréninkovém procesu se zpětnou vazbou. Dostává přímou zpětnou vazbu na své předpovědi, což mu umožňuje neustále zpřesňovat a zlepšovat své reakce. Zpětnovazební smyčka mu pomáhá upravovat parametry a minimalizovat chyby predikce. Naproti tomu učení bez dozoru postrádá explicitní zpětnou vazbu a spoléhá se pouze na vlastní strukturu dat.

Pod dohledem vs. Srovnávací tabulka učení bez dozoru

Rozdíly mezi učením pod dohledem a učením bez dozoru může být obtížné pochopit najednou, proto jsme vytvořili praktickou srovnávací tabulku.

Jak můžete vidět z výše uvedeného, ​​hlavní rozdíly pramení z přístupu k zacházení s daty a učení se z jejich klasifikace, ačkoli obě metody hrají roli v úspěchu strojového učení.

Výběr správného přístupu strojového učení

Učení pod dohledem a učení bez dohledu jsou dvě odlišné metody strojového učení, které odvozují vzorce v označených a neoznačených datech. Obě metody mají své výhody, omezení a specifické aplikace.

Učení pod dohledem je vhodnější pro úkoly, kde jsou výstupy předdefinované a označená data jsou snadno dostupná. Na druhou stranu je učení bez dozoru užitečné při zkoumání skrytých poznatků v obrovském množství neoznačených datových sad.

Využitím silných stránek těchto dvou přístupů můžete využít plný potenciál algoritmů strojového učení a činit rozhodnutí na základě dat v různých doménách.