Существует два основных метода искусственного интеллекта глубокое обучение (ИИ) и машинное обучение: обучение с учителем и обучение без учителя. Основное различие заключается в том, что один использует помеченные данные, чтобы помочь в прогнозировании результатов, а другой нет. Однако между этими двумя методами и критическими областями есть некоторые различия, в которых один превосходит другой. В этой статье будут объяснены различия, чтобы вы могли решить, какая техника лучше для вас.
Компании все чаще используют алгоритмы машинного обучения, чтобы упростить работу и не отставать от ожиданий клиентов по мере того, как мир становится умнее. Вы можете лучше изучить концепцию с помощью онлайн-сертификации по науке о данных.
Каково определение контролируемого обучения?
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, в котором используются помеченные наборы данных. Эти наборы данных используются для обучения или «контроля» алгоритмов для правильной идентификации данных или прогнозирования результатов. Модель может проверять свою точность и со временем учиться, используя помеченные входы и выходы.
Когда дело доходит до глубокого обучения, обучение с учителем или обучение без учителя можно разделить на два типа проблем: классификация и регрессия.
· В задачах классификации, таких как различение яблок и апельсинов, используется алгоритм для правильного распределения тестовых данных по определенным группам. Кроме того, в реальном мире могут использоваться контролируемые алгоритмы обучения для классификации спама и помещения его в папку, отличную от папки «Входящие». Методы классификации включают линейные классификаторы, машины опорных векторов, деревья решений и случайные леса.
· Другим подходом к обучению с учителем является регрессия, в которой используется алгоритм для определения связи между зависимыми и независимыми переменными. Регрессионные модели полезны для численного прогнозирования значений на основе различных источников данных, таких как оценки доходов от продаж для конкретной компании.
Каково определение обучения без учителя?
Кластеризация, ассоциация и уменьшение размерности входят в число задач, для которых используются модели обучения без учителя.
Кластеризация — это метод интеллектуального анализа данных, который группирует неразмеченные данные в группы на основе сходств и различий, которым обучают в лучших сертификатах по науке о данных. Методы кластеризации K-средних, например, делят связанные точки данных на группы, при этом число K указывает размер и степень детализации группировки. Этот метод полезен для сегментации рынка, сжатия изображений и других приложений.
Другой формой подхода к обучению без учителя является ассоциация, в которой используется несколько правил для обнаружения связей между переменными в наборе данных. Эти методы обычно используются в анализе потребительской корзины и механизмах рекомендаций, таких как рекомендации «Клиенты, которые купили этот товар, также купили».
Когда количество признаков (или измерений) в наборе данных слишком велико, используется метод обучения с уменьшением размерности. Он сохраняет целостность данных, уменьшая количество входных данных до приемлемого размера. Этот подход часто используется на этапе подготовки данных, например, когда автокодировщики устраняют шум из визуальных данных для улучшения качества изображения.
Различие между контролируемым и неконтролируемым обучением заключается в следующем: данные с метками.
Использование помеченных наборов данных является ключевым различием между двумя методологиями. Проще говоря, алгоритмы обучения с учителем используют помеченные входные и выходные данные, тогда как алгоритмы обучения без учителя этого не делают.
Целью обучения с учителем является предвидение результатов свежих данных. Вы точно знаете, чего ожидать с самого начала. Цель алгоритма обучения без учителя состоит в том, чтобы извлечь информацию из огромных объемов новых данных. Что необычного или интересного в наборе данных определяет машинное обучение.
Обнаружение спама, анализ настроений, прогнозирование погоды и прогнозы цен — это лишь некоторые из приложений для моделей обучения с учителем. С другой стороны, неконтролируемое обучение хорошо подходит для обнаружения аномалий, механизмов рекомендаций, портретов клиентов и медицинских изображений.
Сложность. Обучение с учителем — это простой подход к машинному обучению, который обычно вычисляется с использованием таких языков, как R или Python. Вам понадобятся надежные инструменты для работы с огромными объемами неклассифицированных данных в неконтролируемом обучении. Поскольку для получения желаемых результатов требуется большой обучающий набор, модели обучения без учителя сложны в вычислительном отношении.
Недостатки: Обучение моделей обучения с учителем требует времени, а метки для входных и выходных переменных требуют знаний. Между тем, если для оценки выходных переменных не используется вмешательство человека, алгоритмы обучения без учителя могут давать радикально ошибочные результаты.
Заключение
Хотя модели обучения с учителем более точны, чем модели обучения без учителя, для правильной идентификации данных им требуется взаимодействие с человеком. Это можно правильно понять с помощью онлайн-курсов по аналитике.
