Felügyelt vs. Felügyelet nélküli tanulás: mi a különbség?

A gépi tanulás az a tudomány, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy tudást szerezzenek, előrejelzéseket készítsenek, és nagy adathalmazokon belüli mintákat fedezzenek fel. Akárcsak az emberek a napi tapasztalatokból tanulnak, a gépi tanulási algoritmusok fokozatosan javítják előrejelzéseiket több iteráció során.

A felügyelt és a nem felügyelt tanulás két elsődleges tanulási megközelítés, amelyet a gépi tanulási algoritmusok betanításához használnak. Mindegyik módszernek megvannak az erősségei és korlátai, és jobban megfelelnek bizonyos feladatokhoz.

Tehát mi a különbség és az alkalmazási terület e két gépi tanulási módszer között?

Mi az a felügyelt tanulás?

A felügyelt tanulás egy népszerű gépi tanulási megközelítés, amelyben a modellt címkézett adatok felhasználásával képezik. A címkézett adatok bemeneti változókból és a hozzájuk tartozó kimeneti változókból állnak. A modell kapcsolatokat keres a bemeneti és a kívánt kimeneti változók között, és felhasználja azokat, hogy előrejelzéseket készítsen új, nem látott adatokról.

A felügyelt tanulási megközelítés egyszerű példája az e-mail spamszűrő. Itt a modell egy több ezer e-mailt tartalmazó adatkészletre van kiképezve, amelyek mindegyike „spam” vagy „nem spam” felirattal van ellátva. A modell azonosítja az e-mail-mintákat, és megtanulja megkülönböztetni a spamet a jogszerű e-mailektől.

A felügyelt tanulás lehetővé teszi, hogy az AI-modellek pontosan előre jelezzék az eredményeket a megjelölt képzés alapján.

Képzési folyamat

A felügyelt gépi tanulás oktatási folyamata adatok beszerzését és címkézését igényli. Az adatokat gyakran egy adattudós felügyelete mellett címkézik fel annak biztosítása érdekében, hogy pontosan megfeleljenek a bemeneti adatoknak. Miután a modell megtanulja a bemenetek és a kimenetek közötti kapcsolatot, a nem látott adatok osztályozására és előrejelzések készítésére szolgál.

A felügyelt tanulási algoritmusok kétféle feladatot foglalnak magukban:

• Osztályozás: Az osztályozás akkor használatos, ha azt szeretné, hogy a modell osztályozza, hogy az adatok egy adott csoporthoz vagy osztályhoz tartoznak-e. A spam e-mailek példájában az e-mailek „spam” vagy „nem spam” minősítése a besorolás alá tartozik.
• Regresszió: A regressziós feladatokban a gépi tanulási algoritmus előrejelzi az eredményeket a folyamatosan változó adatokból. Két vagy több változó közötti kapcsolatokat foglal magában, így az egyik változó változása megváltoztat egy másik változót. A regressziós feladatra példa lehet a lakásárak előrejelzése olyan jellemzők alapján, mint a szobák száma, helye és alapterülete. A modell címkézett adatokkal történő betanításával megtanulja a változók közötti mintákat és kapcsolatokat, és megjósolhatja a megfelelő eladási árat.

A két feladat kombinációja általában a felügyelt tanulás alapját képezi, bár a folyamatnak más vonatkozásai is vannak.

Közös alkalmazások

A felügyelt tanulási algoritmusok széles körben elterjedtek a különböző iparágakban. Néhány népszerű felhasználási terület:

• Kép- és tárgyfelismerés
• Beszéd és szöveg osztályozása
• Érzelemelemzés
• Csalás és rendellenesség felderítése
• Kockázatértékelés

De a felügyelt tanulásnak sok más felhasználási módja és megvalósítása is létezik.

Korlátozások

A felügyelt tanulási modellek értékes képességeket kínálnak, de bizonyos korlátokkal is rendelkeznek. Ezek a modellek nagymértékben támaszkodnak a címkézett adatokra a minták hatékony megtanulása és általánosítása érdekében, ami költséges, idő- és munkaigényes lehet. Ez a korlátozás azonban gyakran olyan speciális területeken merül fel, ahol szakértői címkézésre van szükség.

A nagy, összetett és zajos adatkészletek kezelése egy másik kihívás, amely hatással lehet a modell teljesítményére. A felügyelt tanulási modellek azon a feltevésen alapulnak, hogy a címkézett adatok valóban tükrözik a való világ mögöttes mintázatait. De ha az adatok zajt, bonyolult összefüggéseket vagy egyéb bonyolultságokat tartalmaznak, a modell nehezen tudja megjósolni a pontos eredményt.

Ezenkívül az értelmezhetőség bizonyos esetekben kihívást jelenthet. A felügyelt tanulási modellek pontos eredményeket adhatnak, de nem nyújtanak egyértelmű betekintést a mögöttes érvelésbe. Az értelmezhetőség hiánya kritikus lehet az olyan területeken, mint az egészségügy, ahol az átláthatóság létfontosságú.

Mi az a felügyelet nélküli tanulás?

A felügyelet nélküli tanulás olyan gépi tanulási megközelítés, amely címkézetlen adatokat használ, és felügyelet nélkül tanul. Ellentétben a felügyelt tanulási modellekkel, amelyek címkézett adatokkal foglalkoznak, a nem felügyelt tanulási modellek az adatokon belüli minták és kapcsolatok azonosítására összpontosítanak előre meghatározott kimenetek nélkül. Ezért az ilyen modellek rendkívül értékesek nagy adathalmazok kezelésekor, ahol a címkézés nehézkes vagy nem praktikus.

Az ügyfélszegmentáció a felügyelet nélküli tanulás egyszerű példája. A felügyelet nélküli tanulási megközelítést kihasználva a modellek azonosíthatják az ügyfélszegmenseket viselkedésük és preferenciáik alapján, és segíthetik a vállalkozásokat marketingstratégiáik személyre szabásában.

Technikák és algoritmusok

A felügyelet nélküli tanulás különféle módszereket használ, de a következő két technikát széles körben használják:

• Klaszterezés: A klaszterezés egy olyan technika, amely az adatpontokon belüli természetes csoportosításokat hasonlóságuk vagy különbségeik alapján azonosítja. A fürtözési algoritmusok, mint például a k-means és a DBSCAN, képesek felfedni az adatok rejtett mintáit előzetes címkék nélkül.
• Társulási szabály: Az asszociációs szabály segít feltárni a függőségeket és a különböző adatkészletekben rejlő kapcsolatokat. A változók közötti kapcsolatok bányászásával az olyan modellek, mint az Apriori, segítenek a gyakran együtt előforduló elemek asszociációs szabályainak származtatásában, és megkönnyítik a döntéshozatalt.

Vannak más technikák is, de a klaszterezés és az asszociációs szabály a két leggyakoribb felügyelet nélküli tanulási technika.

Közös alkalmazások

A felügyelet nélküli tanulási algoritmusok különféle területeken találnak alkalmazásokat. Néhány népszerű használati eset a következőket tartalmazza:

• Piackutatás
• Ügyfélszegmentálás
• Természetes nyelvi feldolgozás
• Genetikai elemzés
• Hálózati elemzés

Korlátozások

Számos előnye ellenére a felügyelet nélküli tanulásnak korlátai is vannak. Az értékelés és érvényesítés szubjektív természete gyakori kihívás a felügyelet nélküli tanulásban. Mivel nincsenek előre meghatározott címkék, a felfedezett minták minőségének meghatározása nem mindig egyszerű.

A felügyelt tanuláshoz hasonlóan a nem felügyelt tanulási módszer is az adatok minőségén és relevanciáján alapul. Az irreleváns jellemzőkkel rendelkező zajos adatkészletek csökkenthetik a felfedezett kapcsolatok pontosságát, és pontatlan eredményeket adnak vissza. A gondos kiválasztási és előfeldolgozási technikák segíthetnek enyhíteni ezeket a korlátokat.

3 fő különbség a felügyelt és a nem felügyelt tanulás között

A felügyelt és nem felügyelt tanulási módszerek különböznek az adatok elérhetősége, a képzési folyamat és a modellek általános tanulási megközelítése tekintetében. E különbségek megértése elengedhetetlen egy adott feladathoz a megfelelő megközelítés kiválasztásához.

1. Adatok elérhetősége és előkészítése

Az adatok rendelkezésre állása és előkészítése alapvető különbség a két tanulási módszer között. A felügyelt tanulás címkézett adatokra támaszkodik, ahol a bemeneti és kimeneti változók is rendelkezésre állnak. A felügyelet nélküli tanulás viszont csak a bemeneti változókon működik. Feltárja az adatok belső szerkezetét és mintáit anélkül, hogy előre meghatározott kimenetekre támaszkodna.

2. Tanulási megközelítés

A felügyelt tanulási modell megtanulja osztályozni az adatokat, vagy pontosan megjósolni a nem látott adatokat címkézett példák alapján. Ezzel szemben a felügyelet nélküli tanulás célja rejtett minták, csoportosítások és függőségek felfedezése a címkézetlen adatokon belül, és ezt felhasználja az eredmények előrejelzésére.

3. Visszacsatolás

A felügyelt tanulás egy iteratív képzési folyamaton működik visszacsatolási hurokkal. Közvetlen visszajelzést kap előrejelzéseiről, lehetővé téve a válaszok folyamatos finomítását és javítását. A visszacsatoló hurok segíti a paraméterek beállítását és az előrejelzési hibák minimalizálását. Ezzel szemben a felügyelet nélküli tanulásból hiányzik az explicit visszacsatolás, és kizárólag az adatok belső szerkezetére támaszkodik.

Felügyelt vs. Felügyelet nélküli tanulási összehasonlító táblázat

A felügyelt és a nem felügyelt tanulás közötti különbségeket nehéz lehet egyszerre figyelembe venni, ezért készítettünk egy praktikus összehasonlító táblázatot.

Amint az a fentiekből is látható, a fő különbségek az adatok kezelésének megközelítéséből és az osztályozásból való tanulásból fakadnak, bár mindkét módszer szerepet játszik a gépi tanulás sikerében.

A megfelelő gépi tanulási megközelítés kiválasztása

A felügyelt és a nem felügyelt tanulás két különböző gépi tanulási módszer, amelyek mintákat származtatnak a címkézett és a címkézetlen adatokon belül. Mindkét módszernek megvannak a maga előnyei, korlátai és speciális alkalmazásai.

A felügyelt tanulás jobban megfelel az olyan feladatokhoz, ahol a kimenetek előre meghatározottak, és a címkézett adatok könnyen elérhetők. Másrészt a felügyelet nélküli tanulás hasznos lehet a rejtett betekintések felfedezéséhez hatalmas mennyiségű címkézetlen adatkészletben.

A két megközelítés erősségeit kihasználva kihasználhatja a gépi tanulási algoritmusokban rejlő teljes potenciált, és adatvezérelt döntéseket hozhat a különböző tartományokban.