Надзиравани срещу Неконтролирано обучение: каква е разликата?

Машинното обучение е наука, която позволява на машините да придобиват знания, да правят прогнози и да разкриват модели в големи набори от данни. Подобно на хората, които се учат от ежедневния опит, алгоритмите за машинно обучение постепенно подобряват своите прогнози в продължение на множество итерации.

Контролираното и неконтролираното обучение са два основни подхода за обучение, използвани за обучение на алгоритми за машинно обучение. Всеки метод има силни страни и ограничения и е по-подходящ за конкретни задачи.

И така, какви са някои разлики и приложения на тези два метода за машинно обучение?

Какво е контролирано обучение?

Наблюдаваното обучение е популярен подход за машинно обучение, при който модел се обучава с помощта на етикетирани данни. Маркираните данни се състоят от входни променливи и съответните им изходни променливи. Моделът търси връзки между входните и желаните изходни променливи и ги използва, за да направи прогнози за нови невиждани данни.

Прост пример за подход за контролирано обучение е имейл филтър за спам. Тук моделът се обучава върху набор от данни с хиляди имейли, всеки с етикет „спам“ или „не спам“. Моделът идентифицира имейл модели и се научава да разграничава спама от легитимните имейли.

Контролираното обучение позволява на AI моделите да прогнозират резултатите въз основа на обозначено обучение с точност.

Процес на обучение

Процесът на обучение в контролирано машинно обучение изисква придобиване и етикетиране на данни. Данните често се етикетират под наблюдението на учен по данни, за да се гарантира, че точно съответстват на входовете. След като моделът научи връзката между входове и изходи, той се използва за класифициране на невидяни данни и за правене на прогнози.

Алгоритмите за контролирано обучение включват два типа задачи:

• Класификация: Класификацията се използва, когато искате моделът да класифицира дали данните принадлежат към определена група или клас. В примера за спам имейли определянето на имейлите като „спам“ или „неспам“ попада в класификацията.
• Регресия: В задачите за регресия, алгоритъм за машинно обучение прогнозира резултати от непрекъснато променящи се данни. Това включва връзки между две или повече променливи, така че промяна в една променлива променя друга променлива. Пример за регресионна задача може да бъде прогнозиране на цените на жилищата въз основа на характеристики като брой стаи, местоположение и квадратни кадри. Чрез обучение на модела с помощта на етикетирани данни, той научава моделите и връзките между тези променливи и може да предвиди подходяща продажна цена.

Комбинацията от двете задачи обикновено формира основата за контролирано обучение, въпреки че има и други аспекти на процеса.

Общи приложения

Алгоритмите за контролирано обучение имат широко приложение в различни индустрии. Някои от популярните употреби включват:

• Разпознаване на образи и обекти
• Класификация на речта и текста
• Анализ на настроението
• Откриване на измами и аномалии
• Оценка на риска

Но има много други употреби и реализации на контролирано обучение.

Ограничения

Моделите на контролирано обучение предлагат ценни възможности, но имат и определени ограничения. Тези модели разчитат в голяма степен на етикетирани данни за ефективно учене и обобщаване на модели, което може да бъде скъпо, времеемко и трудоемко. Това ограничение обаче често възниква в специализирани области, където е необходимо експертно етикетиране.

Работата с големи, сложни и шумни набори от данни е друго предизвикателство, което може да повлияе на производителността на модела. Моделите на контролирано обучение работят при предположението, че етикетираните данни наистина отразяват основните модели в реалния свят. Но ако данните съдържат шум, сложни връзки или други усложнения, моделът може да се затрудни да предвиди точен резултат.

Освен това интерпретируемостта може да бъде предизвикателство в някои случаи. Моделите на контролирано обучение може да върнат точни резултати, но не предоставят ясна представа за основните мотиви. Липсата на интерпретируемост може да бъде критична в области като здравеопазването, където прозрачността е жизненоважна.

Какво е обучение без надзор?

Неконтролираното обучение е подход за машинно обучение, който използва немаркирани данни и се учи без надзор. За разлика от моделите за контролирано обучение, които се занимават с етикетирани данни, моделите за неконтролирано обучение се фокусират върху идентифицирането на модели и връзки в данните без предварително определени резултати. Следователно такива модели са много ценни, когато се работи с големи масиви от данни, където етикетирането е трудно или непрактично.

Сегментирането на клиенти е прост пример за обучение без надзор. Чрез използване на подход за обучение без надзор, моделите могат да идентифицират клиентски сегменти въз основа на тяхното поведение и предпочитания и да помогнат на бизнеса да персонализира своите маркетингови стратегии.

Техники и алгоритми

Неконтролираното обучение използва различни методи, но следните две техники са широко използвани:

• Групиране: Групирането е техника, която идентифицира естествени групи в рамките на точки от данни въз основа на техните прилики или разлики. Алгоритмите за клъстериране, като k-means и DBSCAN, могат да разкрият скрити модели в данните без предварително съществуващи етикети.
• Правило за асоцииране: Правилото за асоцииране помага да се разкрият зависимости и присъщи връзки в различни набори от данни. Чрез извличане на връзки между променливи, модели като Apriori помагат за извличане на правила за асоцииране за елементи, които се срещат заедно често и улесняват вземането на решения.

Има и други техники, но групирането и правилото за асоцииране са две от най-често срещаните техники за обучение без надзор.

Общи приложения

Алгоритмите за неконтролирано обучение намират приложения в различни области. Някои от популярните случаи на употреба включват:

• Анализ на пазара
• Сегментиране на клиентите
• Обработка на естествен език
• Генетичен анализ
• Мрежов анализ

Ограничения

Въпреки многото си предимства, обучението без надзор също има своите ограничения. Субективният характер на оценяването и валидирането е често срещано предизвикателство при обучението без надзор. Тъй като няма предварително дефинирани етикети, определянето на качеството на откритите модели не винаги е лесно.

Подобно на обучението под надзор, методът на обучение без надзор също разчита на качеството и уместността на данните. Шумните набори от данни с неподходящи характеристики могат да намалят точността на откритите връзки и да върнат неточни резултати. Внимателният подбор и техниките за предварителна обработка могат да помогнат за смекчаване на тези ограничения.

3 ключови разлики между контролирано и неконтролирано обучение

Контролираните и неконтролираните методи на обучение се различават по отношение на наличността на данни, процеса на обучение и цялостния подход на обучение към моделите. Разбирането на тези разлики е от съществено значение при избора на правилния подход за конкретна задача.

1. Наличност и подготовка на данните

Наличието и подготовката на данни е ключова разлика между двата метода на обучение. Контролираното обучение разчита на етикетирани данни, където са предоставени както входни, така и изходни променливи. Неконтролираното обучение, от друга страна, работи само върху входни променливи. Той изследва присъщата структура и модели в данните, без да разчита на предварително определени резултати.

2. Подход за обучение

Моделът на контролирано обучение се научава да класифицира данни или точно да прогнозира невидими данни въз основа на етикетирани примери. За разлика от това, обучението без надзор има за цел да открие скрити модели, групи и зависимости в рамките на немаркирани данни и да ги използва за прогнозиране на резултатите.

3. Обратна връзка

Наблюдаваното обучение работи върху итеративен процес на обучение с обратна връзка. Той получава директна обратна връзка за своите прогнози, което му позволява непрекъснато да усъвършенства и подобрява своите отговори. Веригата за обратна връзка му помага да коригира параметрите и да минимизира грешките при прогнозиране. За разлика от това, обучението без надзор няма изрична обратна връзка и разчита единствено на присъщата структура на данните.

Надзиравани срещу Сравнителна таблица за неконтролирано обучение

Разликите между контролираното и неконтролираното обучение могат да бъдат трудни за разбиране наведнъж, затова създадохме удобна таблица за сравнение.

Както можете да видите от горното, основните разлики произтичат от подхода за обработка на данни и обучение от тяхната класификация, въпреки че и двата метода играят роля в успеха на машинното обучение.

Избор на правилния подход за машинно обучение

Контролираното и неконтролираното обучение са два различни метода за машинно обучение, които извличат модели в етикетирани и немаркирани данни. И двата метода имат своите предимства, ограничения и специфични приложения.

Контролираното обучение е по-подходящо за задачи, при които резултатите са предварително дефинирани и етикетираните данни са лесно достъпни. От друга страна, обучението без надзор е полезно при изследване на скрити прозрения в огромни количества немаркирани набори от данни.

Като използвате силните страни на двата подхода, можете да се възползвате от пълния потенциал на алгоритмите за машинно обучение и да вземате управлявани от данни решения в различни области.