Unterschied zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen

Einführung

Technologien wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Datenanalyse leben von Daten, um komplexe Aufgaben zu automatisieren. Die Verwendung von Daten beschränkt sich nicht nur auf die Verarbeitung und Interpretation, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, besseren Kundenservice zu bieten und effektive Geschäftsstrategien zu entwickeln, sondern auch, um die Modelle zu trainieren, zu testen und zu bewerten. Beim maschinellen Lernen werden Daten in drei Kategorien eingeteilt: Trainingsdaten, Validierungsdaten und Testdaten. Wie der Name schon sagt, trainieren Trainingsdaten ein Modell oder einen Algorithmus beim maschinellen Lernen. Das Modell lernt aus Eingabe- und Ausgabe-Trainingsdatensätzen und sagt die Klassifizierung voraus oder führt bestimmte Aufgaben aus. Wir verwenden Trainingsdaten sowohl für das überwachte als auch für das unüberwachte Lernen eines Algorithmus.

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In diesem Blog werden diese beiden großen Kategorien des maschinellen Lernens – überwachtes und unüberwachtes Lernen – und ihre Unterschiede im Detail erörtert.

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Was ist überwachtes Lernen?

Überwachtes Lernen, eine Teilmenge des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, ist eine Lehrmethode für Algorithmen, die gekennzeichnete Daten zum Trainieren von Algorithmen verwendet. Es lehrt Algorithmen, Aufgaben wie Klassifizierung und Regression in Datensätzen auszuführen. Beim überwachten Lernen empfängt der Algorithmus Eingabe-Ausgabe-Trainingsbeispiele und verwendet diese Beispiele, um eine Beziehung zwischen Datensätzen herzustellen. Da wir dem Algorithmus beschriftete Trainingsdaten zur Verfügung stellen, um Aufgaben unter Aufsicht auszuführen, nennen wir es überwachtes Lernen. Das Hauptziel des überwachten Lernens besteht darin, den Algorithmus mit Daten zu füttern, um die Beziehung zwischen der Eingabe und der Ausgabe zu verstehen. Sobald der Algorithmus eine Verbindung zwischen Eingabe und Ausgabe herstellt, kann er neue Ergebnisse aus neueren Eingaben präzise liefern.

Lassen Sie uns verstehen, wie überwachtes Lernen funktioniert. Angenommen, wir haben in einem maschinellen Lernalgorithmus eine Eingabe X und eine Ausgabe Y. Wir füttern oder liefern Eingabe X an ein lernendes System in einem Modell. Dieses lernende System liefert eine Ausgabe Y'. Ein Schiedsrichter im System prüft die Differenz zwischen Y und Y' und erzeugt ein Fehlersignal. Dieses Signal wird an das lernende System weitergeleitet, das den Unterschied zwischen Y und Y' versteht und die Parameter anpasst, um den Unterschied zwischen Y und Y' zu verringern. Hier sind Y die gekennzeichneten Daten.

Der überwachte Lernprozess umfasst mehrere Schritte.

• Zunächst müssen wir den Typ des Trainingsdatensatzes bestimmen und dann die gekennzeichneten Trainingsdaten sammeln. Außerdem müssen wir die Daten für die Klassifizierung oder Regression anders anordnen.
• Der nächste Schritt besteht darin, einen Algorithmus für überwachtes Lernen wie eine Support Vector Machine oder einen Entscheidungsbaum zu verwenden und dann die Eingabemerkmale für das Lernmodell zu bestimmen.
• Führen Sie nun den Lernvorgang durch und passen bzw. kontrollieren Parameter.
• Im letzten Schritt wird die Genauigkeit des Modells getestet.

Der gesamte überwachte Lernprozess trainiert das Lernsystem, um Parameter anzupassen, sodass der Algorithmus einen minimalen Ausgabeunterschied liefert. Überwachtes Lernen erleichtert zwei komplexe Prozesse im Data Mining – Klassifikation und Regression. Bei der Klassifizierung werden die Daten basierend auf ähnlichen Attributen wie Spamfiltern kategorisiert oder in verschiedene Klassen eingeteilt. Wir verwenden die Regression, um kontinuierliche Beobachtungen vorherzusagen, zum Beispiel den Aktienmarkt oder die Herzfrequenz. Die Regression liefert reelle Zahlenwerte.

Im Folgenden sind die verschiedenen Arten von überwachten Lernalgorithmen aufgeführt:

• Naive Bayes:- Der Naive-Bayes-Klassifikator basiert auf dem Bayes-Theorem. Dieser Algorithmus geht davon aus, dass alle Merkmale einer Klasse voneinander unabhängig sind. Der Naive-Bayes-Klassifikator verwendet die bedingte Wahrscheinlichkeitsmethode, um die Klassifizierung vorherzusagen.
• Support Vector Machine:- Dies ist ein beliebter Algorithmus für maschinelles Lernen für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben.
• Lineare Regression:- Der lineare Regressionsalgorithmus verwendet überwachtes Lernen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Es stellt eine Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und zwei oder mehr unabhängigen Variablen her.
• Logistische Regression: – Wir verwenden einen logistischen Regressionsalgorithmus, wenn wir Variablen in verschiedenen Kategorien wie Ja oder Nein und wahr oder falsch haben. Wir verwenden hauptsächlich einen logistischen Regressionsalgorithmus, um binäre Klassifizierungsprobleme zu lösen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass überwachtes Lernen verwendet wird, um ein Modell mit bekannten Eingabe- und Ausgabedaten zu trainieren, um Vorhersagen für einen neuen Satz von Eingaben zu generieren.

Was ist unüberwachtes Lernen?

Im Gegensatz zum überwachten Lernen haben wir beim unüberwachten Lernen keine beschrifteten Daten. Es gibt keine vordefinierte Beziehung zwischen Datensätzen oder einem vorhergesagten Ergebnis. Im Gegensatz zum überwachten Lernen erfordert das unüberwachte Lernen nur minimale menschliche Eingriffe. Daher nennen wir es unüberwachtes Lernen. Das Modell verwendet eine Sammlung von Datensatzbeobachtungen und beschreibt die Eigenschaften gegebener Daten. Unüberwachtes Lernen basiert auf einem Clustering-Framework, da es verschiedene Gruppen in einem Datensatz identifiziert.

Lassen Sie uns verstehen, wie unüberwachtes Lernen funktioniert. Angenommen, wir haben eine Reihe von Eingängen mit den Namen X1, X2, X3…….Xt, aber keine Zielausgänge. In diesem Fall erhält die Maschine keine Rückmeldung von ihrer Umgebung. Es entwickelt jedoch einen formalen Rahmen und prognostiziert zukünftige Ergebnisse. Beim unbeaufsichtigten Lernen verwendet das Modell Eingaben für die Entscheidungsfindung und den Aufbau von Repräsentationen. Unüberwachtes Lernen können wir aufgrund des Fehlens von Ausgabedaten nicht für Klassifikations- und Regressionsprozesse verwenden. Der Hauptzweck des unbeaufsichtigten Lernens besteht darin, die zugrunde liegende Struktur des Eingabedatensatzes herauszufinden. Die Maschine ordnet Daten basierend auf der Interpretation nach dem Auffinden der Struktur in verschiedenen Gruppen an. Der letzte Schritt besteht darin, den Datensatz in einem komprimierten Format darzustellen.

Ingenieure verwenden unbeaufsichtigtes Lernen hauptsächlich für zwei Zwecke – explorative Analyse und Reduzierung der Dimensionalität. Die explorative Analyse führt erste Untersuchungen an Daten durch, um sie in verschiedene Gruppen einzuordnen, Hypothesen zu bilden und Muster zu entdecken. Der Dimensionsreduktionsprozess reduziert die Anzahl der Eingaben in einem gegebenen Datensatz. Der bedeutendste Vorteil des unüberwachten Lernens besteht darin, relevante Erkenntnisse zu finden. Unüberwachtes Lernen wird hauptsächlich zum Erstellen von KI-Anwendungen verwendet, da es nur minimale menschliche Eingriffe erfordert.

Beaufsichtigtes vs. unbeaufsichtigtes Lernen

Nachdem Sie nun wissen, was überwachtes und unüberwachtes Lernen sind, wollen wir uns die wichtigsten Unterschiede ansehen.

• Daten – Beim überwachten Lernen werden gekennzeichnete Daten verwendet, während beim nicht überwachten Lernen keine gekennzeichneten Daten verwendet werden. Außerdem stellen wir dem Modell beim überwachten Lernen Ausgabedaten zur Verfügung. Beim unüberwachten Lernen sind jedoch keine Eingabedaten verfügbar.
• Feedback – Das Modell nimmt Feedback und passt Parameter beim überwachten Lernen an. Beim unüberwachten Lernen passiert das nicht.
• Ziel – Das Hauptziel des überwachten Lernens besteht darin, das Modell mithilfe von Trainingsdaten zu trainieren. Wenn also eine neue Eingabe verfügbar ist, kann die Maschine die genaue Ausgabe vorhersagen. Da die Ausgabe jedoch beim unüberwachten Lernen nicht verfügbar ist, wird sie verwendet, um relevante Erkenntnisse oder verborgene Muster in gegebenen Daten zu sammeln.
• Klassifikation und Regression – Wir können überwachtes Lernen in Klassifikation und Regression kategorisieren, was beim unüberwachten Lernen nicht vorkommt.
• Künstliche Intelligenz – Überwachtes Lernen ist für künstliche Intelligenz nicht relevant, da wir Trainingsdaten in das Modell einspeisen müssen. Unüberwachtes Lernen ist jedoch vorteilhafter für künstliche Intelligenz, da es nur minimale menschliche Eingriffe erfordert.
• Algorithmen – Zu den überwachten Lernalgorithmen gehören Support Vector Machine, Naive Bayes, lineare Regression und logistische Regression. Unüberwachte Lernalgorithmen umfassen Clustering und K-nächster Nachbar (KNN).
• Genauigkeit der Ergebnisse – Da das Modell beim überwachten Lernen eine vorgegebene Ausgabe erhält, liefert es genauere Ergebnisse. Die Ergebnisse des unüberwachten Lernens sind jedoch subjektiv und liefern weniger genaue Ergebnisse.

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Fazit

Überwachtes und unüberwachtes Lernen sind die Grundkonzepte des maschinellen Lernens und bilden die Grundlage für das Lernen komplexer Konzepte. Wenn Sie ein großes Interesse an maschinellem Lernen haben und eine Karriere darin aufbauen möchten, können Sie bei upGrad einen Master of Science in Machine Learning & AI absolvieren.

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