Différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé

Introduction

Des technologies telles que l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et l'analyse de données se nourrissent de données pour automatiser des tâches complexes. L'utilisation des données ne se limite pas uniquement au traitement et à l'interprétation pour garder une longueur d'avance sur les concurrents, fournir de meilleurs services à la clientèle et élaborer des stratégies commerciales efficaces, mais aussi pour former, tester et évaluer les modèles. Dans l'apprentissage automatique, les données sont classées en trois catégories, les données de formation, les données de validation et les données de test. Comme son nom l'indique, les données d'entraînement entraînent un modèle ou un algorithme en apprentissage automatique. Le modèle apprend à partir des ensembles de données d'entraînement d'entrée et de sortie et prédit la classification ou exécute des tâches spécifiques. Nous utilisons des données d'apprentissage pour les apprentissages supervisés et non supervisés d'un algorithme.

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Ce blog traite de ces deux grandes catégories d'apprentissage automatique - l'apprentissage supervisé et non supervisé et leurs différences en détail.

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Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ?

L'apprentissage supervisé, un sous-ensemble de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, est une technique d'enseignement d'algorithmes qui utilise des données étiquetées pour former des algorithmes. Il enseigne aux algorithmes comment effectuer des tâches telles que la classification et la régression dans des ensembles de données. Dans l'apprentissage supervisé, l'algorithme reçoit des échantillons d'entraînement d'entrée-sortie et utilise ces échantillons pour établir une relation entre les ensembles de données. Puisque nous fournissons des données d'entraînement étiquetées à l'algorithme pour effectuer des tâches sous supervision, nous l'appelons apprentissage supervisé. L'objectif principal de l'apprentissage supervisé est de fournir des données à l'algorithme pour comprendre la relation entre l'entrée et la sortie. Une fois que l'algorithme établit une connexion entre l'entrée et la sortie, il peut fournir avec précision de nouveaux résultats à partir d'entrées plus récentes.

Comprenons comment fonctionne l'apprentissage supervisé. Supposons que dans un algorithme d'apprentissage automatique, nous ayons une entrée X et une sortie Y. Nous alimentons ou fournissons une entrée X à un système d'apprentissage dans un modèle. Ce système d'apprentissage délivrera une sortie Y'. Un arbitre dans le système vérifie la différence entre Y et Y' et produit un signal d'erreur. Ce signal passe au système d'apprentissage qui comprend la différence entre Y et Y' et ajuste les paramètres pour réduire la différence entre Y et Y'. Ici, Y est la donnée étiquetée.

Le processus d'apprentissage supervisé comporte plusieurs étapes.

• Dans un premier temps, nous devons déterminer le type d'ensemble de données d'entraînement, puis collecter les données d'entraînement étiquetées. Nous devons également organiser les données différemment pour la classification ou la régression.
• L'étape suivante consiste à utiliser un algorithme d'apprentissage supervisé comme une machine à vecteurs de support ou un arbre de décision, puis à déterminer les caractéristiques d'entrée pour le modèle d'apprentissage.
• Maintenant, exécutez le processus d'apprentissage et ajustez ou contrôlez les paramètres.
• La dernière étape consiste à tester la précision du modèle.

L'ensemble du processus d'apprentissage supervisé entraîne le système d'apprentissage à ajuster les paramètres, de sorte que l'algorithme fournit une différence de sortie minimale. L'apprentissage supervisé facilite deux processus complexes dans l'exploration de données : la classification et la régression. Dans la classification, les données sont classées ou étiquetées dans différentes classes en fonction d'attributs similaires tels que les filtres anti-spam. Nous utilisons la régression pour prédire des observations continues, par exemple, le marché boursier ou la fréquence cardiaque. La régression donne des valeurs réelles.

Voici les différents types d'algorithmes d'apprentissage supervisé :

• Naive Bayes : - Le classificateur Naive Bayes est basé sur le théorème de Bayes. Cet algorithme suppose que toutes les caractéristiques d'une classe sont indépendantes les unes des autres. Le classificateur Naive Bayes utilise la méthode de probabilité conditionnelle pour prédire la classification.
• Support Vector Machine : - Il s'agit d'un algorithme d'apprentissage automatique populaire pour les tâches de classification et de régression.
• Régression linéaire : - L'algorithme de régression linéaire utilise l'apprentissage supervisé pour prédire les résultats futurs. Il établit une relation entre une variable dépendante et deux ou plusieurs variables indépendantes.
• Régression logistique : - Nous utilisons un algorithme de régression logistique lorsque nous avons des variables dans différentes catégories comme oui ou non, et vrai ou faux. Nous utilisons principalement un algorithme de régression logistique pour résoudre des problèmes de classification binaire.

En résumé, l'apprentissage supervisé est utilisé pour entraîner un modèle à l'aide de données d'entrée et de sortie connues afin de générer des prédictions pour un nouvel ensemble d'entrées.

Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé ?

Contrairement à l'apprentissage supervisé, nous n'avons pas de données étiquetées dans l'apprentissage non supervisé. Il n'y a pas de relation prédéfinie entre les ensembles de données ou un résultat prévu. Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé nécessite une intervention humaine minimale. C'est pourquoi nous l'appelons apprentissage non supervisé. Le modèle utilise une collection d'observations d'ensembles de données et décrit les propriétés de données données. L'apprentissage non supervisé est basé sur un cadre de clustering car il identifie différents groupes dans un ensemble de données.

Comprenons comment fonctionne l'apprentissage non supervisé. Supposons que nous ayons une série d'entrées nommées X1, X2, X3…….Xt mais pas de sorties cibles. Dans ce cas, la machine ne reçoit aucun retour de son environnement. Cependant, il développe un cadre formel et prédit les résultats futurs. Dans l'apprentissage non supervisé, le modèle utilise des entrées pour la prise de décision et la construction de représentations. Nous ne pouvons pas utiliser l'apprentissage non supervisé pour les processus de classification et de régression en raison de l'absence de données de sortie. L'utilisation principale de l'apprentissage non supervisé est de comprendre la structure sous-jacente de l'ensemble de données d'entrée. La machine organise les données dans différents groupes en fonction de l'interprétation après avoir trouvé la structure. La dernière étape consiste à représenter le jeu de données dans un format compressé.

Les ingénieurs utilisent principalement l'apprentissage non supervisé à deux fins : l'analyse exploratoire et la réduction de la dimensionnalité. L'analyse exploratoire effectue des investigations initiales sur les données pour les organiser en différents groupes, construire des hypothèses et découvrir des modèles. Le processus de réduction de dimensionnalité réduit le nombre d'entrées dans un jeu de données donné. L'avantage le plus important de l'apprentissage non supervisé consiste à trouver des informations pertinentes. L'apprentissage non supervisé est principalement utilisé pour créer des applications d'IA car il nécessite une intervention humaine minimale.

Apprentissage supervisé ou non supervisé

Maintenant que vous savez ce que sont les apprentissages supervisés et non supervisés, examinons leurs différences les plus significatives.

• Données - L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées, tandis que l'apprentissage non supervisé n'utilise pas de données étiquetées. De plus, nous fournissons des données de sortie au modèle en apprentissage supervisé. Cependant, dans l'apprentissage non supervisé, les données d'entrée ne sont pas disponibles.
• Rétroaction - Le modèle prend en compte la rétroaction et ajuste les paramètres dans l'apprentissage supervisé. Cela ne se produit pas dans l'apprentissage non supervisé.
• Objectif - L'objectif principal de l'apprentissage supervisé est de former le modèle à l'aide de données de formation. Ainsi, lorsqu'une nouvelle entrée est disponible, la machine peut prédire la sortie précise. Cependant, comme la sortie n'est pas disponible dans l'apprentissage non supervisé, elle est utilisée pour recueillir des informations pertinentes ou des modèles cachés dans des données données.
• Classification et régression - Nous pouvons catégoriser l'apprentissage supervisé en classification et régression, ce qui ne se produit pas dans l'apprentissage non supervisé.
• Intelligence artificielle - L'apprentissage supervisé n'est pas pertinent pour l'intelligence artificielle car nous devons introduire des données de formation dans le modèle. Cependant, l'apprentissage non supervisé est plus bénéfique pour l'intelligence artificielle car il nécessite une intervention humaine minimale.
• Algorithmes – Les algorithmes d'apprentissage supervisé incluent Support Vector Machine, Naive Bayes, la régression linéaire et la régression logistique. Les algorithmes d'apprentissage non supervisé incluent le clustering et le K-plus proche voisin (KNN).
• Précision des résultats - Comme le modèle obtient une sortie prédéterminée dans l'apprentissage supervisé, il donne des résultats plus précis. Cependant, les résultats de l'apprentissage non supervisé sont subjectifs et donnent des résultats moins précis.

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Conclusion

L'apprentissage supervisé et non supervisé sont les concepts de base de l'apprentissage automatique, jetant les bases de l'apprentissage de concepts complexes. Si vous avez un vif intérêt pour l'apprentissage automatique et que vous souhaitez y faire carrière, vous pouvez poursuivre une maîtrise ès sciences en apprentissage automatique et IA de upGrad.

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