Perbedaan Antara Pembelajaran dengan Pengawasan dan Tanpa Pengawasan

pengantar

Teknologi seperti pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan analitik data berkembang pesat pada data untuk mengotomatisasi tugas-tugas kompleks. Penggunaan data tidak terbatas hanya pada pemrosesan dan interpretasi untuk tetap berada di depan pesaing, memberikan layanan pelanggan yang lebih baik, dan membangun strategi bisnis yang efektif, tetapi juga untuk melatih, menguji, dan mengevaluasi model. Dalam pembelajaran mesin, data diklasifikasikan menjadi tiga kategori, data pelatihan, data validasi, dan data pengujian. Seperti namanya, data pelatihan melatih model atau algoritme dalam pembelajaran mesin. Model belajar dari set data pelatihan input dan output dan memprediksi klasifikasi atau melakukan tugas tertentu. Kami menggunakan data pelatihan untuk pembelajaran algoritme yang diawasi dan tidak diawasi.

Program AI & ML kami di AS

Blog ini membahas dua kategori besar pembelajaran mesin ini – pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi serta perbedaannya secara mendetail.

Dapatkan Sertifikasi Machine Learning dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Apa itu Pembelajaran Terawasi?

Pembelajaran yang diawasi, bagian dari pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, adalah teknik pengajaran algoritme yang menggunakan data berlabel untuk melatih algoritme. Ini mengajarkan algoritma bagaimana melakukan tugas-tugas seperti klasifikasi dan regresi dalam kumpulan data. Dalam pembelajaran terawasi, algoritme menerima sampel pelatihan input-output dan menggunakan sampel ini untuk membangun hubungan antara kumpulan data. Karena kami memberikan data pelatihan berlabel ke algoritme untuk melakukan tugas di bawah pengawasan, kami menyebutnya pembelajaran yang diawasi. Tujuan utama dari pembelajaran yang diawasi adalah untuk memasukkan data ke algoritma untuk memahami hubungan antara input dan output. Setelah algoritme membuat koneksi antara input dan output, ia dapat secara akurat memberikan hasil baru dari input yang lebih baru.

Mari kita memahami bagaimana pembelajaran yang diawasi bekerja. Misalkan dalam algoritma pembelajaran mesin kita memiliki input X dan output Y. Kita memberi makan atau memberikan input X ke sistem pembelajaran dalam sebuah model. Sistem pembelajaran ini akan menghasilkan output Y'. Seorang arbiter dalam sistem memeriksa perbedaan antara Y dan Y' dan menghasilkan sinyal kesalahan. Sinyal ini diteruskan ke sistem pembelajaran yang memahami perbedaan antara Y dan Y' dan menyesuaikan parameter untuk mengurangi perbedaan antara Y dan Y'. Di sini, Y adalah data berlabel.

Proses pembelajaran yang diawasi melibatkan beberapa langkah.

• Awalnya, kita harus menentukan jenis dataset pelatihan dan kemudian mengumpulkan data pelatihan berlabel. Kita juga perlu mengatur data secara berbeda untuk klasifikasi atau regresi.
• Langkah selanjutnya adalah menggunakan algoritma untuk pembelajaran terawasi seperti mesin vektor pendukung atau pohon keputusan dan kemudian menentukan fitur input untuk model pembelajaran.
• Sekarang, jalankan proses pembelajaran dan sesuaikan atau kendalikan parameter.
• Langkah terakhir melibatkan pengujian akurasi model.

Seluruh proses pembelajaran yang diawasi melatih sistem pembelajaran untuk menyesuaikan parameter, sehingga algoritma memberikan perbedaan output yang minimum. Pembelajaran yang diawasi memfasilitasi dua proses kompleks dalam penambangan data – klasifikasi dan regresi. Dalam klasifikasi, data dikategorikan atau diberi label dalam kelas yang berbeda berdasarkan atribut serupa seperti filter spam. Kami menggunakan regresi untuk memprediksi pengamatan berkelanjutan, misalnya, pasar saham atau detak jantung. Regresi memberikan nilai bilangan real.

Berikut ini adalah berbagai jenis algoritma pembelajaran terawasi:

• Naive Bayes:- The Naive Bayes Classifier didasarkan pada teorema Bayes. Algoritma ini mengasumsikan bahwa semua fitur dari suatu kelas tidak tergantung satu sama lain. Pengklasifikasi Naive Bayes menggunakan metode probabilitas bersyarat untuk memprediksi klasifikasi.
• Mendukung Mesin Vektor: - Ini adalah algoritma pembelajaran mesin yang populer untuk tugas klasifikasi dan regresi.
• Regresi Linier: - Algoritma regresi linier menggunakan pembelajaran yang diawasi untuk memprediksi hasil di masa depan. Ini membangun hubungan antara satu variabel dependen dan dua atau lebih variabel independen.
• Regresi Logistik: - Kami menggunakan algoritma regresi logistik ketika kami memiliki variabel dalam kategori yang berbeda seperti ya atau tidak, dan benar atau salah. Kami terutama menggunakan algoritma regresi logistik untuk memecahkan masalah klasifikasi biner.

Singkatnya, pembelajaran yang diawasi digunakan untuk melatih model menggunakan data input dan output yang diketahui untuk menghasilkan prediksi untuk serangkaian input baru.

Apa itu Pembelajaran Tanpa Pengawasan?

Tidak seperti pembelajaran yang diawasi, kami tidak memiliki data berlabel dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Tidak ada hubungan yang telah ditentukan sebelumnya antara kumpulan data atau hasil yang diprediksi. Berlawanan dengan pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan membutuhkan intervensi manusia yang minimal. Oleh karena itu, kami menyebutnya pembelajaran tanpa pengawasan. Model ini menggunakan kumpulan observasi dataset dan menggambarkan properti dari data yang diberikan. Pembelajaran tanpa pengawasan didasarkan pada kerangka kerja pengelompokan karena mengidentifikasi berbagai kelompok dalam kumpulan data.

Mari kita memahami bagaimana pembelajaran tanpa pengawasan bekerja. Misalkan kita memiliki serangkaian input bernama X1, X2, X3…….Xt tetapi tidak ada output target. Dalam hal ini, mesin tidak mendapatkan umpan balik dari lingkungannya. Namun, ia mengembangkan kerangka kerja formal dan memprediksi keluaran masa depan. Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, model menggunakan input untuk pengambilan keputusan dan membangun representasi. Kami tidak dapat menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk proses klasifikasi dan regresi karena tidak adanya data keluaran. Penggunaan utama dari pembelajaran tanpa pengawasan adalah untuk mengetahui struktur yang mendasari kumpulan data input. Mesin mengatur data dalam kelompok yang berbeda berdasarkan interpretasi setelah menemukan strukturnya. Langkah terakhir adalah merepresentasikan dataset dalam format terkompresi.

Insinyur kebanyakan menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk dua tujuan – analisis eksplorasi dan pengurangan dimensi. Analisis eksplorasi melakukan penyelidikan awal pada data untuk mengaturnya dalam kelompok yang berbeda, membangun hipotesis, dan menemukan pola. Proses pengurangan dimensi mengurangi jumlah input dalam kumpulan data yang diberikan. Keuntungan paling signifikan dari pembelajaran tanpa pengawasan termasuk menemukan wawasan yang relevan. Pembelajaran tanpa pengawasan terutama digunakan untuk membangun aplikasi AI karena memerlukan intervensi manusia yang minimal.

Pembelajaran yang Diawasi vs. Tanpa Diawasi

Sekarang setelah Anda mengetahui apa itu pembelajaran terawasi dan tidak terawasi, mari kita lihat perbedaannya yang paling signifikan.

• Data – Pembelajaran yang diawasi menggunakan data berlabel, sedangkan pembelajaran tanpa pengawasan tidak menggunakan data berlabel. Selain itu, kami menyediakan data keluaran ke model dalam pembelajaran terawasi. Namun, dalam pembelajaran tanpa pengawasan, data input tidak tersedia.
• Umpan Balik- Model menerima umpan balik dan menyesuaikan parameter dalam pembelajaran terawasi. Itu tidak terjadi dalam pembelajaran tanpa pengawasan.
• Sasaran – Tujuan utama pembelajaran terawasi adalah melatih model menggunakan data pelatihan. Jadi, ketika input baru tersedia, mesin dapat memprediksi output yang akurat. Namun, karena output tidak tersedia dalam pembelajaran tanpa pengawasan, ini digunakan untuk mengumpulkan wawasan yang relevan atau pola tersembunyi dalam data yang diberikan.
• Klasifikasi dan Regresi – Kita dapat mengkategorikan pembelajaran yang diawasi ke dalam klasifikasi dan regresi, yang tidak terjadi dalam pembelajaran tanpa pengawasan.
• Kecerdasan Buatan – Pembelajaran yang diawasi tidak relevan untuk kecerdasan buatan karena kita harus memasukkan data pelatihan ke dalam model. Namun, pembelajaran tanpa pengawasan lebih bermanfaat untuk kecerdasan buatan karena memerlukan intervensi manusia yang minimal.
• Algoritma – Algoritma pembelajaran yang diawasi termasuk Support Vector Machine, Naive Bayes, regresi linier, dan regresi logistik. Algoritma pembelajaran tanpa pengawasan termasuk clustering dan K-nearest tetangga (KNN).
• Keakuratan hasil – Karena model mendapatkan keluaran yang telah ditentukan sebelumnya dalam pembelajaran terawasi, model ini memberikan hasil yang lebih akurat. Namun, hasil unsupervised learning bersifat subjektif dan memberikan hasil yang kurang akurat.

Blog Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan Populer

Kesimpulan

Pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi adalah konsep dasar pembelajaran mesin, yang menjadi dasar untuk mempelajari konsep-konsep yang kompleks. Jika Anda memiliki minat yang besar dalam pembelajaran mesin dan ingin membangun karir di bidang yang sama, Anda dapat mengejar gelar Master of Science dalam Pembelajaran Mesin & AI dari upGrad.

Para pemimpin industri mengajarkan kursus ini untuk membantu Anda memperoleh pengetahuan teoretis yang mendalam tentang pembelajaran mesin dan wawasan praktis tentang teknologi pembelajaran mesin. Selain itu, Anda mendapatkan kesempatan untuk mengerjakan beberapa studi kasus dan proyek tentang pembelajaran mesin untuk membantu Anda memperoleh keterampilan yang relevan.