Differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato

introduzione

Tecnologie come l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati sfruttano i dati per automatizzare attività complesse. L'uso dei dati non si limita solo all'elaborazione e all'interpretazione per stare al passo con i concorrenti, fornire servizi migliori ai clienti e costruire strategie aziendali efficaci, ma anche per addestrare, testare e valutare i modelli. Nell'apprendimento automatico, i dati sono classificati in tre categorie, dati di addestramento, dati di convalida e dati di test. Come suggerisce il nome, i dati di addestramento addestrano un modello o un algoritmo nell'apprendimento automatico. Il modello apprende dai set di dati di addestramento di input e output e prevede la classificazione o esegue attività specifiche. Utilizziamo i dati di addestramento sia per gli apprendimenti supervisionati che non supervisionati di un algoritmo.

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Questo blog discute in dettaglio queste due grandi categorie di apprendimento automatico: apprendimento supervisionato e non supervisionato e le loro differenze.

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Che cos'è l'apprendimento supervisionato?

L'apprendimento supervisionato, un sottoinsieme di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, è una tecnica di insegnamento di algoritmi che utilizza dati etichettati per addestrare algoritmi. Insegna agli algoritmi come eseguire attività come la classificazione e la regressione nei set di dati. Nell'apprendimento supervisionato, l'algoritmo riceve campioni di addestramento input-output e utilizza questi campioni per stabilire una relazione tra i set di dati. Poiché forniamo dati di addestramento etichettati all'algoritmo per eseguire attività sotto supervisione, lo chiamiamo apprendimento supervisionato. L'obiettivo principale dell'apprendimento supervisionato è fornire dati all'algoritmo per comprendere la relazione tra l'input e l'output. Una volta che l'algoritmo stabilisce una connessione tra l'input e l'output, può fornire con precisione nuovi risultati dagli input più recenti.

Cerchiamo di capire come funziona l'apprendimento supervisionato. Supponiamo in un algoritmo di apprendimento automatico di avere un input X e un output Y. Invitiamo o forniamo input X a un sistema di apprendimento in un modello. Questo sistema di apprendimento fornirà un output Y'. Un arbitro nel sistema controlla la differenza tra Y e Y' e produce un segnale di errore. Questo segnale passa al sistema di apprendimento che comprende la differenza tra Y e Y' e regola i parametri per ridurre la differenza tra Y e Y'. Qui, Y è il dato etichettato.

Il processo di apprendimento supervisionato prevede più passaggi.

• Inizialmente, dobbiamo determinare il tipo di set di dati di addestramento e quindi raccogliere i dati di addestramento etichettati. Abbiamo anche bisogno di organizzare i dati in modo diverso per la classificazione o la regressione.
• Il passaggio successivo consiste nell'utilizzare un algoritmo per l'apprendimento supervisionato come una macchina vettoriale di supporto o un albero decisionale e quindi determinare le funzionalità di input per il modello di apprendimento.
• Ora, esegui il processo di apprendimento e regola o controlla i parametri.
• L'ultimo passaggio prevede la verifica dell'accuratezza del modello.

L'intero processo di apprendimento supervisionato addestra il sistema di apprendimento a regolare i parametri, in modo che l'algoritmo fornisca una differenza di output minima. L'apprendimento supervisionato facilita due processi complessi nel data mining: classificazione e regressione. Nella classificazione, i dati sono classificati o etichettati in classi diverse in base ad attributi simili come i filtri antispam. Utilizziamo la regressione per prevedere osservazioni continue, ad esempio il mercato azionario o la frequenza cardiaca. La regressione fornisce valori numerici reali.

Di seguito sono riportati i diversi tipi di algoritmi di apprendimento supervisionato:

• Naive Bayes:- Il classificatore Naive Bayes si basa sul teorema di Bayes. Questo algoritmo presuppone che tutte le caratteristiche di una classe siano indipendenti l'una dall'altra. Il classificatore Naive Bayes utilizza il metodo della probabilità condizionale per prevedere la classificazione.
• Supporta Vector Machine: - È un popolare algoritmo di apprendimento automatico per attività di classificazione e regressione.
• Regressione lineare: - L'algoritmo di regressione lineare utilizza l'apprendimento supervisionato per prevedere i risultati futuri. Stabilisce una relazione tra una variabile dipendente e due o più variabili indipendenti.
• Regressione logistica:- Usiamo un algoritmo di regressione logistica quando abbiamo variabili in diverse categorie come sì o no e vero o falso. Utilizziamo principalmente un algoritmo di regressione logistica per risolvere problemi di classificazione binaria.

Per riassumere, l'apprendimento supervisionato viene utilizzato per addestrare un modello utilizzando dati di input e output noti per generare previsioni per un nuovo set di input.

Che cos'è l'apprendimento non supervisionato?

A differenza dell'apprendimento supervisionato, non abbiamo dati etichettati nell'apprendimento non supervisionato. Non esiste una relazione predefinita tra i set di dati o un risultato previsto. Contrariamente all'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato richiede un intervento umano minimo. Quindi, lo chiamiamo apprendimento non supervisionato. Il modello utilizza una raccolta di osservazioni di set di dati e descrive le proprietà di dati dati. L'apprendimento non supervisionato si basa su un framework di clustering perché identifica vari gruppi in un set di dati.

Cerchiamo di capire come funziona l'apprendimento senza supervisione. Supponiamo di avere una serie di input denominati X1, X2, X3…….Xt ma nessun output target. In questo caso, la macchina non riceve alcun feedback dal suo ambiente. Tuttavia, sviluppa un quadro formale e prevede risultati futuri. Nell'apprendimento non supervisionato, il modello utilizza input per il processo decisionale e la creazione di rappresentazioni. Non possiamo utilizzare l'apprendimento non supervisionato per i processi di classificazione e regressione a causa dell'assenza di dati di output. L'uso principale dell'apprendimento non supervisionato è quello di capire la struttura sottostante del set di dati di input. La macchina dispone i dati in diversi gruppi in base all'interpretazione dopo aver trovato la struttura. L'ultimo passaggio consiste nel rappresentare il set di dati in un formato compresso.

Gli ingegneri utilizzano principalmente l'apprendimento non supervisionato per due scopi: analisi esplorativa e riduzione della dimensionalità. L'analisi esplorativa esegue indagini iniziali sui dati per organizzarli in gruppi diversi, costruire ipotesi e scoprire modelli. Il processo di riduzione della dimensionalità riduce il numero di input in un determinato set di dati. Il vantaggio più significativo dell'apprendimento non supervisionato include la ricerca di informazioni pertinenti. L'apprendimento non supervisionato viene utilizzato principalmente per creare applicazioni di intelligenza artificiale perché richiede un intervento umano minimo.

Apprendimento supervisionato e non supervisionato

Ora che sai cosa sono gli apprendimenti supervisionati e non supervisionati, diamo un'occhiata alle loro differenze più significative.

• Dati: l'apprendimento supervisionato utilizza dati etichettati, mentre l'apprendimento non supervisionato non utilizza dati etichettati. Inoltre, forniamo dati di output al modello nell'apprendimento supervisionato. Tuttavia, nell'apprendimento non supervisionato, i dati di input non sono disponibili.
• Feedback : il modello riceve feedback e regola i parametri nell'apprendimento supervisionato. Non accade nell'apprendimento senza supervisione.
• Obiettivo: l'obiettivo principale dell'apprendimento supervisionato è addestrare il modello utilizzando i dati di addestramento. Pertanto, quando è disponibile un nuovo input, la macchina può prevedere l'output accurato. Tuttavia, poiché l'output non è disponibile nell'apprendimento non supervisionato, viene utilizzato per raccogliere informazioni rilevanti o modelli nascosti in dati dati.
• Classificazione e regressione: possiamo classificare l'apprendimento supervisionato in classificazione e regressione, cosa che non avviene nell'apprendimento non supervisionato.
• Intelligenza artificiale: l' apprendimento supervisionato non è rilevante per l'intelligenza artificiale perché dobbiamo inserire i dati di addestramento nel modello. Tuttavia, l'apprendimento non supervisionato è più vantaggioso per l'intelligenza artificiale perché richiede un intervento umano minimo.
• Algoritmi: gli algoritmi di apprendimento supervisionato includono Support Vector Machine, Naive Bayes, regressione lineare e regressione logistica. Gli algoritmi di apprendimento senza supervisione includono il clustering e il K-nearest neighbor (KNN).
• Precisione dei risultati: poiché il modello ottiene un output predeterminato nell'apprendimento supervisionato, fornisce risultati più accurati. Tuttavia, i risultati dell'apprendimento non supervisionato sono soggettivi e danno risultati meno accurati.

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Conclusione

L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono i concetti di base dell'apprendimento automatico, ponendo le basi per l'apprendimento di concetti complessi. Se hai un vivo interesse per l'apprendimento automatico e desideri costruire una carriera nello stesso, puoi seguire un Master of Science in Machine Learning e AI da upGrad.

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