Diferença entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada

Introdução

Tecnologias como aprendizado de máquina, inteligência artificial e análise de dados prosperam em dados para automatizar tarefas complexas. O uso de dados não se restringe apenas ao processamento e interpretação para ficar à frente dos concorrentes, fornecer melhores serviços ao cliente e construir estratégias de negócios eficazes, mas também para treinar, testar e avaliar os modelos. No aprendizado de máquina, os dados são classificados em três categorias: dados de treinamento, dados de validação e dados de teste. Como o nome sugere, os dados de treinamento treinam um modelo ou algoritmo em aprendizado de máquina. O modelo aprende com os conjuntos de dados de treinamento de entrada e saída e prevê a classificação ou executa tarefas específicas. Usamos dados de treinamento para aprendizados supervisionados e não supervisionados de um algoritmo.

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Este blog discute essas duas grandes categorias de aprendizado de máquina – aprendizado supervisionado e não supervisionado e suas diferenças em detalhes.

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O que é Aprendizagem Supervisionada?

O aprendizado supervisionado, um subconjunto de aprendizado de máquina e inteligência artificial, é uma técnica de ensino de algoritmo que usa dados rotulados para treinar algoritmos. Ele ensina algoritmos como realizar tarefas como classificação e regressão em conjuntos de dados. No aprendizado supervisionado, o algoritmo recebe amostras de treinamento de entrada-saída e usa essas amostras para estabelecer um relacionamento entre conjuntos de dados. Como fornecemos dados de treinamento rotulados ao algoritmo para executar tarefas sob supervisão, chamamos isso de aprendizado supervisionado. O principal objetivo do aprendizado supervisionado é fornecer dados ao algoritmo para entender a relação entre a entrada e a saída. Uma vez que o algoritmo estabelece uma conexão entre a entrada e a saída, ele pode fornecer com precisão novos resultados de entradas mais recentes.

Vamos entender como funciona o aprendizado supervisionado. Suponha que em um algoritmo de aprendizado de máquina tenhamos uma entrada X e uma saída Y. Alimentamos ou fornecemos a entrada X para um sistema de aprendizado em um modelo. Este sistema de aprendizagem fornecerá uma saída Y'. Um árbitro no sistema verifica a diferença entre Y e Y' e produz um sinal de erro. Este sinal passa para o sistema de aprendizagem que entende a diferença entre Y e Y' e ajusta os parâmetros para reduzir a diferença entre Y e Y'. Aqui, Y são os dados rotulados.

O processo de aprendizado supervisionado envolve várias etapas.

• Inicialmente, devemos determinar o tipo de conjunto de dados de treinamento e, em seguida, coletar os dados de treinamento rotulados. Também precisamos organizar os dados de maneira diferente para classificação ou regressão.
• O próximo passo é usar um algoritmo para aprendizado supervisionado como uma máquina de vetor de suporte ou árvore de decisão e então determinar os recursos de entrada para o modelo de aprendizado.
• Agora, execute o processo de aprendizado e ajuste ou controle os parâmetros.
• A última etapa envolve testar a precisão do modelo.

Todo o processo de aprendizado supervisionado treina o sistema de aprendizado para ajustar os parâmetros, de modo que o algoritmo forneça uma diferença de saída mínima. O aprendizado supervisionado facilita dois processos complexos na mineração de dados – classificação e regressão. Na classificação, os dados são categorizados ou rotulados em diferentes classes com base em atributos semelhantes, como filtros de spam. Usamos regressão para prever observações contínuas, por exemplo, o mercado de ações ou a frequência cardíaca. A regressão fornece valores de números reais.

A seguir estão os diferentes tipos de algoritmos de aprendizado supervisionado:

• Naive Bayes:- O classificador Naive Bayes é baseado no teorema de Bayes. Este algoritmo assume que todas as características de uma classe são independentes umas das outras. O classificador Naive Bayes usa o método de probabilidade condicional para prever a classificação.
• Support Vector Machine: - É um algoritmo de aprendizado de máquina popular para tarefas de classificação e regressão.
• Regressão Linear: - O algoritmo de regressão linear usa aprendizado supervisionado para prever resultados futuros. Estabelece uma relação entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis ​​independentes.
• Regressão Logística:- Usamos um algoritmo de regressão logística quando temos variáveis ​​em diferentes categorias como sim ou não, e verdadeiro ou falso. Usamos principalmente um algoritmo de regressão logística para resolver problemas de classificação binária.

Para resumir, o aprendizado supervisionado é usado para treinar um modelo usando dados de entrada e saída conhecidos para gerar previsões para um novo conjunto de entradas.

O que é Aprendizagem Não Supervisionada?

Ao contrário do aprendizado supervisionado, não temos dados rotulados no aprendizado não supervisionado. Não há relação predefinida entre conjuntos de dados ou um resultado previsto. Ao contrário do aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado requer intervenção humana mínima. Por isso, chamamos isso de aprendizado não supervisionado. O modelo usa uma coleção de observações do conjunto de dados e descreve as propriedades dos dados fornecidos. O aprendizado não supervisionado é baseado em uma estrutura de agrupamento porque identifica vários grupos em um conjunto de dados.

Vamos entender como funciona o aprendizado não supervisionado. Suponha que tenhamos uma série de entradas chamadas X1, X2, X3…….Xt, mas sem saídas de destino. Nesse caso, a máquina não recebe nenhum feedback de seu ambiente. No entanto, desenvolve uma estrutura formal e prevê resultados futuros. No aprendizado não supervisionado, o modelo usa entradas para tomada de decisão e construção de representações. Não podemos usar aprendizado não supervisionado para processos de classificação e regressão devido à ausência de dados de saída. O principal uso do aprendizado não supervisionado é descobrir a estrutura subjacente do conjunto de dados de entrada. A máquina organiza os dados em diferentes grupos com base na interpretação depois de encontrar a estrutura. A última etapa é representar o conjunto de dados em um formato compactado.

Os engenheiros usam principalmente o aprendizado não supervisionado para dois propósitos – análise exploratória e redução de dimensionalidade. A análise exploratória realiza investigações iniciais sobre os dados para organizá-los em diferentes grupos, construir hipóteses e descobrir padrões. O processo de redução de dimensionalidade reduz o número de entradas em um determinado conjunto de dados. A vantagem mais significativa do aprendizado não supervisionado inclui encontrar insights relevantes. O aprendizado não supervisionado é usado principalmente para criar aplicativos de IA porque requer intervenção humana mínima.

Aprendizado supervisionado versus não supervisionado

Agora que você sabe o que são aprendizados supervisionados e não supervisionados, vejamos suas diferenças mais significativas.

• Dados – O aprendizado supervisionado usa dados rotulados, enquanto o aprendizado não supervisionado não usa dados rotulados. Além disso, fornecemos dados de saída para o modelo em aprendizado supervisionado. No entanto, no aprendizado não supervisionado, os dados de entrada não estão disponíveis.
• Feedback- O modelo recebe feedback e ajusta os parâmetros no aprendizado supervisionado. Isso não acontece no aprendizado não supervisionado.
• Objetivo – O objetivo principal do aprendizado supervisionado é treinar o modelo usando dados de treinamento. Assim, quando uma nova entrada está disponível, a máquina pode prever a saída precisa. No entanto, como a saída não está disponível no aprendizado não supervisionado, ela é usada para reunir insights relevantes ou padrões ocultos em dados fornecidos.
• Classificação e Regressão – Podemos categorizar o aprendizado supervisionado em classificação e regressão, o que não acontece no aprendizado não supervisionado.
• Inteligência Artificial – O aprendizado supervisionado não é relevante para a inteligência artificial porque temos que alimentar os dados de treinamento no modelo. No entanto, o aprendizado não supervisionado é mais benéfico para a inteligência artificial porque requer intervenção humana mínima.
• Algoritmos – Os algoritmos de aprendizado supervisionado incluem Support Vector Machine, Naive Bayes, regressão linear e regressão logística. Algoritmos de aprendizado não supervisionados incluem clustering e K-neest neighbor (KNN).
• Precisão dos resultados – À medida que o modelo obtém uma saída predeterminada no aprendizado supervisionado, ele fornece resultados mais precisos. No entanto, os resultados do aprendizado não supervisionado são subjetivos e fornecem resultados menos precisos.

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Conclusão

O aprendizado supervisionado e não supervisionado são os conceitos básicos do aprendizado de máquina, estabelecendo a base para o aprendizado de conceitos complexos. Se você tem um grande interesse em aprendizado de máquina e deseja construir uma carreira na mesma, pode buscar um Mestrado em Aprendizado de Máquina e IA da upGrad.

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