Разница между контролируемым и неконтролируемым обучением

Введение

Такие технологии, как машинное обучение, искусственный интеллект и анализ данных, используют данные для автоматизации сложных задач. Использование данных не ограничивается только обработкой и интерпретацией, чтобы оставаться впереди конкурентов, предоставлять более качественные услуги клиентам и создавать эффективные бизнес-стратегии, но также и для обучения, тестирования и оценки моделей. В машинном обучении данные подразделяются на три категории: данные обучения, данные проверки и данные тестирования. Как следует из названия, обучающие данные обучают модель или алгоритм машинному обучению. Модель учится на входных и выходных обучающих наборах данных и прогнозирует классификацию или выполняет определенные задачи. Мы используем обучающие данные как для контролируемого, так и для неконтролируемого обучения алгоритма.

Наши программы искусственного интеллекта и машинного обучения в США

В этом блоге подробно обсуждаются эти две широкие категории машинного обучения — контролируемое и неконтролируемое обучение, а также их различия.

Получите сертификат по машинному обучению от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Что такое контролируемое обучение?

Обучение с учителем, подмножество машинного обучения и искусственного интеллекта, представляет собой метод обучения алгоритмам, который использует помеченные данные для обучения алгоритмов. Он учит алгоритмы выполнять такие задачи, как классификация и регрессия в наборах данных. При обучении с учителем алгоритм получает обучающие выборки ввода-вывода и использует эти выборки для установления взаимосвязи между наборами данных. Поскольку мы предоставляем алгоритму помеченные обучающие данные для выполнения задач под наблюдением, мы называем это обучением с учителем. Основная цель обучения с учителем — передать данные алгоритму, чтобы понять взаимосвязь между вводом и выводом. Как только алгоритм устанавливает связь между вводом и выводом, он может точно выдавать свежие результаты из новых вводов.

Давайте разберемся, как работает контролируемое обучение. Предположим, в алгоритме машинного обучения у нас есть вход X и выход Y. Мы передаем или предоставляем вход X в обучающую систему в модели. Эта обучающая система даст результат Y'. Арбитр в системе проверяет разницу между Y и Y' и выдает сигнал ошибки. Этот сигнал передается системе обучения, которая понимает разницу между Y и Y' и корректирует параметры, чтобы уменьшить разницу между Y и Y'. Здесь Y — помеченные данные.

Процесс контролируемого обучения включает в себя несколько этапов.

• Сначала мы должны определить тип обучающего набора данных, а затем собрать помеченные обучающие данные. Нам также необходимо по-разному упорядочивать данные для классификации или регрессии.
• Следующим шагом является использование алгоритма контролируемого обучения, такого как машина опорных векторов или дерево решений, а затем определение входных функций для модели обучения.
• Теперь выполните процесс обучения и настройте или контролируйте параметры.
• Последний шаг включает в себя проверку точности модели.

Весь контролируемый процесс обучения обучает систему обучения корректировке параметров, поэтому алгоритм обеспечивает минимальную разницу в результатах. Обучение под наблюдением облегчает два сложных процесса интеллектуального анализа данных — классификацию и регрессию. При классификации данные классифицируются или помечаются разными классами на основе схожих атрибутов, таких как спам-фильтры. Мы используем регрессию для прогнозирования непрерывных наблюдений, например, фондового рынка или частоты сердечных сокращений. Регрессия дает действительные числовые значения.

Ниже приведены различные типы алгоритмов обучения с учителем:

• Наивный байесовский классификатор: Наивный байесовский классификатор основан на теореме Байеса. Этот алгоритм предполагает, что все признаки класса независимы друг от друга. Наивный байесовский классификатор использует метод условной вероятности для прогнозирования классификации.
• Машина опорных векторов: — это популярный алгоритм машинного обучения для задач классификации и регрессии.
• Линейная регрессия. Алгоритм линейной регрессии использует контролируемое обучение для прогнозирования будущих результатов. Он устанавливает связь между одной зависимой переменной и двумя или более независимыми переменными.
• Логистическая регрессия: — мы используем алгоритм логистической регрессии, когда у нас есть переменные в разных категориях, таких как «да» или «нет», «истина» или «ложь». В основном мы используем алгоритм логистической регрессии для решения задач бинарной классификации.

Подводя итог, контролируемое обучение используется для обучения модели с использованием известных входных и выходных данных для создания прогнозов для нового набора входных данных.

Что такое неконтролируемое обучение?

В отличие от обучения с учителем, в обучении без учителя у нас нет помеченных данных. Между наборами данных или прогнозируемым результатом нет предопределенной связи. В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя требует минимального вмешательства человека. Поэтому мы называем это неконтролируемым обучением. Модель использует набор наблюдений за набором данных и описывает свойства заданных данных. Неконтролируемое обучение основано на структуре кластеризации, поскольку оно идентифицирует различные группы в наборе данных.

Давайте разберемся, как работает неконтролируемое обучение. Предположим, у нас есть ряд входов с именами X1, X2, X3…….Xt, но нет целевых выходов. В этом случае машина не получает никакой обратной связи от своего окружения. Тем не менее, он разрабатывает формальную основу и прогнозирует будущие результаты. При неконтролируемом обучении модель использует входные данные для принятия решений и построения представлений. Мы не можем использовать неконтролируемое обучение для процессов классификации и регрессии из-за отсутствия выходных данных. Основное использование неконтролируемого обучения состоит в том, чтобы выяснить основную структуру входного набора данных. Машина распределяет данные по разным группам на основе интерпретации после нахождения структуры. Последним шагом является представление набора данных в сжатом формате.

Инженеры в основном используют неконтролируемое обучение для двух целей — исследовательского анализа и уменьшения размерности. Исследовательский анализ выполняет первоначальные исследования данных, чтобы распределить их по разным группам, построить гипотезы и обнаружить закономерности. Процесс уменьшения размерности уменьшает количество входных данных в заданном наборе данных. Самое значительное преимущество неконтролируемого обучения заключается в поиске релевантных идей. Неконтролируемое обучение в основном используется для создания приложений ИИ, поскольку оно требует минимального вмешательства человека.

Контролируемое и неконтролируемое обучение

Теперь, когда вы знаете, что такое контролируемое и неконтролируемое обучение, давайте рассмотрим их наиболее существенные различия.

• Данные . Обучение с учителем использует помеченные данные, тогда как обучение без учителя не использует помеченные данные. Кроме того, мы предоставляем выходные данные модели в обучении с учителем. Однако при неконтролируемом обучении входные данные недоступны.
• Обратная связь . Модель принимает обратную связь и регулирует параметры контролируемого обучения. Этого не происходит при неконтролируемом обучении.
• Цель . Основной задачей обучения с учителем является обучение модели с использованием обучающих данных. Таким образом, когда доступен новый вход, машина может предсказать точный результат. Однако, поскольку выходные данные недоступны при обучении без учителя, они используются для сбора соответствующих идей или скрытых закономерностей в данных.
• Классификация и регрессия . Мы можем разделить обучение с учителем на классификацию и регрессию, чего не происходит при обучении без учителя.
• Искусственный интеллект . Обучение под наблюдением не имеет отношения к искусственному интеллекту, потому что мы должны вводить данные обучения в модель. Однако неконтролируемое обучение более выгодно для искусственного интеллекта, поскольку требует минимального вмешательства человека.
• Алгоритмы . Алгоритмы контролируемого обучения включают в себя метод опорных векторов, метод наивного Байеса, линейную регрессию и логистическую регрессию. Алгоритмы обучения без учителя включают кластеризацию и K-ближайших соседей (KNN).
• Точность результатов. По мере того, как модель получает заранее заданный результат при обучении с учителем, она дает более точные результаты. Однако результаты обучения без учителя субъективны и дают менее точные результаты.

Популярные блоги о машинном обучении и искусственном интеллекте

Вывод

Обучение с учителем и обучение без учителя — это основные понятия машинного обучения, закладывающие основу для изучения сложных понятий. Если вы проявляете большой интерес к машинному обучению и хотите построить карьеру в этом направлении, вы можете получить степень магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта в upGrad.

Лидеры отрасли преподают этот курс, чтобы помочь вам получить глубокие теоретические знания в области машинного обучения и практические знания о технологии машинного обучения. Кроме того, вы получаете возможность работать над несколькими кейсами и проектами по машинному обучению, которые помогут вам приобрести соответствующие навыки.