有监督学习和无监督学习的区别

介绍

机器学习、人工智能和数据分析等技术依靠数据来实现复杂任务的自动化。 数据的使用不仅限于处理和解释以保持领先于竞争对手、提供更好的客户服务和制定有效的业务战略，还可以用于训练、测试和评估模型。 在机器学习中，数据分为三类，训练数据、验证数据和测试数据。 顾名思义，训练数据训练机器学习中的模型或算法。 该模型从输入和输出训练数据集中学习并预测分类或执行特定任务。 我们将训练数据用于算法的有监督和无监督学习。

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本博客详细讨论了机器学习的两大类——监督学习和非监督学习以及它们之间的差异。

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什么是监督学习？

监督学习是机器学习和人工智能的一个子集，是一种算法教学技术，它使用标记数据来训练算法。 它教授算法如何在数据集中执行分类和回归等任务。 在监督学习中，算法接收输入输出训练样本并使用这些样本建立数据集之间的关系。 由于我们为算法提供标记的训练数据以在监督下执行任务，我们将其称为监督学习。 监督学习的主要目标是将数据输入算法以了解输入和输出之间的关系。 一旦算法在输入和输出之间建立连接，它就可以准确地从新的输入中提供新的结果。

让我们了解监督学习的工作原理。 假设在机器学习算法中，我们有输入 X 和输出 Y。我们将输入 X 输入或提供给模型中的学习系统。 该学习系统将提供输出 Y'。 系统中的仲裁器检查 Y 和 Y' 之间的差异并产生错误信号。 该信号传递到学习系统，该系统了解 Y 和 Y' 之间的差异并调整参数以减少 Y 和 Y' 之间的差异。 这里，Y 是标记数据。

监督学习过程涉及多个步骤。

• 最初，我们必须确定训练数据集的类型，然后收集标记的训练数据。 我们还需要以不同的方式排列数据以进行分类或回归。
• 下一步是使用支持向量机或决策树等监督学习算法，然后确定学习模型的输入特征。
• 现在，执行学习过程并调整或控制参数。
• 最后一步涉及测试模型的准确性。

整个监督学习过程训练学习系统调整参数，因此算法提供最小的输出差异。 监督学习促进了数据挖掘中的两个复杂过程——分类和回归。 在分类中，数据根据垃圾邮件过滤器等相似属性被分类或标记为不同的类别。 我们使用回归来预测连续观察，例如股票市场或心率。 回归给出实数值。

以下是不同类型的监督学习算法：

• 朴素贝叶斯：-朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理。 该算法假设一个类的所有特征都是相互独立的。 朴素贝叶斯分类器使用条件概率方法来预测分类。
• 支持向量机：-它是一种流行的用于分类和回归任务的机器学习算法。
• 线性回归：-线性回归算法使用监督学习来预测未来的结果。 它建立了一个因变量和两个或多个自变量之间的关系。
• 逻辑回归：当我们有不同类别的变量时，我们使用逻辑回归算法，例如是或否，真或假。 我们主要使用逻辑回归算法来解决二元分类问题。

总而言之，监督学习用于使用已知的输入和输出数据来训练模型，以生成对一组新输入的预测。

什么是无监督学习？

与监督学习不同，我们在无监督学习中没有标记数据。 数据集或预测结果之间没有预定义的关系。 与监督学习相反，无监督学习需要最少的人工干预。 因此，我们称之为无监督学习。 该模型使用一组数据集观察并描述给定数据的属性。 无监督学习基于聚类框架，因为它识别数据集中的各种组。

让我们了解无监督学习的工作原理。 假设我们有一系列名为 X1、X2、X3…….Xt 的输入，但没有目标输出。 在这种情况下，机器不会从其环境中获得任何反馈。 然而，它开发了一个正式的框架并预测未来的输出。 在无监督学习中，模型使用输入进行决策和构建表示。 由于没有输出数据，我们不能将无监督学习用于分类和回归过程。 无监督学习的主要用途是找出输入数据集的底层结构。 机器在找到结构后根据解释将数据排列在不同的组中。 最后一步是以压缩格式表示数据集。

工程师大多将无监督学习用于两个目的——探索性分析和降维。 探索性分析对数据进行初步调查，以将其安排在不同的组中，建立假设并发现模式。 降维过程减少了给定数据集中的输入数量。 无监督学习最显着的优势包括找到相关的见解。 无监督学习主要用于构建人工智能应用程序，因为它需要最少的人工干预。

监督与无监督学习

既然您知道了有监督学习和无监督学习是什么，那么让我们看看它们最显着的区别。

• 数据——监督学习使用标记数据，而无监督学习不使用标记数据。 此外，我们在监督学习中为模型提供输出数据。 但是，在无监督学习中，输入数据不可用。
• 反馈——模型在监督学习中接受反馈并调整参数。 它不会发生在无监督学习中。
• 目标——监督学习的主要目标是使用训练数据训练模型。 因此，当有新的输入可用时，机器可以预测准确的输出。 但是，由于输出在无监督学习中不可用，因此它用于收集给定数据中的相关见解或隐藏模式。
• 分类和回归——我们可以将监督学习分为分类和回归，这在无监督学习中不会发生。
• 人工智能——监督学习与人工智能无关，因为我们必须将训练数据输入模型。 然而，无监督学习对人工智能更有利，因为它需要最少的人工干预。
• 算法——监督学习算法包括支持向量机、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归。 无监督学习算法包括聚类和 K 近邻 (KNN)。
• 结果的准确性——当模型在监督学习中获得预定的输出时，它会给出更准确的结果。 然而，无监督学习的结果是主观的，给出的结果不太准确。

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结论

有监督和无监督学习是机器学习的基本概念，为学习复杂概念奠定了基础。 如果您对机器学习有浓厚的兴趣并想在同一领域建立职业，您可以攻读upGrad 的机器学习和人工智能理学硕士学位。

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