有監督學習和無監督學習的區別

介紹

機器學習、人工智能和數據分析等技術依靠數據來實現複雜任務的自動化。 數據的使用不僅限於處理和解釋以保持領先於競爭對手、提供更好的客戶服務和製定有效的業務戰略，還可以用於訓練、測試和評估模型。 在機器學習中，數據分為三類，訓練數據、驗證數據和測試數據。 顧名思義，訓練數據訓練機器學習中的模型或算法。 該模型從輸入和輸出訓練數據集中學習並預測分類或執行特定任務。 我們將訓練數據用於算法的有監督和無監督學習。

我們在美國的 AI 和 ML 項目

本博客詳細討論了機器學習的兩大類——監督學習和非監督學習以及它們之間的差異。

獲得世界頂尖大學的機器學習認證。 獲得碩士、Executive PGP 或高級證書課程以加快您的職業生涯。

什麼是監督學習？

監督學習是機器學習和人工智能的一個子集，是一種算法教學技術，它使用標記數據來訓練算法。 它教授算法如何在數據集中執行分類和回歸等任務。 在監督學習中，算法接收輸入輸出訓練樣本並使用這些樣本建立數據集之間的關係。 由於我們為算法提供標記的訓練數據以在監督下執行任務，我們將其稱為監督學習。 監督學習的主要目標是將數據輸入算法以了解輸入和輸出之間的關係。 一旦算法在輸入和輸出之間建立連接，它就可以準確地從新的輸入中提供新的結果。

讓我們了解監督學習的工作原理。 假設在機器學習算法中，我們有輸入 X 和輸出 Y。我們將輸入 X 輸入或提供給模型中的學習系統。 該學習系統將提供輸出 Y'。 系統中的仲裁器檢查 Y 和 Y' 之間的差異並產生錯誤信號。 該信號傳遞到學習系統，該系統了解 Y 和 Y' 之間的差異並調整參數以減少 Y 和 Y' 之間的差異。 這裡，Y 是標記數據。

監督學習過程涉及多個步驟。

• 最初，我們必須確定訓練數據集的類型，然後收集標記的訓練數據。 我們還需要以不同的方式排列數據以進行分類或回歸。
• 下一步是使用支持向量機或決策樹等監督學習算法，然後確定學習模型的輸入特徵。
• 現在，執行學習過程並調整或控制參數。
• 最後一步涉及測試模型的準確性。

整個監督學習過程訓練學習系統調整參數，因此算法提供最小的輸出差異。 監督學習促進了數據挖掘中的兩個複雜過程——分類和回歸。 在分類中，數據根據垃圾郵件過濾器等相似屬性被分類或標記為不同的類別。 我們使用回歸來預測連續觀察，例如股票市場或心率。 回歸給出實數值。

以下是不同類型的監督學習算法：

• 樸素貝葉斯：-樸素貝葉斯分類器基於貝葉斯定理。 該算法假設一個類的所有特徵都是相互獨立的。 樸素貝葉斯分類器使用條件概率方法來預測分類。
• 支持向量機：-它是一種流行的用於分類和回歸任務的機器學習算法。
• 線性回歸：-線性回歸算法使用監督學習來預測未來的結果。 它建立了一個因變量和兩個或多個自變量之間的關係。
• 邏輯回歸：當我們有不同類別的變量時，我們使用邏輯回歸算法，例如是或否，真或假。 我們主要使用邏輯回歸算法來解決二元分類問題。

總而言之，監督學習用於使用已知的輸入和輸出數據來訓練模型，以生成對一組新輸入的預測。

什麼是無監督學習？

與監督學習不同，我們在無監督學習中沒有標記數據。 數據集或預測結果之間沒有預定義的關係。 與監督學習相反，無監督學習需要最少的人工干預。 因此，我們稱之為無監督學習。 該模型使用一組數據集觀察並描述給定數據的屬性。 無監督學習基於聚類框架，因為它識別數據集中的各種組。

讓我們了解無監督學習的工作原理。 假設我們有一系列名為 X1、X2、X3…….Xt 的輸入，但沒有目標輸出。 在這種情況下，機器不會從其環境中獲得任何反饋。 然而，它開發了一個正式的框架並預測未來的輸出。 在無監督學習中，模型使用輸入進行決策和構建表示。 由於沒有輸出數據，我們不能將無監督學習用於分類和回歸過程。 無監督學習的主要用途是找出輸入數據集的底層結構。 機器在找到結構後根據解釋將數據排列在不同的組中。 最後一步是以壓縮格式表示數據集。

工程師大多將無監督學習用於兩個目的——探索性分析和降維。 探索性分析對數據進行初步調查，以將其安排在不同的組中，建立假設並發現模式。 降維過程減少了給定數據集中的輸入數量。 無監督學習最顯著的優勢包括找到相關的見解。 無監督學習主要用於構建人工智能應用程序，因為它需要最少的人工干預。

監督與無監督學習

既然您知道了有監督學習和無監督學習是什麼，那麼讓我們看看它們最顯著的區別。

• 數據——監督學習使用標記數據，而無監督學習不使用標記數據。 此外，我們在監督學習中為模型提供輸出數據。 但是，在無監督學習中，輸入數據不可用。
• 反饋——模型在監督學習中接受反饋並調整參數。 它不會發生在無監督學習中。
• 目標——監督學習的主要目標是使用訓練數據訓練模型。 因此，當有新的輸入可用時，機器可以預測準確的輸出。 但是，由於輸出在無監督學習中不可用，因此它用於收集給定數據中的相關見解或隱藏模式。
• 分類和回歸——我們可以將監督學習分為分類和回歸，這在無監督學習中不會發生。
• 人工智能——監督學習與人工智能無關，因為我們必須將訓練數據輸入模型。 然而，無監督學習對人工智能更有利，因為它需要最少的人工干預。
• 算法——監督學習算法包括支持向量機、樸素貝葉斯、線性回歸和邏輯回歸。 無監督學習算法包括聚類和 K 近鄰 (KNN)。
• 結果的準確性——當模型在監督學習中獲得預定的輸出時，它會給出更準確的結果。 然而，無監督學習的結果是主觀的，給出的結果不太準確。

流行的機器學習和人工智能博客

結論

有監督和無監督學習是機器學習的基本概念，為學習複雜概念奠定了基礎。 如果您對機器學習有濃厚的興趣並想在同一領域建立職業，您可以攻讀upGrad 的機器學習和人工智能理學碩士學位。

行業領導者教授本課程，以幫助您獲得深入的機器學習理論知識和對機器學習技術的實際見解。 此外，您還有機會參與多個機器學習案例研究和項目，以幫助您獲得相關技能。