Övervakad vs. Oövervakat lärande: Vad är skillnaden?

Maskininlärning är vetenskapen om att göra det möjligt för maskiner att skaffa kunskap, göra förutsägelser och avslöja mönster inom stora datamängder. Ungefär som människor lär sig av dagliga erfarenheter, förbättrar maskininlärningsalgoritmer gradvis sina förutsägelser över flera iterationer.

Övervakad och oövervakad inlärning är två primära inlärningsmetoder som används för att träna maskininlärningsalgoritmer. Varje metod har styrkor och begränsningar och lämpar sig bättre för specifika uppgifter.

Så, vad är några skillnader och tillämpningar av dessa två maskininlärningsmetoder?

Vad är övervakat lärande?

Övervakad inlärning är en populär metod för maskininlärning där en modell tränas med hjälp av märkt data. Den märkta datan består av indatavariabler och deras motsvarande utdatavariabler. Modellen letar efter relationer mellan indata och de önskade utdatavariablerna och utnyttjar dem för att göra förutsägelser om nya osynliga data.

Ett enkelt exempel på en övervakad inlärningsmetod är ett spamfilter för e-post. Här tränas modellen på ett dataset med tusentals e-postmeddelanden, var och en märkt "spam" eller "inte skräppost." Modellen identifierar e-postmönster och lär sig att skilja spam från legitima e-postmeddelanden.

Övervakat lärande gör det möjligt för AI-modeller att förutsäga resultat baserat på märkt träning med precision.

Utbildningsprocess

Utbildningsprocessen i övervakad maskininlärning kräver inhämtning och märkning av data. Uppgifterna märks ofta under överinseende av en datavetare för att säkerställa att den korrekt motsvarar indata. När modellen väl lär sig förhållandet mellan indata och utdata, används den för att klassificera osynliga data och göra förutsägelser.

Övervakade inlärningsalgoritmer omfattar två typer av uppgifter:

• Klassificering: Klassificering används när man vill att modellen ska klassificera om data tillhör en specifik grupp eller klass. I exemplet med spam-e-postmeddelanden faller klassificeringen av e-postmeddelanden som "spam" eller "icke-spam".
• Regression: I regressionsuppgifter maskininlärningsalgoritm förutsäger resultat från ständigt förändrade data. Det innebär samband mellan två eller flera variabler, så att en förändring i en variabel ändrar en annan variabel. Ett exempel på en regressionsuppgift kan vara att förutsäga huspriser baserat på funktioner som antal rum, plats och ytor. Genom att träna modellen med hjälp av märkt data lär den sig mönstren och sambanden mellan dessa variabler och kan förutsäga ett lämpligt försäljningspris.

Kombinationen av de två uppgifterna utgör vanligtvis grunden för handledat lärande, även om det finns andra aspekter av processen.

Vanliga applikationer

Övervakade inlärningsalgoritmer har utbredda tillämpningar i olika branscher. Några av de populära användningsområdena inkluderar:

• Bild- och objektigenkänning
• Klassificering av tal och text
• Sentimentanalys
• Bedrägeri och anomali upptäckt
• Riskbedömning

Men det finns många andra användningsområden och implementeringar av övervakat lärande.

Begränsningar

Övervakade inlärningsmodeller erbjuder värdefulla möjligheter men har också vissa begränsningar. Dessa modeller är mycket beroende av märkta data för att effektivt lära sig och generalisera mönster, vilket kan vara dyra, tidskrävande och arbetskrävande. Denna begränsning uppstår dock ofta inom specialiserade områden där expertmärkning behövs.

Att hantera stora, komplexa och bullriga datauppsättningar är en annan utmaning som kan påverka modellens prestanda. Övervakade inlärningsmodeller fungerar under antagandet att den märkta datan verkligen återspeglar de underliggande mönstren i den verkliga världen. Men om data innehåller brus, intrikata relationer eller andra komplexiteter, kan modellen kämpa för att förutsäga ett korrekt resultat.

Dessutom kan tolkningsbarhet vara utmanande i vissa fall. Övervakade inlärningsmodeller kan ge korrekta resultat, men de ger inte tydliga insikter i det underliggande resonemanget. Bristen på tolkningsbarhet kan vara avgörande inom områden som sjukvård, där transparens är avgörande.

Vad är oövervakat lärande?

Oövervakad inlärning är en maskininlärningsmetod som använder omärkta data och lär sig utan övervakning. Till skillnad från övervakade inlärningsmodeller, som handlar om märkt data, fokuserar oövervakade inlärningsmodeller på att identifiera mönster och samband i data utan några förutbestämda utdata. Därför är sådana modeller mycket värdefulla när man hanterar stora datamängder där märkning är svår eller opraktisk.

Kundsegmentering är ett enkelt exempel på oövervakat lärande. Genom att utnyttja en oövervakad inlärningsmetod kan modeller identifiera kundsegment baserat på deras beteende och preferenser och hjälpa företag att anpassa sina marknadsföringsstrategier.

Tekniker och algoritmer

Oövervakat lärande använder olika metoder, men följande två tekniker används ofta:

• Klustring: Clustering är en teknik som identifierar naturliga grupperingar inom datapunkter baserat på deras likheter eller skillnader. Klustringsalgoritmer, såsom k-means och DBSCAN, kan avslöja dolda mönster i data utan redan existerande etiketter.
• Föreningsregel: Associationsregeln hjälper till att avslöja beroenden och inneboende kopplingar i olika datamängder. Genom att utvinna relationer mellan variabler hjälper modeller som Apriori att härleda associationsregler för objekt som förekommer ofta tillsammans och underlättar beslutsfattande.

Det finns andra tekniker, men klustring och associationsregel är två av de vanligaste oövervakade inlärningsteknikerna.

Vanliga applikationer

Oövervakade inlärningsalgoritmer hittar tillämpningar inom olika domäner. Några av de populära användningsfallen inkluderar:

• Marknadsanalys
• Kundsegmentering
• Naturlig språkbehandling
• Genetisk analys
• Nätverksanalys

Begränsningar

Trots dess många fördelar har oövervakat lärande också sina begränsningar. Den subjektiva karaktären av utvärdering och validering är en vanlig utmaning i oövervakat lärande. Eftersom det inte finns några fördefinierade etiketter är det inte alltid enkelt att fastställa kvaliteten på upptäckta mönster.

I likhet med övervakat lärande, bygger den oövervakade inlärningsmetoden också på kvaliteten och relevansen av data. Bullriga datamängder med irrelevanta funktioner kan minska noggrannheten hos de upptäckta sambanden och returnera felaktiga resultat. Noggrant urval och förbearbetningstekniker kan hjälpa till att mildra dessa begränsningar.

3 nyckelskillnader mellan övervakat och oövervakat lärande

Övervakade och oövervakade inlärningsmetoder skiljer sig åt när det gäller datatillgänglighet, utbildningsprocess och den övergripande inlärningsmetoden för modellerna. Att förstå dessa skillnader är viktigt för att välja rätt tillvägagångssätt för en specifik uppgift.

1. Datatillgänglighet och förberedelse

Tillgängligheten och förberedelsen av data är en nyckelskillnad mellan de två inlärningsmetoderna. Övervakad inlärning förlitar sig på märkta data, där både ingångs- och utdatavariabler tillhandahålls. Oövervakat lärande fungerar å andra sidan bara på indatavariabler. Den utforskar inneboende struktur och mönster i data utan att förlita sig på förutbestämda utdata.

2. Inlärningsmetod

En övervakad inlärningsmodell lär sig att klassificera data eller korrekt förutsäga osynliga data baserat på märkta exempel. Däremot syftar oövervakat lärande till att upptäcka dolda mönster, grupperingar och beroenden inom omärkta data och utnyttjar det för att förutsäga resultat.

3. Återkopplingsslinga

Övervakat lärande fungerar på en iterativ träningsprocess med en återkopplingsslinga. Den får direkt feedback på sina förutsägelser, vilket gör att den kan förfina och förbättra sina svar kontinuerligt. Återkopplingsslingan hjälper den att justera parametrar och minimera prediktionsfel. Däremot saknar oövervakat lärande explicit feedback och förlitar sig enbart på datas inneboende struktur.

Övervakad vs. Jämförelsetabell för oövervakat lärande

Skillnaderna mellan övervakat och oövervakat lärande kan vara svåra att ta in på en gång, så vi har skapat en praktisk jämförelsetabell.

Som du kan se från ovan härrör de största skillnaderna från tillvägagångssättet att hantera data och lära sig från dess klassificering, även om båda metoderna spelar en roll för framgången med maskininlärning.

Att välja rätt maskininlärningsmetod

Övervakad och oövervakad inlärning är två distinkta maskininlärningsmetoder som härleder mönster inom märkta och omärkta data. Båda metoderna har sina fördelar, begränsningar och specifika tillämpningar.

Övervakat lärande är bättre lämpat för uppgifter där utdata är fördefinierade och märkta data är lättillgängliga. Å andra sidan är oövervakat lärande användbart för att utforska dolda insikter i stora mängder omärkta datamängder.

Genom att utnyttja styrkorna i de två tillvägagångssätten kan du utnyttja den fulla potentialen hos maskininlärningsalgoritmer och fatta datadrivna beslut inom olika domäner.