Prižiūrimas vs. Mokymasis be priežiūros: koks skirtumas?

Mašinų mokymasis yra mokslas, leidžiantis mašinoms įgyti žinių, daryti prognozes ir atskleisti modelius dideliuose duomenų rinkiniuose. Panašiai kaip žmonės mokosi iš kasdienės patirties, mašininio mokymosi algoritmai palaipsniui gerina savo prognozes per keletą iteracijų.

Prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis yra du pagrindiniai mokymosi metodai, naudojami mokant mašininio mokymosi algoritmus. Kiekvienas metodas turi privalumų ir apribojimų ir yra geriau pritaikytas konkrečioms užduotims.

Taigi, kokie yra šių dviejų mašininio mokymosi metodų skirtumai ir pritaikymai?

Kas yra prižiūrimas mokymasis?

Prižiūrimas mokymasis yra populiarus mašininio mokymosi metodas, kai modelis mokomas naudojant pažymėtus duomenis. Pažymėti duomenys susideda iš įvesties kintamųjų ir juos atitinkančių išvesties kintamųjų. Modelis ieško ryšių tarp įvesties ir norimų išvesties kintamųjų ir naudoja juos, kad galėtų numatyti naujus nematomus duomenis.

Paprastas prižiūrimo mokymosi metodo pavyzdys yra el. pašto šiukšlių filtras. Čia modelis parengtas remiantis duomenų rinkiniu, kuriame yra tūkstančiai el. laiškų, kurių kiekvienas pažymėtas „spam“ arba „ne spam“. Modelis nustato el. pašto šablonus ir išmoksta atskirti šlamštą nuo teisėtų el. laiškų.

Prižiūrimas mokymasis leidžia AI modeliams tiksliai numatyti rezultatus, pagrįstus pažymėtu mokymu.

Mokymo procesas

Prižiūrimo mašininio mokymosi procese reikia gauti ir pažymėti duomenis. Duomenys dažnai ženklinami prižiūrint duomenų mokslininkui, siekiant užtikrinti, kad jie tiksliai atitiktų įvestis. Kai modelis sužino ryšį tarp įvesties ir išvesties, jis naudojamas klasifikuoti nematomus duomenis ir numatyti prognozes.

Prižiūrimi mokymosi algoritmai apima dviejų tipų užduotis:

• Klasifikacija: Klasifikavimas naudojamas, kai norite, kad modelis klasifikuotų, ar duomenys priklauso konkrečiai grupei ar klasei. Šlamšto el. laiškų pavyzdyje el. laiškų nustatymas kaip „spam“ arba „ne-spam“ patenka į klasifikaciją.
• Regresija: Atliekant regresijos užduotis, mašininio mokymosi algoritmas prognozuoja rezultatus iš nuolat besikeičiančių duomenų. Tai apima ryšius tarp dviejų ar daugiau kintamųjų, kad vieno kintamojo pasikeitimas pakeistų kitą kintamąjį. Regresijos užduoties pavyzdys galėtų būti būsto kainų numatymas pagal tokias ypatybes kaip kambarių skaičius, vieta ir kvadratiniai metrai. Treniruodamas modelį naudodamas pažymėtus duomenis, jis išmoksta šių kintamųjų modelius ir ryšius bei gali numatyti tinkamą pardavimo kainą.

Dviejų užduočių derinys paprastai sudaro prižiūrimo mokymosi pagrindą, nors yra ir kitų proceso aspektų.

Bendrosios programos

Prižiūrimi mokymosi algoritmai plačiai taikomi įvairiose pramonės šakose. Kai kurie populiarūs naudojimo būdai:

• Vaizdo ir objekto atpažinimas
• Kalbos ir teksto klasifikacija
• Sentimentų analizė
• Sukčiavimo ir anomalijų nustatymas
• Rizikos vertinimas

Tačiau yra daugybė kitų prižiūrimo mokymosi panaudojimo būdų ir įgyvendinimų.

Apribojimai

Prižiūrimi mokymosi modeliai suteikia vertingų galimybių, tačiau turi ir tam tikrų apribojimų. Šie modeliai labai priklauso nuo paženklintų duomenų, kad būtų galima veiksmingai išmokti ir apibendrinti modelius, o tai gali būti brangu, atimti daug laiko ir daug darbo jėgos. Tačiau šis apribojimas dažnai atsiranda specializuotose srityse, kuriose reikalingas ekspertų ženklinimas.

Didelių, sudėtingų ir triukšmingų duomenų rinkinių tvarkymas yra dar vienas iššūkis, galintis turėti įtakos modelio veikimui. Prižiūrimi mokymosi modeliai veikia darant prielaidą, kad pažymėti duomenys tikrai atspindi pagrindinius realaus pasaulio modelius. Tačiau jei duomenyse yra triukšmo, sudėtingų santykių ar kitų sudėtingų dalykų, modeliui gali būti sunku numatyti tikslų rezultatą.

Be to, kai kuriais atvejais aiškinamumas gali būti sudėtingas. Prižiūrimi mokymosi modeliai gali pateikti tikslius rezultatus, tačiau jie nesuteikia aiškios įžvalgos apie pagrindinius argumentus. Aiškinamumo trūkumas gali būti labai svarbus tokiose srityse kaip sveikatos priežiūra, kur skaidrumas yra gyvybiškai svarbus.

Kas yra mokymasis be priežiūros?

Neprižiūrimas mokymasis yra mašininio mokymosi metodas, kuris naudoja nepažymėtus duomenis ir mokosi be priežiūros. Skirtingai nuo prižiūrimų mokymosi modelių, kuriuose naudojami pažymėti duomenys, neprižiūrimi mokymosi modeliai daugiausia dėmesio skiria duomenų modelių ir ryšių identifikavimui be jokių iš anksto nustatytų rezultatų. Taigi tokie modeliai yra labai vertingi dirbant su dideliais duomenų rinkiniais, kur ženklinti sunku arba nepraktiška.

Klientų segmentavimas yra paprastas neprižiūrimo mokymosi pavyzdys. Naudodami neprižiūrimą mokymosi metodą, modeliai gali nustatyti klientų segmentus pagal jų elgesį ir pageidavimus ir padėti įmonėms pritaikyti savo rinkodaros strategijas.

Technika ir algoritmai

Mokantis be priežiūros naudojami įvairūs metodai, tačiau plačiai naudojami šie du būdai:

• Klasterizavimas: Klasterizavimas yra metodas, kuris identifikuoja natūralias grupes duomenų taškuose pagal jų panašumus ar skirtumus. Klasterizacijos algoritmai, tokie kaip k-means ir DBSCAN, gali atskleisti paslėptus duomenų šablonus be išankstinių etikečių.
• Asociacijos taisyklė: Susiejimo taisyklė padeda atskleisti priklausomybes ir būdingus ryšius skirtinguose duomenų rinkiniuose. Išmindami ryšius tarp kintamųjų, tokie modeliai kaip Apriori padeda nustatyti elementų, kurie dažnai atsiranda kartu, susiejimo taisykles ir palengvina sprendimų priėmimą.

Yra ir kitų metodų, tačiau grupavimas ir asociacijos taisyklė yra du dažniausiai pasitaikantys neprižiūrimo mokymosi metodai.

Bendrosios programos

Neprižiūrimi mokymosi algoritmai randa taikomąsias programas įvairiose srityse. Kai kurie iš populiarių naudojimo atvejų yra šie:

• Rinkos analizė
• Klientų segmentavimas
• Natūralios kalbos apdorojimas
• Genetinė analizė
• Tinklo analizė

Apribojimai

Nepaisant daugybės privalumų, mokymasis be priežiūros turi ir trūkumų. Subjektyvus vertinimo ir patvirtinimo pobūdis yra dažnas iššūkis be priežiūros. Kadangi nėra iš anksto nustatytų etikečių, nustatyti aptiktų raštų kokybę ne visada paprasta.

Kaip ir prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymosi metodas taip pat priklauso nuo duomenų kokybės ir tinkamumo. Triukšmingi duomenų rinkiniai su nesvarbiomis ypatybėmis gali sumažinti aptiktų ryšių tikslumą ir grąžinti netikslius rezultatus. Kruopštus pasirinkimas ir išankstinio apdorojimo metodai gali padėti sumažinti šiuos apribojimus.

3 pagrindiniai skirtumai tarp mokymosi prižiūrimo ir neprižiūrimo

Prižiūrimų ir neprižiūrimų mokymosi metodai skiriasi duomenų prieinamumu, mokymo procesu ir bendru mokymosi požiūriu į modelius. Šių skirtumų supratimas yra būtinas pasirenkant tinkamą metodą konkrečiai užduočiai atlikti.

1. Duomenų prieinamumas ir paruošimas

Duomenų prieinamumas ir paruošimas yra pagrindinis skirtumas tarp dviejų mokymosi metodų. Prižiūrimas mokymasis remiasi pažymėtais duomenimis, kuriuose pateikiami ir įvesties, ir išvesties kintamieji. Kita vertus, neprižiūrimas mokymasis veikia tik su įvesties kintamaisiais. Jis tiria būdingą duomenų struktūrą ir modelius, nesiremdamas iš anksto nustatytais rezultatais.

2. Mokymosi metodas

Prižiūrimas mokymosi modelis išmoksta klasifikuoti duomenis arba tiksliai numatyti nematomus duomenis, remiantis pažymėtais pavyzdžiais. Priešingai, neprižiūrimas mokymasis siekia atrasti paslėptus modelius, grupes ir priklausomybes nepažymėtuose duomenyse ir panaudoja tai prognozuojant rezultatus.

3. Atsiliepimų kilpa

Prižiūrimas mokymasis veikia kartotiniame mokymo procese su grįžtamojo ryšio kilpa. Ji gauna tiesioginį grįžtamąjį ryšį apie savo prognozes, leidžiančius nuolat tobulinti ir tobulinti savo atsakymus. Grįžtamojo ryšio kilpa padeda koreguoti parametrus ir sumažinti numatymo klaidas. Priešingai, neprižiūrimas mokymasis neturi aiškaus grįžtamojo ryšio ir remiasi tik būdinga duomenų struktūra.

Prižiūrimas vs. Neprižiūrimo mokymosi palyginimo lentelė

Gali būti sunku suvokti skirtumus tarp prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi vienu metu, todėl sukūrėme patogią palyginimo lentelę.

Kaip matote iš pirmiau pateiktų dalykų, pagrindiniai skirtumai kyla dėl požiūrio į duomenų tvarkymą ir mokymąsi iš jų klasifikavimo, nors abu metodai yra svarbūs mašininio mokymosi sėkmei.

Tinkamo mašininio mokymosi metodo pasirinkimas

Prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis yra du skirtingi mašininio mokymosi metodai, kurie išveda paženklintų ir nepažymėtų duomenų modelius. Abu metodai turi savo privalumų, apribojimų ir specifinių pritaikymų.

Prižiūrimas mokymasis geriau tinka užduotims, kurių rezultatai yra iš anksto apibrėžti, o pažymėti duomenys yra lengvai prieinami. Kita vertus, neprižiūrimas mokymasis yra naudingas tyrinėjant paslėptas įžvalgas dideliame kiekyje nepažymėtų duomenų rinkinių.

Išnaudodami abiejų metodų pranašumus, galite išnaudoti visas mašininio mokymosi algoritmų galimybes ir priimti duomenimis pagrįstus sprendimus įvairiose srityse.