Overvåket og uovervåket læring er to grunnleggende typer maskinlæringsparadigmer som tjener forskjellige formål basert på arten av dataene og målene for oppgaven. Å forstå når man skal bruke overvåket opplæring versus opplæring uten tilsyn er avgjørende for å utforme effektive maskinlæringsmodeller. Valget mellom disse to tilnærmingene avhenger av tilgjengeligheten av merkede data, ønsket resultat og den underliggende strukturen til datasettet.
Supervised learning er en type maskinlæring der modellen trenes på et merket datasett. Ved overvåket læring lærer algoritmen å kartlegge inputdata til riktig utgang ved å bli presentert med treningseksempler. Disse treningseksemplene består av input-output-par, der inngangsdataene er ledsaget av den tilsvarende korrekte utgangs- eller målverdien. Målet med veiledet læring er å lære en kartleggingsfunksjon fra inngangsvariabler til utdatavariabler, som deretter kan brukes til å lage spådommer på usynlige data.
Overvåket læring brukes vanligvis når ønsket utgang er kjent og målet er å lære forholdet mellom input- og outputvariablene. Det brukes ofte i oppgaver som klassifisering, der målet er å forutsi klasseetikettene til nye forekomster, og regresjon, der målet er å forutsi en kontinuerlig verdi. For eksempel, i et overvåket læringsscenario, kan du trene en modell til å forutsi om en e-post er søppelpost eller ikke basert på innholdet i e-posten og statusen som er merket spam/ikke-søppelpost til tidligere e-poster.
På den annen side er uovervåket læring en type maskinlæring der modellen trenes på et umerket datasett. Ved uovervåket læring lærer algoritmen mønstre og strukturer fra inngangsdataene uten eksplisitt tilbakemelding på riktig utdata. Målet med uovervåket læring er å utforske den underliggende strukturen til dataene, oppdage skjulte mønstre og trekke ut meningsfull innsikt uten behov for merkede data.
Uovervåket læring brukes ofte når målet er å utforske dataene, finne skjulte mønstre og gruppere lignende datapunkter. Det brukes ofte i oppgaver som clustering, hvor målet er å gruppere lignende datapunkter i klynger basert på deres funksjoner, og dimensjonalitetsreduksjon, hvor målet er å redusere antall funksjoner samtidig som den essensielle informasjonen i dataene bevares. For eksempel, i et uovervåket læringsscenario, kan du bruke clustering for å gruppere kunder basert på deres kjøpsatferd uten noen forkunnskaper om kundesegmenter.
Valget mellom veiledet og ikke veiledet læring avhenger av flere faktorer. Hvis du har et merket datasett og ønsker å forutsi spesifikke utfall, er veiledet læring det riktige valget. På den annen side, hvis du har et umerket datasett og ønsker å utforske datastrukturen eller finne skjulte mønstre, er uovervåket læring mer egnet. I noen tilfeller kan en kombinasjon av både veiledet og uovervåket teknikker, kjent som semi-overvåket læring, brukes for å utnytte fordelene ved begge tilnærmingene.
Beslutningen om å bruke overvåket opplæring versus uovervåket opplæring i maskinlæring avhenger av tilgjengeligheten av merkede data, oppgavens art og ønsket resultat. Å forstå forskjellene mellom overvåket og uovervåket læring er avgjørende for å utforme effektive maskinlæringsmodeller som kan trekke ut meningsfull innsikt og lage nøyaktige spådommer fra data.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hva er tekst til tale (TTS) og hvordan fungerer det med AI?
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hva betyr egentlig et større datasett?
- Hva er noen eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hva er ensamble learning?
- Hva om en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sørge for å velge den riktige?
- Trenger en maskinlæringsmodell veiledning under opplæringen?
- Hva er nøkkelparametrene som brukes i nevrale nettverksbaserte algoritmer?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning