Övervakad och oövervakad inlärning är två grundläggande typer av maskininlärningsparadigm som tjänar distinkta syften baserat på informationens natur och målen för den aktuella uppgiften. Att förstå när man ska använda övervakad träning kontra oövervakad träning är avgörande för att utforma effektiva maskininlärningsmodeller. Valet mellan dessa två tillvägagångssätt beror på tillgängligheten av märkta data, det önskade resultatet och den underliggande strukturen för datamängden.
Övervakad inlärning är en typ av maskininlärning där modellen tränas på en märkt dataset. Vid övervakat lärande lär sig algoritmen att mappa indata till rätt utdata genom att presenteras med träningsexempel. Dessa träningsexempel består av input-out-par, där indata åtföljs av motsvarande korrekta utdata eller målvärde. Målet med övervakat lärande är att lära sig en mappningsfunktion från indatavariabler till utdatavariabler, som sedan kan användas för att göra förutsägelser på osynliga data.
Övervakad inlärning används vanligtvis när den önskade utgången är känd och målet är att lära sig sambandet mellan in- och utgångsvariablerna. Det används vanligtvis i uppgifter som klassificering, där målet är att förutsäga klassetiketter för nya instanser, och regression, där målet är att förutsäga ett kontinuerligt värde. Till exempel, i ett övervakat inlärningsscenario, kan du träna en modell för att förutsäga om ett e-postmeddelande är skräppost eller inte baserat på innehållet i e-postmeddelandet och den märkta spam-/icke-spam-statusen för tidigare e-postmeddelanden.
Å andra sidan är oövervakad inlärning en typ av maskininlärning där modellen tränas på en omärkt dataset. Vid oövervakad inlärning lär sig algoritmen mönster och strukturer från indata utan explicit feedback på rätt utdata. Målet med oövervakat lärande är att utforska den underliggande strukturen för datan, upptäcka dolda mönster och extrahera meningsfulla insikter utan att behöva märka data.
Oövervakat lärande används ofta när målet är att utforska data, hitta dolda mönster och gruppera liknande datapunkter. Det tillämpas ofta i uppgifter som klustring, där målet är att gruppera liknande datapunkter i kluster baserat på deras egenskaper, och dimensionsreduktion, där målet är att minska antalet funktioner samtidigt som den väsentliga informationen i datan bevaras. Till exempel, i ett oövervakat inlärningsscenario kan du använda klustring för att gruppera kunder baserat på deras köpbeteende utan förkunskaper om kundsegment.
Valet mellan övervakat och oövervakat lärande beror på flera faktorer. Om du har en märkt dataset och vill förutsäga specifika resultat är övervakad inlärning det lämpliga valet. Å andra sidan, om du har en omärkt datauppsättning och vill utforska datastrukturen eller hitta dolda mönster, är oövervakat lärande mer lämpligt. I vissa fall kan en kombination av både övervakad och oövervakad teknik, känd som semi-övervakad inlärning, användas för att dra nytta av fördelarna med båda metoderna.
Beslutet att använda övervakad träning kontra oövervakad träning i maskininlärning beror på tillgängligheten av märkta data, uppgiftens karaktär och det önskade resultatet. Att förstå skillnaderna mellan övervakat och oövervakat lärande är viktigt för att utforma effektiva maskininlärningsmodeller som kan extrahera meningsfulla insikter och göra korrekta förutsägelser från data.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning