Übersichtliches und unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen

Beaufsichtigt und unbeaufsichtigt sind zwei Haupttypen von Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens. Diese beiden Aufgaben werden in verschiedenen Situationen in verschiedenen Arten von Datensätzen verwendet. Der Hauptunterschied zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen besteht darin, dass das überwachte Lernen durchgeführt wird, wenn wir Informationen über die Ausgabe des Projekts haben.

Daher wird das überwachte Lernen verwendet, um die Funktion eines Projekts zu lernen oder die Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe zu finden. Auf der anderen Seite funktioniert unbeaufsichtigtes Lernen unter den beschrifteten Ausgängen nicht (es gibt keine vordefinierten oder endgültigen Ausgänge), da es jeden Schritt lernt, um die Ausgabe entsprechend zu finden.

Viele Menschen sind verwirrt zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen. Der Artikel erklärt alles über die Unterschiede zwischen Überwachung und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen.

Was ist beaufsichtigtes maschinelles Lernen?

Beaufsichtigtes Lernen trainiert ein System nach gut „beschrifteten“ Daten. A gekennzeichnete Daten bedeutet, dass einige der Daten mit der richtigen Ausgabe markiert sind. Es ähnelt einer Person, die Dinge von einer anderen Person lernt. Das überwachte Lernen wird zur Regression und Klassifizierung verwendet, um die Ausgabe eines Verfahrens vorherzusagen. Algorithmen im überwachten Lernlernen aus den beschrifteten Trainingsdaten, was für die Vorhersage der unvorhergesehenen Datenergebnisse von Vorteil ist. Es braucht Zeit, um genaue Modelle für maschinelles Lernen erfolgreich zu erstellen, zu skalieren und bereitzustellen. Außerdem benötigt überwachtes Lernen auch ein Expertenteam qualifizierter Datenwissenschaftler.

Einige beliebte überwachte Lernalgorithmen sind K-nearest Nachbar, Naive Bayes-Klassifikator, Entscheidungsbäume und neuronale Netze.

Beispiel: Angenommen, wir haben Bücher mit verschiedenen Themen, das überwachte Lernen kann die Bücher identifizieren, um sie nach dem Themenart zu klassifizieren. Für die ordnungsgemäße Identifizierung von Büchern trainieren wir die Maschine, indem wir die Daten wie Farbe, Name, Größe und Sprache jedes Buches bereitstellen. Nach geeignetem Training testen wir eine neue Reihe von Büchern, und das geschulte System identifiziert alles mit Algorithmen.

Das überwachte Lernen bietet eine Möglichkeit, die Datenausgabe aus den vorherigen Ergebnissen zu erfassen und die Leistungskriterien zu optimieren. Dieses maschinelle Lernen ist vorteilhaft, um verschiedene Arten von Rechenproblemen der realen Welt zu lösen.

Wie beaufsichtigtes maschinelles Lernen funktioniert?

Überwachende Maschinenalgorithmen werden geschult, um die Ausgabe des angegebenen Projekts vorherzusagen. Im Folgenden finden Sie die Schritte im überwachten Erlernen, um einen bestimmten Algorithmus auszubilden.

Suchen Sie zuerst den Trainingsdatensatztyp und sammeln Sie dann die beschrifteten Daten.

Teilen Sie nun alle Trainingsdatensätze zwischen dem Testdatensatz, dem Validierungsdatensatz und dem Schulungsdatensatz auf. Nach dem Aufteilen der Daten müssen die Eingabefunktionen des Trainingsdatensatzes über ein geeignetes Wissen verfügen, damit Ihr Modell die Ausgabe korrekt vorhersagen kann. Bestimmen Sie als Nächst. Führen Sie nach der Bestimmung des Algorithmus den Algorithmus im Trainingsdatensatz aus.

In einigen Fällen benötigen Benutzer einen Validierungssatz als Kontrollparameter, eine Teilmenge des Trainingsdatensatzes. Schließlich können Sie die Genauigkeit des Modells bewerten, indem Sie einen Testsatz angeben. Wenn Ihr Modell die Ausgabe korrekt vorhersagt, ist Ihr Modell korrekt.

Lassen Sie uns ein Beispiel sehen, um zu verstehen, wie beaufsichtigtes maschinelles Lernen funktioniert. In diesem Beispiel haben wir verschiedene Formen wie Quadrate, Kreise, Dreiecke usw. Jetzt müssen wir die Daten wie so trainieren, dass:

• Wenn die Form vier Seiten hat, muss sie als Quadrat bezeichnet werden.
• Wenn die Form drei Seiten hat, muss sie als Dreieck bezeichnet werden.
• Wenn die Form keine Seiten hat, muss sie als Kreis bezeichnet werden.

Wenn wir ein neues Modell im System verwenden, unterscheidet das System Quadrate, Dreiecke und Kreise.

Arten von überwachten Lernalgorithmen

Es gibt zwei Arten von Problemen im überwachten Lernen, und sie sind:

Einstufung

Diese Algorithmen werden verwendet, wenn eine kategoriale Ausgangsvariable bedeutet, wenn ein Benutzer zwei verschiedene Dinge vergleicht: True-False, Proscons usw. Einige der Klassifizierungsalgorithmen sind Unterstützungsvektormaschinen, Spam -Filterung, Entscheidungsbäume, zufällige Wald und logistische Regression.

Regression

Diese Algorithmen werden verwendet, wenn eine Beziehung zwischen und Eingangs- und Ausgangsvariablen besteht. Die Regression wird verwendet, um kontinuierliche Variablen wie Markttrends, Wettervorhersage usw. vorherzusagen. Einige der Regressionsalgorithmen sind Regressionsbäume, lineare Regression, lineare Regression der Bayesischen, nichtlineare Regression und Polynomregression.

Vor- und Nachteile des überwachten Lernens

Vorteile

• Das überwachte Lernen bietet eine Möglichkeit, die Daten aus früheren Erfahrungen zu sammeln und die Outputs vorherzusagen.
• Es ist vorteilhaft, die Leistung durch die Erfahrung zu optimieren.
• Benutzer können überwachtes Lernen zur Lösung verschiedener Arten von realen Berechnungsproblemen verwenden.
• Das Feedback -System bietet eine großartige Option, um zu überprüfen, ob es die korrekte Ausgabe vorhersagt.

Nachteile

• Im überwachten Lernen erfordert das Training eine hohe Berechnungszeit.
• Benutzer benötigen verschiedene Beispiele für jede Klasse beim Training eines Klassifikators und klassifizieren dann Big Data zu einer komplexen Herausforderung.
• Benutzer können die Grenze übertragen, wenn das Trainingssatz kein Beispiel hat, das Sie in einer Klasse benötigen.

Anwendungen

• Bioinformatik: Das überwachte Lernen ist in diesem Bereich beliebt, da es in unserem täglichen Leben verwendet wird. Biologische Informationen wie Fingerabdrücke, Gesichtserkennung, Iris -Textur und weitere werden als Daten in unseren Smartphones und anderen Geräten gespeichert, um Daten zu sichern und die Sicherheit des Systems zu verbessern.
• Spracherkennung: Der Algorithmus ist geschult, um Stimme zu lernen und sie später zu erkennen. Viele beliebte Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistent verwenden überwachtes Lernen.
• Spam -Erkennung: Diese Anwendung hilft, Cyberkriminalität zu verhindern. Die Anwendungen sind geschult, um unwirkliche und computergestützte Nachrichten und E-Mails zu erkennen und den Benutzer aufmerksam zu machen, wenn er Spam oder Fälschung ist.
• Objekterkennung für Vision: Der Algorithmus wird mit einem riesigen Datensatz mit denselben oder ähnlichen Objekten trainiert, um das Objekt später als oder zu identifizieren, wenn es auftritt.

Was ist unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen?

Unüberständiges Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein Benutzer ein Modell für das Projekt nicht überwachen muss. Stattdessen müssen Benutzer ein Modell zur Arbeit zulassen und die Informationen automatisch ermitteln. Daher arbeitet das unbeaufsichtigte Lernen zusammen, um mit nicht beleidigten Daten umzugehen. In einfachen Worten zielt diese Art von maschinellem Lernen darauf ab, Muster und die Struktur aus den angegebenen Daten oder Eingaben zu finden.

Unüberständiges Lernen bietet eine großartige Möglichkeit, hochkomplexe Verarbeitungsaufgaben auszuführen, als das überwachte Lernen. Es kann jedoch sehr unvorhersehbar sein als andere Deep -Lern-, natürliche Lernen und Verstärkungslernverfahren. Im Gegensatz zum überwachten Lernen wird unbeaufsichtigtes Lernen zur Lösung von Assoziationen und Clustering verwendet.

Unbeaufsichtigtes Lernen ist von Vorteil, um alle Arten von unbekannten Datenmustern zu finden. Es gibt die Tatsache, dass Sie im Vergleich zu beschrifteten Daten problemlos unbezeichnete Daten erhalten können. Daher kann das unbeaufsichtigte Lernen dazu beitragen.

Zum Beispiel haben wir ein Modell, für das kein Datentraining erforderlich ist, oder wir haben keine geeigneten Daten, um die Ausgabe vorherzusagen. Wir geben also keine Überwachung an, sondern geben den Eingabedatensatz an, damit ein Modell für das Finden der geeigneten Muster aus den Daten ermittelt wird. Das Modell verwendet geeignete Algorithmen für das Training und dividieren die Projektelemente nach ihren Unterschieden. Im obigen Beispiel des überwachten Lernens haben wir das Verfahren erklärt, um die vorhergesagte Ausgabe zu erhalten. Im unbeaufsichtigten Lernen wird das Modell jedoch die Daten selbst trainieren und dann das Buch in der Gruppe nach ihren Funktionen teilen.

Wie unbeaufsichtigtes Lernen funktioniert?

Lassen Sie uns das unbeaufsichtigte Lernen durch das folgende Beispiel verstehen:

Wir haben nicht markierte Eingabedaten, die unterschiedliche Früchte enthalten, sie sind jedoch nicht kategorisiert, und die Ausgabe ist ebenfalls nicht bereitgestellt. Zunächst müssen wir die Rohdaten interpretieren, um alle versteckten Muster aus den angegebenen Daten zu finden. Wenden Sie nun die entsprechenden Algorithmen wie Entscheidungsbäume, k-means clustering usw. an.

Nach der Implementierung des geeigneten Algorithmus teilen Algorithmen das Datenobjekt in Kombinationen auf der Grundlage der Differenz und Ähnlichkeit zwischen den verschiedenen Objekten in Kombinationen. Der Prozess des unbeaufsichtigten Lernens wird als unter erklärt:

Wenn das System im System unbezeichnete oder Rohdaten empfängt, beginnt das unbeaufsichtigte Lernen mit der Ausführung von Interpretation. Das System versucht, die Informationen zu verstehen und Daten zu geben, um die Prozedur mithilfe von Algorithmen in der Interpretation zu starten. Danach beginnen Algorithmen, die Dateninformationen entsprechend ihrer Ähnlichkeiten und Unterschiede in Teile zu unterteilen. Sobald das System die Details der Rohdaten erhält, erstellt es die Gruppe, um die Daten entsprechend festzulegen. Schließlich startet es die Verarbeitung und bietet die besten genauen Ausgangsdaten aus den Rohdaten.

Arten von unbeaufsichtigten Lernalgorithmus

Es gibt zwei Arten von Problemen beim unbeaufsichtigten Lernen, und sie sind:

Clustering

Es ist eine Methode, um Objekte in Clustern gemäß den Unterschieden und Ähnlichkeiten zwischen den Objekten zu gruppieren. Die Clusteranalyse ermittelt die Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Datenobjekten und kategorisiert sie dann nach Abwesenheit und Vorhandensein dieser bestimmten Gemeinsamkeiten.

Verband

Es ist eine Methode, die zum Auffinden von Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen in einer großen Datenbank verwendet wird. Es wird auch gearbeitet, um den Elementsatz zu bestimmen, der zusammen in einem bestimmten Datensatz stattfindet. Viele Menschen glauben, dass die Vereinigung die Marketingstrategie hochwirksam macht, wie eine Person, die X -Artikel kauft und dazu neigt, Y -Artikel zu kaufen. Daher bietet der Verein eine Möglichkeit, die Beziehung zwischen X und Y zu finden.

Vor- und Nachteile des unbeaufsichtigten Lernens

Vorteile

• Unbeaufsichtigtes Lernen ist vorteilhaft, um die Datenmuster zu finden, da es bei normalen Methoden nicht möglich ist.
• Es ist das beste Verfahren oder Werkzeug für Datenwissenschaftler, da es für das Lernen und das Verständnis der Rohdaten von Vorteil ist.
• Benutzer können nach der Klassifizierung der Daten Beschriftungen hinzufügen, sodass dies für die Ausgänge einfacher ist.
• Das unbeaufsichtigte Lernen ist genauso wie die menschliche Intelligenz, da das Modell alles langsam für die Berechnung der Ausgänge lernt.

Nachteile

• Das Modell lernt alles, ohne Vorkenntnisse zu haben.
• Es gibt mehr Komplexität mit mehr Funktionen.
• Unbeaufsichtigter Lernen ist ein zeitaufwändiges Verfahren.

Anwendungen

• Hostaufenthalt: Die Anwendung verwendet unbeaufsichtigtes Lernen, um Benutzer weltweit zu verbinden. Der Benutzer fragt seine Anforderungen ab. Die Anwendung lernt diese Muster und empfiehlt Aufenthalte und Erfahrungen, die unter dieselbe Gruppe oder Cluster fallen.
• Online Einkaufen: Online -Websites wie Amazon verwenden auch unbeaufsichtigt.
• Kreditkartenbetrugserkennung: Unbewegte Lernalgorithmen lernen verschiedene Muster des Benutzers und deren Verwendung der Kreditkarte kennen. Wenn die Karte in Teilen verwendet wird, die nicht mit dem Verhalten übereinstimmen, wird ein Alarm erzeugt, der gekennzeichnet sein kann, und es werden Anrufe gegeben, um zu bestätigen, ob sie die Karte verwenden.

Beaufsichtigtes versus unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen: Vergleichstabelle

Hier ist die Liste eines Nebenseitigen Vergleichs zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen:

Faktoren	Überwachtes Lernen	Unbeaufsichtigtes Lernen
Definition	In überwachtem maschinellem Lernen werden Algorithmen durch beschriftete Daten vollständig trainiert.	In unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen basiert das Training von Algorithmen auf unbezeichneten Daten.
Rückmeldung	Im überwachten Lernen nimmt das Modell direkte Feedback, um zu überprüfen, ob es die korrekte Ausgabe vorhersagt.	Im unbeaufsichtigten Lernen nimmt das Modell kein Feedback.
Ziel	Das überwachte Lernen zielt darauf ab, ein Modell für die Vorhersage einer Ausgabe zu trainieren, wenn das Modell neue Daten empfängt.	Unüberwachtes Lernen zielt darauf ab, ein verborgenes Muster mit den üblichen Erkenntnissen durch einen unbekannten Datensatz zu finden.
Vorhersage	Das Modell kann die Ausgabe eines Prozesses vorhersagen.	Das Modell muss ein verstecktes Muster in Daten finden.
Aufsicht	Es erfordert eine ordnungsgemäße Aufsicht für das Training des Modells.	Es erfordert keine Aufsicht, ein Modell zu trainieren.
Rechenkomplexität	Es hat eine hohe Rechenkomplexität.	Es hat eine geringe Rechenkomplexität.
Input-Output	Der Benutzer liefert mit der Ausgabe Eingaben zum Modell.	Der Benutzer liefert nur Eingabedaten.
Analyse	Es erfordert eine Offline -Analyse.	Es erfordert eine Echtzeitanalyse.
Genauigkeit	Das überwachte Lernen liefert genaue Ergebnisse.	Unbeaufsichtigter Lernen liefert mäßige Ergebnisse.
Unterdomains	Das überwachte Lernen hat Klassifizierungs- und Regressionsprobleme.	Unüberwachtes Lernen hat Clustering und Assoziationsregel -Bergbauprobleme.
Algorithmen	Überwachendes Lernen hat unterschiedliche Algorithmen wie logistische Regression, Entscheidungsbaum, lineare Regression, Bayes'sche Logik, Unterstützung der Vektormaschine, Klassifizierung mit mehreren Klassen usw.	Unbeaufsichtigtes Lernen hat unterschiedliche Algorithmen wie Clustering, Aprriori und KNN -Algorithmen.
Künstliche Intelligenz	Es ist nicht nahe genug an künstliche Intelligenz, da ein Benutzer ein Modell für alle Daten trainieren und nur die richtige Ausgabe vorhersagen muss.	Es ist näher an der künstlichen Intelligenz, weil es einem kleinen Kind ähnlich ist, das alles aus seiner Erfahrung lernt.

Abschluss

Wir hoffen, es ist uns gelungen, Ihnen den Unterschied zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen zu erklären. Wir haben alle wesentlichen Details zu diesen Techniken für maschinelles Lernen hinzugefügt. Diese Techniken für maschinelles Lernen sind unterschiedlich, aber an ihrer Stelle unerlässlich. Unserer Meinung nach ist unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen genauer als überwachtes Lernen, da es alles selbst lernt, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. Viele Menschen empfehlen jedoch überwachtes maschinelles Lernen, da sie geeignete Eingaben und vorhergesagte Ausgänge haben.