Контролируемое и неконтролируемое обучение: ключевые отличия

  Перевод   Ссылка на автора

Всегда гуглил машинное обучение? Ну, если бы вы имели, вы бы знали, что типы машинное обучение появляются в верхней части вашего поиска. И одной из тем, которая интересует большинство читателей, является контролируемое против неконтролируемого обучения. В то время как понимание основ контролируемого и неконтролируемого обучения не является чем-то очень сложным для технических экспертов, было бы неплохо также разбить концепции для потребления другими.

Подконтрольное и неконтролируемое обучение: смысл

Чтобы не слишком усложнять ситуацию, у нас есть простой способ демистификации терминов. Контролируемое обучение - это тип машинного обучения, которое происходит под наблюдением. С другой стороны, обучение без учителя - это когда машинное обучение происходит в отсутствие какого-либо контроля или руководства.

Обучение под присмотром против обучения без присмотра: характер исходных данных

В зависимости от того, нужен ли надзор или нет, характер входных данных различается в зависимости от обучения под присмотром или без него.

Природа входных данных для контролируемого обучения «помечена». Это просто означает, что некоторые данные уже содержат теги с правильными ответами.

С другой стороны, при неконтролируемом обучении данные в основном не имеют маркировки. Разработчики, использующие эту форму машинного обучения, должны позволить машине самостоятельно находить ответы на все вопросы.

Контролируемое и неконтролируемое обучение: Категории

Как и в большинстве концепций технологий, два типа машинного обучения также имеют определенные группы и категории.

Контролируемое обучение состоит из двух основных типов: регрессия и классификация. Разница между ними заключается в характере их выходной переменной. Регрессия - это когда выходная переменная имеет форму реального значения. Например, размер, вес, рост, экономическая ценность и т. Д. Классификация, с другой стороны, - это когда выходная переменная имеет форму класса или категории. Выбор между «розовым», «белым», «высоким» или «коротким» подпадает под категорию классификации. Маркировка входных данных ровно на две категории является двоичной классификацией. Маркировка более чем в два класса является мультиклассовой классификацией.

Аналогичным образом, обучение без учителя может быть сгруппировано в Кластеризация и Ассоциация, Разработчики применяют кластеризацию, когда стремятся идентифицировать шаблоны или структуру в группе некатегоризованных данных. Ассоциация, с другой стороны, возникает, когда целью является выявление ассоциаций между различными объектами данных в тяжелых базах данных. Например, люди, у которых есть ребенок, будут проверять ребенка в своем доме.

Обучение под присмотром против обучения без присмотра: цель

Поскольку природа входных данных и выходных переменных различна, само собой разумеется, что цель контролируемого и неконтролируемого обучения также будет отличаться.

Целью контролируемого обучения является использование предыдущего опыта для производства или сбора данных. Наиболее распространенная цель, для которой разработчики считают ее идеальной парой, состоит в проведении прогнозного анализа.

Обучение без учителя идет с другой целью. Основное внимание уделяется выявлению неизвестных моделей и структур. Цель проста - определить функции, которые могут пригодиться для категоризации.

Обучение под присмотром против обучения без присмотра: приложение

В зависимости от того, что они предлагают и стремятся достичь, обучение под присмотром против обучения без присмотра может быть различным.

Контролируемое обучение имеет свои приложения в нескольких секторах. Например, маркетинг и продажи используют его для определения ценности жизни клиента, оттока клиентов и даже анализа настроений. Это также находит применение в области прогнозирования рынка. У контролируемого обучения также есть несколько приложений для обеспечения безопасности, включая фильтрацию спама и обнаружение мошенничества. Несомненно, существует несколько других способов его применения.

У обучения без учителя, также, есть свое уникальное применение. Целевой маркетинг и маркетинг для клиентов - это две прикладные области, в которых неконтролируемое обучение дает отличные результаты. Визуальное распознавание является еще одной перспективной и перспективной областью применения.

Короче говоря, в то время как большая цель контролируемого против неконтролируемого машинное обучение сходится, есть четкие различия, которые появляются. То, чего они стремятся достичь, их применение и даже вклад весьма различны для обоих типов машинного обучения. Если у вас есть необходимость в машинном обучении, пожалуйста, обратитесь к нам и взаимодействовать с нашими разработчиками машинного обучения без проблем!