Valvottu vs. Ohjaamaton oppiminen: mitä eroa sillä on?

Koneoppiminen on tiedettä, jonka avulla koneet voivat hankkia tietoa, tehdä ennusteita ja paljastaa malleja suurista tietojoukoista. Aivan kuten ihmiset oppivat päivittäisistä kokemuksistaan, koneoppimisalgoritmit parantavat vähitellen ennusteitaan useiden iteraatioiden aikana.

Ohjattu ja valvomaton oppiminen ovat kaksi ensisijaista oppimistapaa, joita käytetään koneoppimisalgoritmien kouluttamiseen. Jokaisella menetelmällä on vahvuudet ja rajoitukset, ja ne sopivat paremmin tiettyihin tehtäviin.

Joten mitä eroja ja sovelluksia näillä kahdella koneoppimismenetelmällä on?

Mitä on ohjattu oppiminen?

Ohjattu oppiminen on suosittu koneoppimismenetelmä, jossa mallia opetetaan käyttämällä merkittyjä tietoja. Merkitty data koostuu tulomuuttujista ja niitä vastaavista lähtömuuttujista. Malli etsii suhteita syötteen ja haluttujen lähtömuuttujien välillä ja hyödyntää niitä ennusteiden tekemiseen uudesta, näkymättömästä datasta.

Yksinkertainen esimerkki ohjatusta oppimisesta on sähköpostin roskapostisuodatin. Täällä malli on koulutettu tietojoukkoon, joka sisältää tuhansia sähköposteja, joista jokainen on merkitty "roskapostiksi" tai "ei roskapostiksi". Malli tunnistaa sähköpostimallit ja oppii erottamaan roskapostin laillisista sähköpostiviesteistä.

Valvotun oppimisen avulla tekoälymallit voivat ennustaa tuloksia tarkasti merkittyyn koulutukseen perustuen.

Koulutusprosessi

Valvotun koneoppimisen koulutusprosessi vaatii tiedon hankkimista ja merkitsemistä. Tiedot merkitään usein datatutkijan valvonnassa sen varmistamiseksi, että ne vastaavat tarkasti syötteitä. Kun malli oppii tulojen ja tulosten välisen suhteen, sitä käytetään sitten luokittelemaan näkymätöntä dataa ja tekemään ennusteita.

Valvotut oppimisalgoritmit sisältävät kahden tyyppisiä tehtäviä:

• Luokittelu: Luokittelua käytetään, kun haluat mallin luokittelevan, kuuluvatko tiedot tiettyyn ryhmään tai luokkaan. Roskapostiesimerkissä sähköpostien määrittäminen "roskapostiksi" tai "ei-roskapostiksi" kuuluu luokitteluun.
• Regressio: Regressiotehtävissä koneoppimisalgoritmi ennustaa tuloksia jatkuvasti muuttuvista tiedoista. Se sisältää suhteita kahden tai useamman muuttujan välillä siten, että yhden muuttujan muutos muuttaa toista muuttujaa. Esimerkki regressiotehtävästä voisi olla asuntojen hintojen ennustaminen ominaisuuksien, kuten huonemäärän, sijainnin ja neliömetrin, perusteella. Harjoittamalla mallia käyttämällä merkittyjä tietoja, se oppii näiden muuttujien väliset mallit ja suhteet ja voi ennustaa sopivan myyntihinnan.

Näiden kahden tehtävän yhdistelmä muodostaa tyypillisesti pohjan ohjatulle oppimiselle, vaikka prosessissa on muitakin näkökohtia.

Yleiset sovellukset

Valvotuilla oppimisalgoritmeilla on laajalle levinneitä sovelluksia eri toimialoilla. Jotkut suosituista käyttötavoista ovat:

• Kuvan ja kohteen tunnistus
• Puheen ja tekstin luokittelu
• Sentimenttianalyysi
• Petosten ja poikkeamien havaitseminen
• Riskin arviointi

Mutta ohjatulle oppimiselle on monia muitakin käyttökohteita ja toteutuksia.

Rajoitukset

Valvotut oppimismallit tarjoavat arvokkaita ominaisuuksia, mutta niillä on myös tiettyjä rajoituksia. Nämä mallit tukeutuvat voimakkaasti merkittyihin tietoihin, jotta ne oppivat ja yleistävät kuvioita tehokkaasti, mikä voi olla kallista, aikaa vievää ja työvoimavaltaista. Tämä rajoitus ilmenee kuitenkin usein erityisalueilla, joilla tarvitaan asiantuntevaa merkintää.

Suurten, monimutkaisten ja meluisten tietojoukkojen käsittely on toinen haaste, joka voi vaikuttaa mallin suorituskykyyn. Valvotut oppimismallit toimivat sillä oletuksella, että merkitty data heijastelee todella todellisen maailman taustalla olevia malleja. Mutta jos data sisältää kohinaa, monimutkaisia ​​suhteita tai muita monimutkaisia ​​tekijöitä, mallilla voi olla vaikeuksia ennustaa tarkkaa lopputulosta.

Lisäksi tulkittavuus voi joissain tapauksissa olla haastavaa. Valvotut oppimismallit voivat antaa tarkkoja tuloksia, mutta ne eivät anna selkeitä näkemyksiä taustalla olevasta päättelystä. Tulkittavuuden puute voi olla kriittistä terveydenhuollon kaltaisilla aloilla, joilla avoimuus on elintärkeää.

Mitä on ohjaamaton oppiminen?

Ohjaamaton oppiminen on koneoppimismenetelmä, joka käyttää merkitsemätöntä dataa ja oppii ilman valvontaa. Toisin kuin ohjatut oppimismallit, jotka käsittelevät merkittyä dataa, ohjaamattomat oppimismallit keskittyvät tunnistamaan datassa olevia malleja ja suhteita ilman ennalta määrättyjä tuloksia. Siksi tällaiset mallit ovat erittäin arvokkaita käsiteltäessä suuria tietojoukkoja, joissa merkitseminen on vaikeaa tai epäkäytännöllistä.

Asiakassegmentointi on yksinkertainen esimerkki ohjaamattomasta oppimisesta. Valvomatonta oppimistapaa hyödyntämällä mallit voivat tunnistaa asiakassegmenttejä heidän käyttäytymiseensä ja mieltymyksiensä perusteella ja auttaa yrityksiä räätälöimään markkinointistrategioitaan.

Tekniikat ja algoritmit

Ohjaamattomassa oppimisessa käytetään erilaisia ​​menetelmiä, mutta seuraavat kaksi tekniikkaa ovat laajalti käytössä:

• Klusterointi: Klusterointi on tekniikka, joka tunnistaa luonnolliset ryhmittelyt tietopisteissä niiden yhtäläisyyksien tai erojen perusteella. Klusterointialgoritmit, kuten k-means ja DBSCAN, voivat paljastaa piilotettuja kuvioita tiedosta ilman olemassa olevia tunnisteita.
• Yhdistyksen sääntö: Assosiaatiosääntö auttaa paljastamaan riippuvuuksia ja luontaisia ​​yhteyksiä eri tietojoukoissa. Louhimalla muuttujien välisiä suhteita Apriorin kaltaiset mallit auttavat johtamaan assosiaatiosääntöjä kohteille, jotka esiintyvät usein yhdessä, ja helpottavat päätöksentekoa.

On muitakin tekniikoita, mutta klusterointi ja assosiaatiosääntö ovat kaksi yleisintä ohjaamatonta oppimistekniikkaa.

Yleiset sovellukset

Valvomattomat oppimisalgoritmit löytävät sovelluksia eri aloilla. Jotkut suosituista käyttötapauksista ovat:

• Markkina-analyysi
• Asiakkaiden segmentointi
• Luonnollisen kielen käsittely
• Geneettinen analyysi
• Verkkoanalyysi

Rajoitukset

Monista eduistaan ​​huolimatta ohjaamattomalla oppimisella on myös rajoituksensa. Arvioinnin ja validoinnin subjektiivinen luonne on yleinen haaste ohjaamattomassa oppimisessa. Koska ennalta määritettyjä tarroja ei ole, löydettyjen kuvioiden laadun määrittäminen ei ole aina yksinkertaista.

Ohjatun oppimisen tapaan myös ohjaamaton oppimismenetelmä on riippuvainen tiedon laadusta ja relevanssista. Meluiset tietojoukot, joissa on merkityksettömiä ominaisuuksia, voivat heikentää löydettyjen suhteiden tarkkuutta ja palauttaa epätarkkoja tuloksia. Huolellinen valinta ja esikäsittelytekniikat voivat auttaa lieventämään näitä rajoituksia.

3 keskeistä eroa ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä

Ohjatut ja ohjaamattomat oppimismenetelmät eroavat tiedon saatavuudesta, koulutusprosessista ja mallien yleisestä oppimistavasta. Näiden erojen ymmärtäminen on olennaista valittaessa oikea lähestymistapa tiettyyn tehtävään.

1. Tietojen saatavuus ja valmistelu

Tiedon saatavuus ja valmistelu on keskeinen ero näiden kahden oppimismenetelmän välillä. Ohjattu oppiminen perustuu merkittyihin tietoihin, joissa on sekä tulo- että lähtömuuttujat. Sen sijaan ohjaamaton oppiminen toimii vain syötemuuttujilla. Se tutkii tietojen luontaista rakennetta ja kuvioita turvautumatta ennalta määrättyihin lähtöihin.

2. Oppimisen lähestymistapa

Valvottu oppimismalli oppii luokittelemaan tietoja tai ennustamaan tarkasti näkymätöntä dataa merkittyjen esimerkkien perusteella. Sitä vastoin ohjaamaton oppiminen pyrkii löytämään piilotettuja malleja, ryhmittymiä ja riippuvuuksia merkitsemättömästä tiedosta ja hyödyntää sitä tulosten ennustamisessa.

3. Palautesilmukka

Ohjattu oppiminen toimii iteratiivisessa harjoitusprosessissa palautesilmukalla. Se saa suoraa palautetta ennusteistaan, jolloin se voi jalostaa ja parantaa vastauksiaan jatkuvasti. Takaisinkytkentäsilmukka auttaa sitä säätämään parametreja ja minimoimaan ennustevirheet. Sitä vastoin ohjaamattomasta oppimisesta puuttuu selkeä palaute ja se perustuu yksinomaan datan luontaiseen rakenteeseen.

Valvottu vs. Valvomaton oppimisen vertailutaulukko

Ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen eroja voi olla vaikea ottaa huomioon kerralla, joten olemme luoneet kätevän vertailutaulukon.

Kuten yllä olevasta näkyy, suurimmat erot johtuvat lähestymistavasta datan käsittelyyn ja sen luokittelusta oppimiseen, vaikka molemmat menetelmät vaikuttavat koneoppimisen onnistumiseen.

Oikean koneoppimistavan valitseminen

Valvottu ja valvomaton oppiminen ovat kaksi erillistä koneoppimismenetelmää, jotka johtavat kuvioihin merkittyyn ja merkitsemättömään dataan. Molemmilla menetelmillä on etunsa, rajoituksensa ja erityiset sovelluksensa.

Ohjattu oppiminen soveltuu paremmin tehtäviin, joissa tulosteet ovat ennalta määritettyjä ja merkittyjä tietoja on helposti saatavilla. Toisaalta ohjaamaton oppiminen on hyödyllistä tutkittaessa piilotettuja oivalluksia suurista määrittämättömistä tietojoukoista.

Hyödyntämällä molempien lähestymistapojen vahvuuksia voit hyödyntää koneoppimisalgoritmien koko potentiaalia ja tehdä tietopohjaisia ​​päätöksiä eri aloilla.