Järelevalve vs. Järelevalveta õppimine: mis vahe on?

Masinõpe on teadus, mis võimaldab masinatel omandada teadmisi, teha ennustusi ja avastada mustreid suurtes andmekogumites. Nii nagu inimesed õpivad igapäevastest kogemustest, parandavad masinõppe algoritmid järk-järgult oma ennustusi mitme iteratsiooni jooksul.

Juhendatud ja järelevalveta õpe on kaks peamist õppimisviisi, mida kasutatakse masinõppe algoritmide koolitamiseks. Igal meetodil on tugevused ja piirangud ning see sobib paremini konkreetsete ülesannete jaoks.

Niisiis, millised on nende kahe masinõppemeetodi erinevused ja rakendused?

Mis on juhendatud õpe?

Juhendatud õpe on populaarne masinõppe lähenemisviis, mille puhul mudelit koolitatakse märgistatud andmete abil. Märgistatud andmed koosnevad sisendmuutujatest ja neile vastavatest väljundmuutujatest. Mudel otsib seoseid sisendi ja soovitud väljundmuutujate vahel ning kasutab neid uute nähtamatute andmete prognoosimiseks.

Lihtne näide juhendatud õppimisviisist on meili rämpspostifilter. Siin on mudelit koolitatud tuhandete e-kirjadega andmekogumiga, millest igaüks on märgistatud "rämpspost" või "mitte rämpspost". Mudel tuvastab meilimustrid ja õpib eristama rämpsposti legitiimsetest meilidest.

Juhendatud õpe võimaldab AI-mudelitel täpselt ennustada tulemusi märgistatud koolituse põhjal.

Koolitusprotsess

Juhendatud masinõppe koolitusprotsess nõuab andmete hankimist ja märgistamist. Andmed märgistatakse sageli andmeteadlase järelevalve all, et tagada nende täpne vastavus sisenditele. Kui mudel õpib sisendite ja väljundite vahelise seose, kasutatakse seda nähtamatute andmete klassifitseerimiseks ja prognooside tegemiseks.

Juhendatud õppealgoritmid hõlmavad kahte tüüpi ülesandeid:

• Klassifikatsioon: Klassifitseerimist kasutatakse siis, kui soovite, et mudel klassifitseeriks, kas andmed kuuluvad konkreetsesse rühma või klassi. Rämpsposti näite puhul kuulub meilide määramine rämpspostiks või mitterämpspostiks klassifitseerimise alla.
• Regressioon: Regressiooniülesannetes on masinõppe algoritm ennustab pidevalt muutuvate andmete tulemusi. See hõlmab seoseid kahe või enama muutuja vahel, nii et ühe muutuja muutus muudab teist muutujat. Regressiooniülesande näide võib olla eluasemehindade ennustamine selliste omaduste põhjal nagu tubade arv, asukoht ja ruutmeetrid. Koolitades mudelit märgistatud andmete abil, õpib see nende muutujate vahelisi mustreid ja seoseid ning oskab ennustada sobivat müügihinda.

Nende kahe ülesande kombinatsioon on tavaliselt juhendatud õppimise aluseks, kuigi protsessil on ka teisi aspekte.

Ühised rakendused

Juhendatud õppealgoritmid on laialt levinud erinevates tööstusharudes. Mõned populaarsed kasutusalad hõlmavad järgmist:

• Kujutiste ja objektide tuvastamine
• Kõne ja teksti klassifikatsioon
• Tundeanalüüs
• Pettuste ja anomaaliate tuvastamine
• Riskianalüüs

Kuid juhendatud õppel on palju muid kasutusviise ja rakendusi.

Piirangud

Juhendatud õppemudelid pakuvad väärtuslikke võimalusi, kuid neil on ka teatud piirangud. Need mudelid tuginevad suuresti märgistatud andmetele, et tõhusalt õppida ja üldistada mustreid, mis võivad olla kulukad, aeganõudvad ja töömahukad. See piirang tekib aga sageli erivaldkondades, kus on vaja asjatundlikku märgistust.

Suurte, keeruliste ja mürarikaste andmekogumite käsitlemine on veel üks väljakutse, mis võib mudeli jõudlust mõjutada. Juhendatud õppemudelid töötavad eeldusel, et märgistatud andmed peegeldavad tõeliselt reaalse maailma aluseks olevaid mustreid. Kuid kui andmed sisaldavad müra, keerulisi suhteid või muid keerukusi, võib mudelil olla raskusi täpse tulemuse ennustamisega.

Lisaks võib tõlgendatavus olla mõnel juhul keeruline. Juhendatud õppemudelid võivad anda täpseid tulemusi, kuid need ei anna selget ülevaadet aluseks olevatest arutlustest. Tõlgendatavuse puudumine võib olla kriitiline sellistes valdkondades nagu tervishoid, kus läbipaistvus on ülioluline.

Mis on järelevalveta õppimine?

Järelevalveta õpe on masinõppe lähenemisviis, mis kasutab märgistamata andmeid ja õpib ilma järelevalveta. Erinevalt juhendatud õppemudelitest, mis käsitlevad märgistatud andmeid, keskenduvad järelevalveta õppemudelid andmetes mustrite ja suhete tuvastamisele ilma eelnevalt kindlaksmääratud väljunditeta. Seetõttu on sellised mudelid väga väärtuslikud, kui käsitletakse suuri andmekogumeid, kus märgistamine on keeruline või ebapraktiline.

Klientide segmenteerimine on lihtne näide järelevalveta õppimisest. Kasutades järelevalveta õppimisviisi, saavad mudelid tuvastada kliendisegmente nende käitumise ja eelistuste põhjal ning aidata ettevõtetel oma turundusstrateegiaid isikupärastada.

Tehnikad ja algoritmid

Juhendajata õppimisel kasutatakse erinevaid meetodeid, kuid laialdaselt kasutatakse kahte järgmist tehnikat:

• Klasterdamine: Klasterdamine on meetod, mis tuvastab loomulikud rühmitused andmepunktides nende sarnasuste või erinevuste põhjal. Klasterdamisalgoritmid, nagu k-means ja DBSCAN, võivad avastada andmetes peidetud mustreid ilma eelnevate siltideta.
• Ühenduse reegel: Seostusreegel aitab avastada sõltuvusi ja loomupäraseid seoseid erinevates andmekogumites. Muutujate vahelisi seoseid kaevandades aitavad sellised mudelid nagu Apriori tuletada seostumisreegleid üksustele, mis esinevad sageli koos, ja hõlbustavad otsuste tegemist.

On ka teisi tehnikaid, kuid rühmitamine ja assotsiatsioonireegel on kaks kõige levinumat juhendamata õppetehnikat.

Ühised rakendused

Järelevalveta õppealgoritmid leiavad rakendusi erinevates valdkondades. Mõned populaarsed kasutusjuhtumid hõlmavad järgmist:

• Turuanalüüs
• Klientide segmenteerimine
• Loomuliku keele töötlemine
• Geneetiline analüüs
• Võrgu analüüs

Piirangud

Vaatamata paljudele eelistele on juhendamata õppimisel ka omad piirangud. Hindamise ja valideerimise subjektiivne olemus on juhendamata õppe puhul tavaline väljakutse. Kuna eelmääratletud silte pole, ei ole avastatud mustrite kvaliteedi määramine alati lihtne.

Sarnaselt juhendatud õppega sõltub ka juhendamata õppemeetod andmete kvaliteedist ja asjakohasusest. Mürarikkad ebaoluliste funktsioonidega andmekogumid võivad vähendada avastatud seoste täpsust ja anda ebatäpseid tulemusi. Hoolikas valik ja eeltöötlustehnikad võivad aidata neid piiranguid leevendada.

3 peamist erinevust juhendatud ja juhendamata õppimise vahel

Juhendatud ja juhendamata õppemeetodid erinevad andmete kättesaadavuse, koolitusprotsessi ja mudelite üldise õppimisviisi poolest. Nende erinevuste mõistmine on konkreetse ülesande jaoks õige lähenemisviisi valimisel hädavajalik.

1. Andmete kättesaadavus ja ettevalmistamine

Andmete kättesaadavus ja ettevalmistamine on peamine erinevus kahe õppemeetodi vahel. Juhendatud õpe tugineb märgistatud andmetele, kus on esitatud nii sisend- kui väljundmuutujad. Seevastu järelevalveta õppimine töötab ainult sisendmuutujate puhul. See uurib andmete sisemist struktuuri ja mustreid ilma ettemääratud väljunditele tuginemata.

2. Õppimisviis

Järelevalvega õppemudel õpib märgistatud näidete põhjal andmeid klassifitseerima või nähtamatuid andmeid täpselt ennustama. Seevastu järelevalveta õppimise eesmärk on avastada varjatud mustreid, rühmitusi ja sõltuvusi märgistamata andmetes ning kasutada seda tulemuste ennustamiseks.

3. Tagasiside loop

Juhendatud õpe töötab iteratiivsel koolitusprotsessil koos tagasisideahelaga. See saab oma ennustuste kohta otsest tagasisidet, mis võimaldab tal oma vastuseid pidevalt täpsustada ja täiustada. Tagasiside ahel aitab parameetreid kohandada ja prognoosimisvigu minimeerida. Seevastu järelevalveta õppimisel puudub selge tagasiside ja see tugineb ainult andmete olemuslikule struktuurile.

Järelevalve vs. Järelevalveta õppimise võrdlustabel

Erinevusi juhendatud ja juhendamata õppimise vahel võib olla raske korraga mõista, seetõttu oleme koostanud mugava võrdlustabeli.

Nagu ülaltoodust näha, tulenevad peamised erinevused lähenemisest andmete käitlemisele ja nende klassifikatsioonist õppimisele, kuigi mõlemad meetodid mängivad masinõppe edukuses rolli.

Õige masinõppe lähenemisviisi valimine

Juhendatud ja järelevalveta õpe on kaks erinevat masinõppemeetodit, mis tuletavad mustreid märgistatud ja märgistamata andmetes. Mõlemal meetodil on oma eelised, piirangud ja spetsiifilised rakendused.

Juhendatud õpe sobib paremini ülesanneteks, mille väljundid on eelnevalt määratletud ja märgistatud andmed on hõlpsasti kättesaadavad. Teisest küljest on järelevalveta õppimine kasulik suure hulga märgistamata andmekogumite peidetud teadmiste uurimiseks.

Kahe lähenemisviisi tugevaid külgi ära kasutades saate kasutada masinõppe algoritmide kogu potentsiaali ja teha erinevates valdkondades andmepõhiseid otsuseid.