Nadzirano i nenadzirano učenje dvije su temeljne vrste paradigmi strojnog učenja koje služe različitim svrhama na temelju prirode podataka i ciljeva zadatka. Razumijevanje kada koristiti nadziranu obuku naspram nenadzirane obuke presudno je u dizajniranju učinkovitih modela strojnog učenja. Izbor između ova dva pristupa ovisi o dostupnosti označenih podataka, željenom ishodu i temeljnoj strukturi skupa podataka.
Nadzirano učenje je vrsta strojnog učenja gdje se model trenira na označenom skupu podataka. U nadziranom učenju, algoritam uči mapirati ulazne podatke u ispravan izlaz tako što mu se prezentiraju primjeri obuke. Ovi primjeri obuke sastoje se od ulazno-izlaznih parova, gdje su ulazni podaci popraćeni odgovarajućim točnim izlazom ili ciljnom vrijednošću. Cilj nadziranog učenja je naučiti funkciju mapiranja od ulaznih varijabli do izlaznih varijabli, koje se zatim mogu koristiti za predviđanje nevidljivih podataka.
Učenje pod nadzorom obično se koristi kada je poznat željeni izlaz i cilj je naučiti odnos između ulaznih i izlaznih varijabli. Obično se primjenjuje u zadacima kao što je klasifikacija, gdje je cilj predvidjeti oznake klase novih instanci, i regresija, gdje je cilj predvidjeti kontinuiranu vrijednost. Na primjer, u scenariju nadziranog učenja, možete uvježbati model da predvidi je li e-pošta neželjena pošta ili nije na temelju sadržaja e-pošte i označenog statusa neželjene/neželjene pošte prethodnih e-poruka.
S druge strane, učenje bez nadzora je vrsta strojnog učenja gdje se model trenira na neoznačenom skupu podataka. U nenadziranom učenju, algoritam uči obrasce i strukture iz ulaznih podataka bez eksplicitne povratne informacije o ispravnom izlazu. Cilj učenja bez nadzora je istražiti temeljnu strukturu podataka, otkriti skrivene obrasce i izvući smislene uvide bez potrebe za označenim podacima.
Učenje bez nadzora obično se koristi kada je cilj istražiti podatke, pronaći skrivene obrasce i grupirati slične podatkovne točke. Često se primjenjuje u zadacima kao što je klasteriranje, gdje je cilj grupirati slične podatkovne točke u klastere na temelju njihovih značajki, i smanjenje dimenzionalnosti, gdje je cilj smanjiti broj značajki uz očuvanje bitnih informacija u podacima. Na primjer, u scenariju učenja bez nadzora, možete koristiti klasteriranje za grupiranje kupaca na temelju njihovog ponašanja pri kupnji bez prethodnog znanja o segmentima kupaca.
Izbor između nadziranog i nenadziranog učenja ovisi o nekoliko čimbenika. Ako imate označen skup podataka i želite predvidjeti određene ishode, nadzirano učenje je prikladan izbor. S druge strane, ako imate neoznačeni skup podataka i želite istražiti strukturu podataka ili pronaći skrivene uzorke, prikladnije je učenje bez nadzora. U nekim slučajevima, kombinacija nadziranih i nenadziranih tehnika, poznata kao polunadzirano učenje, može se koristiti kako bi se iskoristile prednosti oba pristupa.
Odluka o korištenju nadzirane obuke u odnosu na nenadziranu obuku u strojnom učenju ovisi o dostupnosti označenih podataka, prirodi zadatka i željenom ishodu. Razumijevanje razlika između nadziranog i nenadziranog učenja ključno je za dizajniranje učinkovitih modela strojnog učenja koji mogu izvući značajne uvide i napraviti točna predviđanja iz podataka.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)