Ključna razlika – nadzirano i nenadzirano strojno učenje
Nadzirano učenje i učenje bez nadzora dva su temeljna koncepta strojnog učenja. Nadzirano učenje zadatak je strojnog učenja učenja funkcije koja preslikava ulaz u izlaz na temelju primjera ulazno-izlaznih parova. Nenadzirano učenje zadatak je strojnog učenja zaključivanja funkcije za opisivanje skrivene strukture iz neoznačenih podataka. Ključna razlika između nadziranog i nenadziranog strojnog učenja je u tome što nadzirano učenje koristi označene podatke, dok nenadzirano učenje koristi neoznačene podatke.
Strojno učenje je polje u računalnim znanostima koje daje mogućnost računalnog sustava da uči iz podataka bez eksplicitnog programiranja. Omogućuje analizu podataka i predviđanje uzoraka u njima. Postoje mnoge primjene strojnog učenja. Neki od njih su prepoznavanje lica, prepoznavanje gesta i prepoznavanje govora. Postoje različiti algoritmi povezani sa strojnim učenjem. Neki od njih su regresija, klasifikacija i grupiranje. Najčešći programski jezici za razvoj aplikacija temeljenih na strojnom učenju su R i Python. Mogu se koristiti i drugi jezici kao što su Java, C++ i Matlab.
Što je nadzirano učenje?
U sustavima koji se temelje na strojnom učenju, model radi prema algoritmu. U nadziranom učenju, model je nadgledan. Prvo je potrebno uvježbati model. Sa stečenim znanjem može predvidjeti odgovore za buduće instance. Model se obučava pomoću označenog skupa podataka. Kada se sustavu daju podaci izvan uzorka, on može predvidjeti rezultat. Slijedi mali izvadak iz popularnog skupa podataka IRIS.
Prema gornjoj tablici, duljina čašice, širina čašice, duljina čašice, širina čašice i vrsta nazivaju se atributima. Stupci su poznati kao značajke. Jedan red sadrži podatke za sve atribute. Stoga se jedan red naziva opažanjem. Podaci mogu biti numerički ili kategorički. Model dobiva opažanja s odgovarajućim nazivom vrste kao ulaz. Kada se da novo opažanje, model bi trebao predvidjeti vrstu vrste kojoj ono pripada.
U nadziranom učenju postoje algoritmi za klasifikaciju i regresiju. Klasifikacija je proces klasificiranja označenih podataka. Model je stvorio granice koje su razdvojile kategorije podataka. Kada se novi podaci daju modelu, on se može kategorizirati na temelju toga gdje točka postoji. K-najbliži susjedi (KNN) je klasifikacijski model. Ovisno o k vrijednosti, odlučuje se o kategoriji. Na primjer, kada je k 5, ako je određena podatkovna točka blizu osam podatkovnih točaka u kategoriji A i šest podatkovnih točaka u kategoriji B, tada će podatkovna točka biti klasificirana kao A.
Regresija je proces predviđanja trenda prethodnih podataka kako bi se predvidio ishod novih podataka. U regresiji, output se može sastojati od jedne ili više kontinuiranih varijabli. Predviđanje se vrši pomoću linije koja pokriva većinu podatkovnih točaka. Najjednostavniji model regresije je linearna regresija. Brz je i ne zahtijeva podešavanje parametara kao u KNN-u. Ako podaci pokazuju parabolički trend, model linearne regresije nije prikladan.
Ovo su neki primjeri algoritama za nadzirano učenje. Općenito, rezultati dobiveni metodama učenja pod nadzorom točniji su i pouzdaniji jer su ulazni podaci dobro poznati i označeni. Stoga stroj mora analizirati samo skrivene uzorke.
Što je nenadzirano učenje?
U nenadziranom učenju, model se ne nadzire. Model radi sam za sebe kako bi predvidio ishode. Koristi algoritme strojnog učenja kako bi došao do zaključaka na neoznačenim podacima. Općenito, algoritmi za nenadzirano učenje su teži od algoritama za nadzirano učenje jer ima malo informacija. Grupiranje je vrsta učenja bez nadzora. Može se koristiti za grupiranje nepoznatih podataka pomoću algoritama. K-srednja vrijednost i klasteriranje temeljeno na gustoći dva su algoritma klasteriranja.
k-mean algoritam, postavlja k težište nasumično za svaki klaster. Zatim se svaka podatkovna točka dodjeljuje najbližem središtu. Euklidska udaljenost koristi se za izračunavanje udaljenosti od podatkovne točke do težišta. Podatkovne točke su razvrstane u skupine. Ponovno se izračunavaju položaji za k težišnica. Novi položaj težišta određen je sredinom svih točaka u skupini. Ponovo je svaka podatkovna točka dodijeljena najbližem središtu. Ovaj se proces ponavlja sve dok se težišnice više ne mijenjaju. k-srednja vrijednost je brzi algoritam klasteriranja, ali ne postoji određena inicijalizacija točaka klasteriranja. Također, postoji velika varijacija modela klasteriranja temeljenih na inicijalizaciji točaka klastera.
Drugi algoritam klasteriranja je klasteriranje temeljeno na gustoći. Također je poznata kao aplikacije prostornog klasteriranja temeljene na gustoći s šumom. Djeluje definiranjem klastera kao najvećeg skupa povezanih točaka gustoće. To su dva parametra koja se koriste za klasteriranje temeljeno na gustoći. To su Ɛ (epsilon) i minimalne točke. Ɛ je najveći radijus susjedstva. Minimalne točke su minimalni broj točaka u Ɛ susjedstvu za definiranje klastera. Ovo su neki primjeri klasteriranja koje spada u učenje bez nadzora.
Općenito, rezultati generirani iz algoritama učenja bez nadzora nisu previše točni i pouzdani jer stroj mora definirati i označiti ulazne podatke prije utvrđivanja skrivenih obrazaca i funkcija.
Koja je sličnost između nadziranog i nenadziranog strojnog učenja?
I nadzirano i nenadzirano učenje vrste su strojnog učenja
Koja je razlika između nadziranog i nenadziranog strojnog učenja?
Nadzirano i nenadzirano strojno učenje |
|
| Učenje pod nadzorom zadatak je strojnog učenja učenja funkcije koja preslikava ulaz u izlaz na temelju primjera ulazno-izlaznih parova. | Učenje bez nadzora zadatak je strojnog učenja zaključivanja funkcije za opisivanje skrivene strukture iz neoznačenih podataka. |
| Glavna funkcionalnost | |
| U nadziranom učenju, model predviđa ishod na temelju označenih ulaznih podataka. | U nenadziranom učenju, model predviđa ishod bez označenih podataka samim identificiranjem obrazaca. |
| Točnost rezultata | |
| Rezultati dobiveni metodama učenja pod nadzorom točniji su i pouzdaniji. | Rezultati dobiveni nenadziranim metodama učenja nisu previše točni i pouzdani. |
| Glavni algoritmi | |
| Postoje algoritmi za regresiju i klasifikaciju u nadziranom učenju. | Postoje algoritmi za klasteriranje u nenadziranom učenju. |
Sažetak – Nadzirano i nenadzirano strojno učenje
Učenje pod nadzorom i učenje bez nadzora dvije su vrste strojnog učenja. Nadzirano učenje zadatak je strojnog učenja učenja funkcije koja preslikava ulaz u izlaz na temelju primjera ulazno-izlaznih parova. Nenadzirano učenje zadatak je strojnog učenja zaključivanja funkcije za opisivanje skrivene strukture iz neoznačenih podataka. Razlika između nadziranog i nenadziranog strojnog učenja je u tome što nadzirano učenje koristi označene podatke, dok nenadzirano učenje koristi neoznačene podatke.
