Обучение с учителем и без учителя — это два фундаментальных типа парадигм машинного обучения, которые служат разным целям в зависимости от характера данных и целей поставленной задачи. Понимание того, когда использовать обучение с учителем, а когда обучение без учителя, имеет решающее значение для разработки эффективных моделей машинного обучения. Выбор между этими двумя подходами зависит от наличия размеченных данных, желаемого результата и базовой структуры набора данных.
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на помеченном наборе данных. При обучении с учителем алгоритм учится сопоставлять входные данные с правильными выходными данными, предоставляя обучающие примеры. Эти обучающие примеры состоят из пар ввода-вывода, где входные данные сопровождаются соответствующим правильным выходным или целевым значением. Цель обучения с учителем — изучить функцию сопоставления входных переменных с выходными переменными, которые затем можно использовать для прогнозирования невидимых данных.
Обучение с учителем обычно используется, когда желаемый результат известен и цель состоит в том, чтобы изучить взаимосвязь между входными и выходными переменными. Он обычно применяется в таких задачах, как классификация, где целью является прогнозирование меток классов новых экземпляров, и регрессия, где целью является прогнозирование непрерывного значения. Например, в сценарии контролируемого обучения вы можете обучить модель прогнозировать, является ли электронное письмо спамом или нет, на основе содержимого электронного письма и помеченного статуса «спам/не спам» предыдущих писем.
С другой стороны, обучение без учителя — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на немаркированном наборе данных. При обучении без учителя алгоритм изучает шаблоны и структуры на основе входных данных без явной обратной связи о правильности выходных данных. Цель обучения без учителя — изучить основную структуру данных, обнаружить скрытые закономерности и извлечь значимую информацию без необходимости размечать данные.
Обучение без учителя обычно используется, когда цель состоит в том, чтобы изучить данные, найти скрытые закономерности и сгруппировать похожие точки данных. Он часто применяется в таких задачах, как кластеризация, где цель состоит в том, чтобы сгруппировать похожие точки данных в кластеры на основе их признаков, и уменьшение размерности, когда цель состоит в том, чтобы уменьшить количество признаков, сохранив при этом важную информацию в данных. Например, в сценарии обучения без присмотра вы можете использовать кластеризацию для группировки клиентов на основе их покупательского поведения без каких-либо предварительных знаний о сегментах клиентов.
Выбор между контролируемым и неконтролируемым обучением зависит от нескольких факторов. Если у вас есть размеченный набор данных и вы хотите спрогнозировать конкретные результаты, обучение с учителем — подходящий выбор. С другой стороны, если у вас есть немаркированный набор данных и вы хотите изучить структуру данных или найти скрытые закономерности, обучение без учителя более подходит. В некоторых случаях для использования преимуществ обоих подходов можно использовать комбинацию методов как контролируемого, так и неконтролируемого обучения, известную как полуконтролируемое обучение.
Решение об использовании обучения с учителем или обучения без учителя в машинном обучении зависит от доступности размеченных данных, характера задачи и желаемого результата. Понимание различий между контролируемым и неконтролируемым обучением имеет важное значение для разработки эффективных моделей машинного обучения, которые могут извлекать значимую информацию и делать точные прогнозы на основе данных.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Что такое преобразование текста в речь (TTS) и как оно работает с искусственным интеллектом?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Каковы примеры гиперпараметров алгоритма?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning