Nadzirani vs. Učenje bez nadzora: u čemu je razlika?

Strojno učenje je znanost koja omogućuje strojevima da stječu znanje, daju predviđanja i otkrivaju obrasce unutar velikih skupova podataka. Slično kao što ljudi uče iz svakodnevnih iskustava, algoritmi strojnog učenja postupno poboljšavaju svoja predviđanja tijekom višestrukih ponavljanja.

Nadzirano i nenadzirano učenje dva su primarna pristupa učenju koja se koriste za treniranje algoritama strojnog učenja. Svaka metoda ima prednosti i ograničenja te je prikladnija za određene zadatke.

Dakle, koje su neke razlike i primjene ove dvije metode strojnog učenja?

Što je nadzirano učenje?

Nadzirano učenje popularan je pristup strojnog učenja gdje se model obučava pomoću označenih podataka. Označeni podaci sastoje se od ulaznih varijabli i njihovih odgovarajućih izlaznih varijabli. Model traži odnose između ulaznih i željenih izlaznih varijabli i koristi ih za predviđanje novih neviđenih podataka.

Jednostavan primjer pristupa nadziranog učenja je filtar neželjene e-pošte. Ovdje je model uvježban na skupu podataka s tisućama e-poruka, od kojih je svaka označena kao "neželjena pošta" ili "nije neželjena pošta". Model identificira uzorke e-pošte i uči razlikovati neželjenu poštu od legitimne e-pošte.

Učenje pod nadzorom omogućuje modelima umjetne inteligencije da s preciznošću predvide ishode na temelju označenog treninga.

Proces obuke

Proces obuke u nadziranom strojnom učenju zahtijeva prikupljanje i označavanje podataka. Podaci se često označavaju pod nadzorom podatkovnog znanstvenika kako bi se osiguralo da točno odgovaraju ulazima. Nakon što model nauči odnos između ulaza i izlaza, tada se koristi za klasificiranje nevidljivih podataka i stvaranje predviđanja.

Algoritmi nadziranog učenja obuhvaćaju dvije vrste zadataka:

• Klasifikacija: Klasifikacija se koristi kada želite da model klasificira pripadaju li podaci određenoj skupini ili klasi. U primjeru neželjene e-pošte, određivanje e-pošte kao "neželjene" ili "neželjene" spada pod klasifikaciju.
• Regresija: U zadacima regresije, algoritam strojnog učenja predviđa ishode podataka koji se neprestano mijenjaju. Uključuje odnose između dvije ili više varijabli, tako da promjena jedne varijable mijenja drugu varijablu. Primjer regresijskog zadatka može biti predviđanje cijena kuća na temelju značajki kao što su broj soba, lokacija i kvadratura. Obučavanjem modela korištenjem označenih podataka, on uči obrasce i odnose između ovih varijabli i može predvidjeti odgovarajuću prodajnu cijenu.

Kombinacija ta dva zadatka obično čini osnovu za nadzirano učenje, iako postoje i drugi aspekti procesa.

Uobičajene aplikacije

Algoritmi nadziranog učenja imaju široku primjenu u raznim industrijama. Neke od popularnih upotreba uključuju:

• Prepoznavanje slika i predmeta
• Klasifikacija govora i teksta
• Analiza sentimenta
• Otkrivanje prijevara i anomalija
• Procjena rizika

Ali postoje mnoge druge upotrebe i implementacije nadziranog učenja.

Ograničenja

Modeli nadziranog učenja nude vrijedne mogućnosti, ali imaju i određena ograničenja. Ovi se modeli uvelike oslanjaju na označene podatke kako bi učinkovito naučili i generalizirali obrasce, što može biti skupo, dugotrajno i radno intenzivno. Međutim, ovo se ograničenje često pojavljuje u specijaliziranim područjima gdje je potrebno stručno označavanje.

Rukovanje velikim, složenim i bučnim skupovima podataka još je jedan izazov koji može utjecati na izvedbu modela. Modeli nadziranog učenja funkcioniraju pod pretpostavkom da označeni podaci uistinu odražavaju temeljne obrasce u stvarnom svijetu. Ali ako podaci sadrže šum, zamršene odnose ili druge složenosti, model može imati problema s predviđanjem točnog ishoda.

Osim toga, tumačenje može biti izazovno u nekim slučajevima. Modeli nadziranog učenja mogu dati točne rezultate, ali ne daju jasan uvid u temeljno razmišljanje. Nedostatak tumačenja može biti kritičan u domenama kao što je zdravstvo, gdje je transparentnost ključna.

Što je učenje bez nadzora?

Učenje bez nadzora je pristup strojnog učenja koji koristi neoznačene podatke i uči bez nadzora. Za razliku od nadziranih modela učenja, koji se bave označenim podacima, nenadzirani modeli učenja usmjereni su na prepoznavanje obrazaca i odnosa unutar podataka bez ikakvih unaprijed određenih izlaza. Stoga su takvi modeli vrlo vrijedni kada se radi s velikim skupovima podataka gdje je označavanje teško ili nepraktično.

Segmentacija kupaca jednostavan je primjer učenja bez nadzora. Koristeći pristup učenja bez nadzora, modeli mogu identificirati segmente kupaca na temelju njihovog ponašanja i preferencija te pomoći tvrtkama da personaliziraju svoje marketinške strategije.

Tehnike i algoritmi

Nenadzirano učenje koristi različite metode, ali se široko koriste sljedeće dvije tehnike:

• Grupiranje: Grupiranje je tehnika koja identificira prirodne grupe unutar podatkovnih točaka na temelju njihovih sličnosti ili razlika. Algoritmi grupiranja, kao što su k-means i DBSCAN, mogu otkriti skrivene uzorke u podacima bez već postojećih oznaka.
• Pravilo asocijacije: Pravilo pridruživanja pomaže u otkrivanju ovisnosti i inherentnih veza u različitim skupovima podataka. Iskopavanjem odnosa između varijabli, modeli poput Apriori pomažu u izvođenju pravila povezivanja za stavke koje se često pojavljuju zajedno i olakšavaju donošenje odluka.

Postoje i druge tehnike, ali grupiranje i pravilo pridruživanja dvije su najčešće tehnike učenja bez nadzora.

Uobičajene aplikacije

Algoritmi za učenje bez nadzora nalaze primjenu u različitim domenama. Neki od popularnih slučajeva upotrebe uključuju:

• Analiza tržišta
• Segmentacija kupaca
• Obrada prirodnog jezika
• Genetska analiza
• Analiza mreže

Ograničenja

Unatoč brojnim prednostima, učenje bez nadzora ima i ograničenja. Subjektivna priroda evaluacije i vrjednovanja čest je izazov u učenju bez nadzora. Budući da ne postoje unaprijed definirane oznake, određivanje kvalitete otkrivenih uzoraka nije uvijek jednostavno.

Slično nadziranom učenju, metoda nenadziranog učenja također se oslanja na kvalitetu i relevantnost podataka. Šumni skupovi podataka s nevažnim značajkama mogu smanjiti točnost otkrivenih odnosa i vratiti netočne rezultate. Pažljiv odabir i tehnike predobrade mogu pomoći u ublažavanju ovih ograničenja.

3 ključne razlike između nadziranog i nenadziranog učenja

Metode nadziranog i nenadziranog učenja razlikuju se u pogledu dostupnosti podataka, procesa obuke i cjelokupnog pristupa modelima učenja. Razumijevanje ovih razlika ključno je za odabir pravog pristupa za određeni zadatak.

1. Dostupnost i priprema podataka

Dostupnost i priprema podataka ključna je razlika između dviju metoda učenja. Nadzirano učenje oslanja se na označene podatke, gdje su dane i ulazne i izlazne varijable. Učenje bez nadzora, s druge strane, djeluje samo na ulaznim varijablama. Istražuje inherentnu strukturu i obrasce unutar podataka bez oslanjanja na unaprijed određene rezultate.

2. Pristup učenju

Model nadziranog učenja uči klasificirati podatke ili točno predvidjeti nevidljive podatke na temelju označenih primjera. Nasuprot tome, učenje bez nadzora ima za cilj otkrivanje skrivenih obrazaca, grupiranja i ovisnosti unutar neoznačenih podataka te ih koristi za predviđanje ishoda.

3. Povratna veza

Nadzirano učenje radi na iterativnom procesu obuke s povratnom spregom. Prima izravne povratne informacije o svojim predviđanjima, što mu omogućuje da kontinuirano usavršava i poboljšava svoje odgovore. Povratna sprega pomaže mu prilagoditi parametre i minimizirati pogreške predviđanja. Nasuprot tome, nenadziranom učenju nedostaje eksplicitna povratna informacija i oslanja se isključivo na inherentnu strukturu podataka.

Nadzirani vs. Usporedna tablica učenja bez nadzora

Razlike između nadziranog i nenadziranog učenja može biti teško shvatiti sve odjednom, stoga smo izradili praktičnu tablicu za usporedbu.

Kao što možete vidjeti iz gore navedenog, glavne razlike proizlaze iz pristupa rukovanju podacima i učenju iz njihove klasifikacije, iako obje metode igraju ulogu u uspjehu strojnog učenja.

Odabir pravog pristupa strojnom učenju

Nadzirano i nenadzirano učenje dvije su različite metode strojnog učenja koje izvode uzorke unutar označenih i neoznačenih podataka. Obje metode imaju svoje prednosti, ograničenja i specifične primjene.

Učenje pod nadzorom je prikladnije za zadatke gdje su rezultati unaprijed definirani, a označeni podaci lako dostupni. S druge strane, učenje bez nadzora korisno je u istraživanju skrivenih uvida u golemim količinama neoznačenih skupova podataka.

Iskorištavanjem prednosti dvaju pristupa možete iskoristiti puni potencijal algoritama strojnog učenja i donositi odluke na temelju podataka u različitim domenama.