Overvåket og uovervåket maskinlæring

Overvåket og uten tilsyn er to hovedtyper av oppgaver i maskinlæringsfeltet. Disse to oppgavene brukes i forskjellige situasjoner i forskjellige typer datasett. Den største forskjellen mellom overvåket og uovervåket maskinlæring er at læring blir gjort når vi har informasjon om prosjektets produksjon.

Derfor brukes veiledet læring for å lære funksjonen til et prosjekt eller finne forholdet mellom input og output. På den andre siden fungerer ikke uten tilsyn læring under de merkede utgangene (det er ingen forhåndsdefinerte eller endelige utganger) da den lærer hvert trinn for å finne utgangen deretter.

Mange mennesker er forvirret mellom overvåket og uovervåket maskinlæring. Artikkelen forklarer alt om forskjellene mellom tilsyn og uovervåket maskinlæring.

Hva er overvåket maskinlæring?

Overvåket læring trener et system med godt "merket" data. En merket data betyr at noen av dataene er merket med riktig utgang. Det ligner en person som lærer ting fra en annen person. Overvåket læring brukes til regresjon og klassifisering for å forutsi en prosedyre. Algoritmer i overvåket læring læring av merkede treningsdata, noe som er gunstig for å forutsi uforutsatte datautfall. Det tar tid å bygge, skalere og distribuere nøyaktige maskinlæringsmodeller med hell. I tillegg til det, trenger overvåket læring også et ekspertgruppe av dyktige dataforskere.

Noen populære veiledede læringsalgoritmer er K-Næreste nabo, naive Bayes-klassifiserer, beslutningstrær og nevrale nettverk.

Eksempel: Anta at vi har bøker med forskjellige fag, den overvåkede læringen kan identifisere bøkene for å klassifisere dem i henhold til emnetype. For riktig identifisering av bøker, trener vi maskinen ved å gi dataene som farge, navn, størrelse, språket i hver bok. Etter passende trening begynner vi å teste et nytt sett med bøker, og det trente systemet identifiserer alt ved hjelp av algoritmer.

Overvåket læring gir en måte å samle datautgang fra de tidligere resultatene og optimalisere ytelseskriteriene. Denne maskinlæringen er gunstig for å løse forskjellige typer beregningsproblemer i den virkelige verden.

Hvordan overvåket maskinlæring fungerer?

Overvåkede maskinalgoritmer er opplært til å forutsi det gitte prosjektets produksjon. Nedenfor er trinnene i overvåket å lære å trene en gitt algoritme.

Først finn treningsdatasetttypen, og samler deretter de merkede dataene.

Del nå alle treningsdatasettene mellom testdatasettet, valideringsdatasettet og treningsdatasettet. Etter å ha splittet dataene, må du bestemme treningsdatasettets inndatafunksjoner ha passende kunnskap, slik at modellen din kan forutsi utdataene riktig. Deretter bestemmer du den nødvendige algoritmen for den modellen, som et beslutnings tre, støttevektormaskin osv. Etter å ha bestemt algoritmen, utfør algoritmen i treningsdatasettet.

I noen tilfeller trenger brukere et valideringssett som en kontrollparameter, en delmengde av treningsdatasettet. Til slutt kan du evaluere modellens nøyaktighet ved å gi et testsett, og hvis modellen din riktig forutsier utdataene, er modellen din riktig.

La oss se et eksempel for å forstå hvordan overvåket maskinlæring fungerer. I dette eksemplet har vi forskjellige former som firkanter, sirkler, trekanter osv. Nå må vi trene dataene som slik at:

• Hvis formen har fire sider, må den merkes som torget.
• Hvis formen har tre sider, må den merkes som trekanten.
• Hvis formen ikke har noen sider, må den merkes som sirkelen.

Når vi bruker en ny modell i systemet, vil systemet differensiere og oppdage firkanter, trekanter og sirkler.

Typer overvåket læringsalgoritmer

Det er to typer problemer i overvåket læring, og de er:

Klassifisering

Disse algoritmene brukes når en kategorisk utgangsvariabel betyr når en bruker sammenligner to forskjellige ting: sann-falske, proff-cons osv. Noen av klassifiseringsalgoritmene er støttevektormaskiner, spamfiltrering, beslutningstrær, tilfeldig skog og logistisk regresjon.

Regresjon

Disse algoritmene brukes når det er et forhold mellom og inngangs- og utgangsvariabler. Regresjon brukes til å forutsi kontinuerlige variabler som markedstrender, værmelding osv. Noen av regresjonsalgoritmene er regresjonstrær, lineær regresjon, bayesisk lineær regresjon, ikke-lineær regresjon og polynomisk regresjon.

Fordeler og ulemper ved overvåket læring

Fordeler

• Overvåket læring tilbyr en måte å samle inn dataene fra tidligere erfaringer og forutsi utgangene.
• Det er gunstig å optimalisere ytelsen gjennom opplevelsen.
• Brukere kan bruke overvåket læring for å løse forskjellige typer beregningsproblemer i den virkelige verden.
• Tilbakemeldingssystemet gir et flott alternativ å bekrefte om det forutsier riktig utgang.

Ulemper

• I overvåket læring krever trening høy beregningstid.
• Brukere krever forskjellige eksempler for hver klasse mens de trener en klassifiserer, og det blir deretter en kompleks utfordring å klassifisere big data.
• Brukere kan overtra grensen når treningssettet ikke har noe eksempel du trenger i en klasse.

applikasjoner

• Bioinformatikk: Overvåket læring er populær på dette feltet som det brukes i våre daglige liv. Biologisk informasjon som fingeravtrykk, ansiktsdeteksjon, iris tekstur og mer lagres som data i smarttelefonene våre og andre enheter for å sikre data og nivå opp systemets sikkerhet.
• Talegjenkjenning: Algoritmen er opplært til å lære stemme og gjenkjenne den senere. Mange populære stemmeassistenter som Siri, Alexa og Google Assistant bruker overvåket læring.
• Spamdeteksjon: Denne applikasjonen hjelper til med å forhindre nettkriminalitet; Applikasjonene er opplært til å oppdage uvirkelige og datamaskinbaserte meldinger og e-post og varsle brukeren hvis de er spam eller falske.
• Objektgjenkjenning for syn: Algoritmen er trent med et stort datasett av de samme eller lignende objektene for å identifisere objektet senere som eller når det kommer over.

Hva er ikke -overvåket maskinlæring?

Uovervåket læring er en teknikk for maskinlæring der en bruker ikke trenger å føre tilsyn med en modell for prosjektet. I stedet for det, må brukere tillate en modell for arbeid og oppdage informasjonen automatisk. Derfor fungerer ikke -overvåket læring for å håndtere umerkede data. Med enkle ord har denne typen maskinlæring som mål å finne mønstre og strukturen fra de gitte dataene eller innspillene.

Uovervåket læring gir en flott måte å utføre svært komplekse prosesseringsoppgaver enn overvåket læring. Imidlertid kan det være svært uforutsigbart enn annen dyp læring, naturlig læring og forsterkningslæringsprosedyrer. I motsetning til overvåket læring, brukes uten tilsyn læring for å løse assosiasjon og klynging.

Uovervåket læring er gunstig for å finne alle typer ukjente datamønstre. Det er det faktum at du lett kan få umerkede data sammenlignet med merkede data, så uten tilsyn læring kan bidra til å fullføre prosedyren uten merkede data.

Vi har for eksempel en modell som ikke krever noen dataopplæring, eller vi har ikke passende data for å forutsi utdataene. Så vi gir ikke noe tilsyn, men gir inndatasettet for å tillate en modell for å finne de passende mønstrene fra dataene. Modellen vil bruke passende algoritmer for trening og deretter dele prosjektelementene i henhold til deres forskjeller. I eksemplet ovenfor med overvåket læring har vi forklart prosedyren for å få den forutsagte produksjonen. Imidlertid, i uovervåket læring, vil modellen trene dataene i seg selv og deretter dele boken i gruppen i henhold til deres funksjoner.

Hvor uovervåket læring fungerer?

La oss forstå uovervåket læring av eksemplet nedenfor:

Vi har umerkede inngangsdata som inkluderer forskjellige frukt, men de er ikke kategorisert, og utgangen er heller ikke gitt. Først må vi tolke rå data for å finne alle skjulte mønstre fra de gitte dataene. Nå vil bruke de aktuelle algoritmer som beslutningstrær, k-betyr klynging osv.

Etter implementering av riktig algoritme, vil algoritmer dele dataobjektet i kombinasjoner basert på forskjellen og likheten mellom de forskjellige objektene. Prosessen med læring uten tilsyn blir forklart som under:

Når systemet mottar umerket eller rå data i systemet, begynner den uten tilsyn læringen å utføre tolkning. Systemet prøver å forstå informasjonen og gitt data for å starte prosedyren ved å bruke algoritmer i tolkningen. Etter det begynner algoritmer å dele datainformasjonen i deler i henhold til deres likheter og forskjeller. Når systemet har fått rå dataens detaljer, oppretter det gruppen til å angi data deretter. Til slutt starter den behandlingen og gir best mulig nøyaktige utdata -data fra rå data.

Typer uten tilsyn læringsalgoritme

Det er to typer problemer i ikke -overvåket læring, og de er:

Gruppering

Det er en metode å gruppere objekter i klynger i henhold til forskjellene og likhetene mellom objektene. Klyngeanalyse fungerer for å finne fellestrekkene mellom forskjellige dataobjekter, og kategoriserer dem i henhold til fraværet og tilstedeværelsen av disse spesielle fellestrekkene.

assosiasjon

Det er en metode som brukes til å finne sammenhenger mellom forskjellige variabler i en stor database. Det fungerer også for å bestemme varesettet som skjer sammen i et bestemt datasett. Mange mennesker tror at foreningen gjør markedsføringsstrategien svært effektiv, som en person som kjøper X -varer og har en tendens til å kjøpe Y -varer. Derfor tilbyr foreningen en måte å finne forholdet mellom x og y.

Fordeler og ulemper med ikke -overvåket læring

Fordeler

• Uovervåket læring er gunstig for å finne datamønstrene fordi det ikke er mulig på normale metoder.
• Det er den beste prosedyren eller verktøyet for dataforskere fordi det er gunstig for å lære og forstå rå data.
• Brukere kan legge til etiketter etter å ha klassifisert dataene, så det er lettere for utgangene.
• Uovervåket læring er like samme som menneskelig intelligens fordi modellen lærer alt sakte for å beregne utgangene.

Ulemper

• Modellen lærer alt uten å ha forkunnskaper.
• Det er mer kompleksitet med flere funksjoner.
• Uovervåket læring er litt av en tidkrevende prosedyre.

applikasjoner

• Verten blir: Applikasjonen bruker uten tilsyn læring for å koble brukere over hele verden; Brukeren stiller spørsmål om hans eller hennes krav. Applikasjonen lærer disse mønstrene og anbefaler opphold og opplevelser som faller inn under samme gruppe eller klynge.
• Online shopping: Nettnettsteder som Amazon bruker også uten tilsyn å lære for å lære kundens kjøp og anbefaler de hyppigst kjøpte produktene sammen, et eksempel på foreningsregel gruvedrift.
• Deteksjon av kredittkortsvindel: Uovervåket læringsalgoritmer lærer om forskjellige mønstre av brukeren og deres bruk av kredittkortet. Hvis kortet brukes i deler som ikke samsvarer med oppførselen, genereres en alarm, som kan markeres svindel, og det blir rist.

Overvåket versus uten tilsynsmaskinlæring: Sammenligningstabell

Her er listen over en side om side sammenligning mellom overvåket og uten tilsynsmaskinlæring:

Faktorer	Overvåket læring	Uovervåket læring
Definisjon	I overvåket maskinlæring blir algoritmer fullstendig opplært gjennom merkede data.	I uovervåket maskinlæring er opplæringen av algoritmer basert på umerkede data.
Tilbakemelding	I overvåket læring tar modellen direkte tilbakemelding for å bekrefte om den spår riktig utgang.	I uovervåket læring tar modellen ikke tilbakemelding.
Mål	Overvåket læring har som mål å trene en modell for å forutsi en utgang når modellen mottar nye data.	Uovervåket læring har som mål å finne et skjult mønster med vanlig innsikt fra et ukjent datasett.
Forutsigelse	Modellen kan forutsi en prosedyre.	Modellen må finne et skjult mønster i data.
Tilsyn	Det krever riktig tilsyn for trening modellen.	Det krever ikke noe tilsyn å trene en modell.
Beregningskompleksitet	Det har høy beregningskompleksitet.	Det har lav beregningskompleksitet.
Inngang/utgang	Brukeren gir inngang til modellen med utgangen.	Brukeren gir bare inndata.
Analyse	Det krever en offline analyse.	Det krever sanntidsanalyse.
Nøyaktighet	Overvåket læring gir nøyaktige resultater.	Uovervåket læring gir moderate resultater.
Underdomener	Overvåket læring har klassifisering og regresjonsproblemer.	Uovervåket læring har gruppering og assosiasjonsregel gruveproblemer.
Algoritmer	Overvåket læring har forskjellige algoritmer som logistisk regresjon, beslutningstre.	Uovervåket læring har forskjellige algoritmer som gruppering, apriori og KNN -algoritmer.
Kunstig intelligens	Det er ikke nær nok til kunstig intelligens fordi en bruker trenger å trene en modell for alle data og bare forutsi riktig utgang.	Det er nærmere kunstig intelligens fordi det ligner på en liten gutt som lærer alt fra hans/hennes opplevelse.

Konklusjon

Vi håper vi lyktes med å forklare deg forskjellen mellom overvåket og uten tilsyn læring. Vi har lagt til alle viktige detaljer om disse maskinlæringsteknikkene. Disse maskinlæringsteknikkene er forskjellige, men essensielle i deres sted. Etter vår mening er uovervåket maskinlæring mer nøyaktig enn overvåket læring da den lærer alt på egen hånd for å gi et best mulig resultat. Imidlertid anbefaler mange overvåket maskinlæring, da de har passende innganger og spådde utganger.