Nadzorovani vs. Učenje brez nadzora: v čem je razlika?

Strojno učenje je znanost, ki strojem omogoča pridobivanje znanja, napovedovanje in odkrivanje vzorcev v velikih podatkovnih nizih. Podobno kot se ljudje učimo iz vsakodnevnih izkušenj, algoritmi strojnega učenja postopoma izboljšujejo svoje napovedi v več ponovitvah.

Nadzorovano in nenadzorovano učenje sta dva primarna učna pristopa, ki se uporabljata za urjenje algoritmov strojnega učenja. Vsaka metoda ima prednosti in omejitve ter je bolj primerna za določene naloge.

Kakšne so torej razlike in uporabe teh dveh metod strojnega učenja?

Kaj je nadzorovano učenje?

Nadzorovano učenje je priljubljen pristop strojnega učenja, kjer se model uri z uporabo označenih podatkov. Označeni podatki so sestavljeni iz vhodnih spremenljivk in njihovih ustreznih izhodnih spremenljivk. Model išče razmerja med vhodnimi in želenimi izhodnimi spremenljivkami ter jih izkorišča za napovedovanje novih nevidnih podatkov.

Preprost primer pristopa nadzorovanega učenja je filter neželene elektronske pošte. Tu se model uri na naboru podatkov s tisoči e-poštnih sporočil, od katerih je vsako označeno kot »neželena pošta« ali »ni vsiljena pošta«. Model identificira vzorce e-pošte in se nauči razlikovati neželeno pošto od zakonite e-pošte.

Nadzorovano učenje omogoča modelom umetne inteligence, da z natančno napovedjo rezultatov na podlagi označenega usposabljanja.

Proces usposabljanja

Proces usposabljanja v nadzorovanem strojnem učenju zahteva pridobivanje in označevanje podatkov. Podatki so pogosto označeni pod nadzorom podatkovnega znanstvenika, da se zagotovi, da natančno ustrezajo vnosom. Ko se model nauči razmerja med vhodi in izhodi, se nato uporabi za razvrščanje nevidnih podatkov in napovedovanje.

Algoritmi za nadzorovano učenje zajemajo dve vrsti nalog:

• Razvrstitev: Klasifikacija se uporablja, ko želite, da model razvrsti, ali podatki pripadajo določeni skupini ali razredu. V primeru neželene e-pošte določanje e-poštnih sporočil kot "neželene pošte" ali "neželene pošte" spada pod klasifikacijo.
• Regresija: Pri regresijskih nalogah je algoritem strojnega učenja napoveduje rezultate iz nenehno spreminjajočih se podatkov. Vključuje razmerja med dvema ali več spremenljivkami, tako da sprememba ene spremenljivke spremeni drugo spremenljivko. Primer regresijske naloge je lahko napovedovanje cen hiš na podlagi značilnosti, kot so število sob, lokacija in kvadratni posnetki. Z usposabljanjem modela z uporabo označenih podatkov se nauči vzorcev in odnosov med temi spremenljivkami in lahko predvidi ustrezno prodajno ceno.

Kombinacija obeh nalog običajno tvori osnovo za nadzorovano učenje, čeprav obstajajo tudi drugi vidiki procesa.

Pogoste aplikacije

Algoritmi za nadzorovano učenje imajo široko uporabo v različnih panogah. Nekatere priljubljene uporabe vključujejo:

• Prepoznavanje slik in predmetov
• Klasifikacija govora in besedila
• Analiza razpoloženja
• Odkrivanje goljufij in nepravilnosti
• Ocena tveganja

Obstaja pa še veliko drugih uporab in izvedb nadzorovanega učenja.

Omejitve

Modeli nadzorovanega učenja ponujajo dragocene zmogljivosti, vendar imajo tudi določene omejitve. Ti modeli se močno zanašajo na označene podatke za učinkovito učenje in posploševanje vzorcev, kar je lahko drago, dolgotrajno in delovno intenzivno. Vendar se ta omejitev pogosto pojavi na specializiranih področjih, kjer je potrebno strokovno označevanje.

Ravnanje z velikimi, kompleksnimi in hrupnimi nabori podatkov je še en izziv, ki lahko vpliva na zmogljivost modela. Modeli nadzorovanega učenja delujejo ob predpostavki, da označeni podatki resnično odražajo temeljne vzorce v resničnem svetu. Toda če podatki vsebujejo šum, zapletene odnose ali druge zapletenosti, bo model morda težko napovedal točen rezultat.

Poleg tega je razlaga v nekaterih primerih lahko težavna. Modeli nadzorovanega učenja lahko vrnejo točne rezultate, vendar ne zagotavljajo jasnega vpogleda v osnovno razmišljanje. Pomanjkanje razlage je lahko kritično na področjih, kot je zdravstvo, kjer je preglednost ključnega pomena.

Kaj je nenadzorovano učenje?

Učenje brez nadzora je pristop strojnega učenja, ki uporablja neoznačene podatke in se uči brez nadzora. Za razliko od nadzorovanih učnih modelov, ki se ukvarjajo z označenimi podatki, se nenadzorovani učni modeli osredotočajo na prepoznavanje vzorcev in odnosov znotraj podatkov brez kakršnih koli vnaprej določenih rezultatov. Zato so takšni modeli zelo dragoceni, ko imamo opravka z velikimi nabori podatkov, kjer je označevanje težko ali nepraktično.

Segmentacija strank je preprost primer nenadzorovanega učenja. Z izkoriščanjem pristopa nenadzorovanega učenja lahko modeli prepoznajo segmente strank na podlagi njihovega vedenja in preferenc ter pomagajo podjetjem pri prilagajanju njihovih tržnih strategij.

Tehnike in algoritmi

Pri nenadzorovanem učenju se uporabljajo različne metode, široko pa se uporabljata naslednji dve tehniki:

• Združevanje v gruče: Združevanje v gruče je tehnika, ki identificira naravne skupine znotraj podatkovnih točk na podlagi njihovih podobnosti ali razlik. Algoritmi združevanja v gruče, kot sta k-means in DBSCAN, lahko odkrijejo skrite vzorce v podatkih brez že obstoječih oznak.
• Pravilo asociacije: Pravilo povezovanja pomaga odkriti odvisnosti in inherentne povezave v različnih nizih podatkov. Z rudarjenjem odnosov med spremenljivkami modeli, kot je Apriori, pomagajo izpeljati asociacijska pravila za postavke, ki se pogosto pojavljajo skupaj, in olajšajo sprejemanje odločitev.

Obstajajo tudi druge tehnike, vendar sta združevanje v gruče in asociacijsko pravilo dve najpogostejši tehniki nenadzorovanega učenja.

Pogoste aplikacije

Algoritmi za nenadzorovano učenje najdejo aplikacije na različnih področjih. Nekateri priljubljeni primeri uporabe vključujejo:

• Analiza trga
• Segmentacija strank
• Obdelava naravnega jezika
• Genetska analiza
• Analiza omrežja

Omejitve

Kljub številnim prednostim ima nenadzorovano učenje tudi svoje omejitve. Subjektivna narava vrednotenja in potrjevanja je pogost izziv pri nenadzorovanem učenju. Ker ni vnaprej določenih oznak, določanje kakovosti odkritih vzorcev ni vedno preprosto.

Podobno kot pri nadzorovanem učenju je tudi metoda nenadzorovanega učenja odvisna od kakovosti in ustreznosti podatkov. Hrupni nabori podatkov z nepomembnimi funkcijami lahko zmanjšajo natančnost odkritih odnosov in vrnejo netočne rezultate. Skrbna izbira in tehnike predprocesiranja lahko pomagajo ublažiti te omejitve.

3 ključne razlike med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem

Nadzorovane in nenadzorovane učne metode se razlikujejo glede na razpoložljivost podatkov, proces usposabljanja in celoten učni pristop k modelom. Razumevanje teh razlik je bistveno pri izbiri pravega pristopa za določeno nalogo.

1. Razpoložljivost in priprava podatkov

Dostopnost in priprava podatkov je ključna razlika med učnima metodama. Nadzorovano učenje temelji na označenih podatkih, kjer so podane tako vhodne kot izhodne spremenljivke. Po drugi strani pa nenadzorovano učenje deluje le na vhodnih spremenljivkah. Raziskuje inherentno strukturo in vzorce znotraj podatkov, ne da bi se zanašal na vnaprej določene rezultate.

2. Učni pristop

Model nadzorovanega učenja se nauči razvrščati podatke ali natančno napovedati nevidne podatke na podlagi označenih primerov. Nasprotno pa je cilj nenadzorovanega učenja odkriti skrite vzorce, skupine in odvisnosti znotraj neoznačenih podatkov ter jih uporabiti za napovedovanje rezultatov.

3. Povratna zanka

Nadzorovano učenje deluje na iterativnem procesu usposabljanja s povratno zanko. Prejema neposredne povratne informacije o svojih napovedih, kar mu omogoča, da nenehno izpopolnjuje in izboljšuje svoje odzive. Povratna zanka mu pomaga prilagoditi parametre in zmanjšati napake pri napovedovanju. Nasprotno pa nenadzorovano učenje nima eksplicitnih povratnih informacij in se opira izključno na inherentno strukturo podatkov.

Nadzorovani vs. Primerjalna tabela nenadzorovanega učenja

Razlike med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem je težko zajeti naenkrat, zato smo ustvarili priročno primerjalno tabelo.

Kot lahko vidite iz zgoraj navedenega, glavne razlike izvirajo iz pristopa k obdelavi podatkov in učenja iz njihove klasifikacije, čeprav imata obe metodi vlogo pri uspehu strojnega učenja.

Izbira pravega pristopa strojnega učenja

Nadzorovano in nenadzorovano učenje sta dve različni metodi strojnega učenja, ki izpeljeta vzorce znotraj označenih in neoznačenih podatkov. Obe metodi imata svoje prednosti, omejitve in specifične aplikacije.

Nadzorovano učenje je bolj primerno za naloge, kjer so rezultati vnaprej določeni in so označeni podatki takoj na voljo. Po drugi strani pa je nenadzorovano učenje koristno pri raziskovanju skritih vpogledov v ogromne količine neoznačenih naborov podatkov.

Z izkoriščanjem prednosti obeh pristopov lahko izkoristite ves potencial algoritmov strojnega učenja in sprejemate odločitve na podlagi podatkov na različnih področjih.