A felügyelt és a nem felügyelt tanulás a gépi tanulási paradigmák két alapvető típusa, amelyek az adatok természetétől és az adott feladat céljaitól függően eltérő célokat szolgálnak. A hatékony gépi tanulási modellek megtervezéséhez kulcsfontosságú annak megértése, hogy mikor kell felügyelt képzést használni a nem felügyelt képzéssel szemben. A két megközelítés közötti választás a címkézett adatok elérhetőségétől, a kívánt eredménytől és az adatkészlet mögöttes szerkezetétől függ.
A felügyelt tanulás a gépi tanulás egy olyan típusa, ahol a modellt egy címkézett adatkészletre tanítják. A felügyelt tanulás során az algoritmus megtanulja leképezni a bemeneti adatokat a megfelelő kimenetre úgy, hogy betanítási példákat mutat be. Ezek a betanítási példák bemenet-kimenet párokból állnak, ahol a bemeneti adatokhoz a megfelelő kimeneti vagy célérték társul. A felügyelt tanulás célja egy leképezési függvény megtanulása a bemeneti változóktól a kimeneti változókig, amelyek segítségével előrejelzéseket lehet készíteni nem látott adatokon.
A felügyelt tanulást általában akkor alkalmazzák, ha a kívánt kimenet ismert, és a cél a bemeneti és kimeneti változók közötti kapcsolat megismerése. Általában olyan feladatokban alkalmazzák, mint az osztályozás, ahol a cél az új példányok osztálycímkéinek előrejelzése, és a regresszió, ahol a cél a folyamatos érték előrejelzése. Például egy felügyelt tanulási forgatókönyvben betaníthat egy modellt, amely megjósolja, hogy egy e-mail spam-e vagy sem, az e-mail tartalma és a korábbi e-mailek spam/nem levélszemét állapota alapján.
Másrészt a felügyelet nélküli tanulás a gépi tanulás egy olyan típusa, ahol a modellt egy címkézetlen adatkészletre tanítják. Felügyelet nélküli tanulás esetén az algoritmus mintákat és struktúrákat tanul meg a bemeneti adatokból anélkül, hogy kifejezett visszacsatolást kapna a helyes kimenetre vonatkozóan. A felügyelet nélküli tanulás célja az adatok mögöttes szerkezetének feltárása, rejtett minták felfedezése, és értelmes betekintések kinyerése címkézett adatok nélkül.
A felügyelet nélküli tanulást általában akkor használják, ha a cél az adatok feltárása, a rejtett minták megtalálása és a hasonló adatpontok csoportosítása. Gyakran alkalmazzák olyan feladatokban, mint a klaszterezés, ahol a cél a hasonló adatpontok jellemzőik alapján klaszterekbe csoportosítása, illetve a dimenziócsökkentés, ahol a jellemzők számának csökkentése, az adatok lényeges információinak megőrzése mellett. Például egy nem felügyelt tanulási forgatókönyvben a fürtözést használhatja az ügyfelek vásárlási viselkedésük alapján történő csoportosítására, anélkül, hogy bármilyen előzetes ismeretet szerezne az ügyfélszegmensekről.
A felügyelt és a nem felügyelt tanulás közötti választás több tényezőtől függ. Ha címkézett adatkészlettel rendelkezik, és konkrét eredményeket szeretne megjósolni, a felügyelt tanulás a megfelelő választás. Másrészt, ha címkézetlen adatkészlettel rendelkezik, és szeretné felfedezni az adatstruktúrát vagy rejtett mintákat találni, a felügyelet nélküli tanulás alkalmasabb. Egyes esetekben a felügyelt és a nem felügyelt technikák kombinációja, az úgynevezett félig felügyelt tanulás, felhasználható mindkét megközelítés előnyeinek kiaknázására.
A gépi tanulásban a felügyelt és a nem felügyelt képzés használatára vonatkozó döntés a címkézett adatok elérhetőségétől, a feladat természetétől és a kívánt eredménytől függ. A felügyelt és a nem felügyelt tanulás közötti különbségek megértése elengedhetetlen a hatékony gépi tanulási modellek megtervezéséhez, amelyek értelmes betekintést nyerhetnek, és pontos előrejelzéseket készíthetnek az adatokból.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben