Apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato

Supervisionato e non supervisionato sono due tipi principali di attività nel campo dell'apprendimento automatico. Queste due attività sono utilizzate in diverse situazioni in vari tipi di set di dati. La principale differenza tra l'apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato è che l'apprendimento supervisionato viene effettuato quando abbiamo informazioni sull'output del progetto.

Pertanto, l'apprendimento supervisionato viene utilizzato per apprendere la funzione di un progetto o trovare la relazione tra input e output. Dall'altro lato, l'apprendimento non supervisionato non funziona sotto gli output etichettati (non ci sono output pre-definiti o finali) in quanto apprende ogni passo per trovare l'output di conseguenza.

Molte persone sono confuse tra apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato. L'articolo spiega tutto sulle differenze tra supervisione e apprendimento automatico senza supervisione.

Che cosa è l'apprendimento automatico supervisionato?

L'apprendimento supervisionato forma un sistema con dati ben "etichettati". Un dati etichettati significa che alcuni dei dati sono contrassegnati con l'output corretto. È simile a una persona che impara le cose da un'altra persona. L'apprendimento supervisionato viene utilizzato per la regressione e la classificazione per prevedere l'output di una procedura. Algoritmi nell'apprendimento supervisionato imparano dai dati di formazione etichettati, il che è utile per prevedere risultati di dati non previsti. Ci vuole tempo per costruire, ridimensionare e distribuire modelli di apprendimento automatico accurati correttamente. Oltre a ciò, l'apprendimento supervisionato ha anche bisogno di un team esperto di data scientist qualificati.

Alcuni algoritmi di apprendimento supervisionato popolari sono il vicino di livello K-più, il classificatore di Bayes ingenuo, gli alberi decisionali e le reti neurali.

Esempio: Supponiamo di avere libri di materie diverse, l'apprendimento supervisionato può identificare i libri per classificarli in base al tipo di argomento. Per la corretta identificazione dei libri, addestriamo la macchina fornendo i dati come colore, nome, dimensioni, lingua di ogni libro. Dopo una formazione adeguata, iniziamo a testare una nuova serie di libri e il sistema addestrato identifica tutto utilizzando gli algoritmi.

L'apprendimento supervisionato offre un modo per raccogliere l'output dei dati dai risultati precedenti e ottimizzare i criteri di prestazione. Questo apprendimento automatico è utile per risolvere diversi tipi di problemi di calcolo del mondo reale.

Come funziona l'apprendimento automatico supervisionato?

Gli algoritmi a macchina supervisionati sono addestrati per prevedere l'output del progetto indicato. Di seguito sono riportati i passaggi dell'apprendimento supervisionato per addestrare ogni algoritmo.

Innanzitutto, trova il tipo di set di dati di formazione, quindi raccogli i dati etichettati.

Ora, dividi tutti i set di dati di formazione tra il set di dati di test, il set di dati di convalida e il set di dati di formazione. Dopo aver diviso i dati, determinare le funzionalità di input del set di dati di addestramento devono avere conoscenze adeguate in modo che il modello possa prevedere correttamente l'output. Quindi, determinare l'algoritmo richiesto per quel modello, come un albero decisionale, la macchina vettoriale di supporto, ecc. Dopo aver determinato l'algoritmo, eseguire l'algoritmo nel set di dati di addestramento.

In alcuni casi, gli utenti hanno bisogno di un set di convalida come parametro di controllo, un sottoinsieme del set di dati di formazione. Infine, puoi valutare l'accuratezza del modello dando un set di test e se il modello prevede correttamente l'output, il modello è corretto.

Vediamo un esempio per capire come funziona l'apprendimento automatico supervisionato. In questo esempio, abbiamo forme diverse come quadrati, cerchi, triangoli, ecc. Ora dobbiamo addestrare i dati come tale:

• Se la forma ha quattro lati, allora deve essere etichettato come il quadrato.
• Se la forma ha tre lati, allora deve essere etichettato come il triangolo.
• Se la forma non ha lati, allora deve essere etichettato come cerchio.

Quando utilizziamo un nuovo modello nel sistema, il sistema differenzierà e rileverà quadrati, triangoli e cerchi.

Tipi di algoritmi di apprendimento supervisionato

Esistono due tipi di problema nell'apprendimento supervisionato e lo sono:

Classificazione

Questi algoritmi vengono utilizzati quando una variabile di output categorica significa quando un utente confronta due cose diverse: vero fallo, prosperoni, ecc. Alcuni degli algoritmi di classificazione sono macchine vettoriali di supporto, filtro spam, alberi decisionali, foresta casuale e regressione logistica.

Regressione

Questi algoritmi vengono utilizzati quando esiste una relazione tra e variabili di input e output. La regressione viene utilizzata per prevedere variabili continue come le tendenze del mercato, le previsioni meteorologiche, ecc. Alcuni degli algoritmi di regressione sono alberi di regressione, regressione lineare, regressione lineare bayesiana, regressione non lineare e regressione polinomiale.

Vantaggi e svantaggi dell'apprendimento supervisionato

Vantaggi

• L'apprendimento supervisionato offre un modo per raccogliere i dati dalle esperienze precedenti e prevedere gli output.
• È utile per ottimizzare le prestazioni attraverso l'esperienza.
• Gli utenti possono utilizzare l'apprendimento supervisionato per risolvere diversi tipi di problemi di calcolo del mondo reale.
• Il sistema di feedback offre un'ottima opzione per verificare se prevede l'output corretto.

Svantaggi

• Nell'apprendimento supervisionato, la formazione richiede tempi di calcolo elevati.
• Gli utenti richiedono vari esempi per ogni classe durante la formazione di un classificatore, quindi classificare i big data diventa una sfida complessa.
• Gli utenti possono sovraccaricare il confine quando il set di formazione non ha alcun esempio di cui hai bisogno in una classe.

Applicazioni

• Bioinformatica: L'apprendimento supervisionato è popolare in questo campo in quanto viene utilizzato nella nostra vita quotidiana. Le informazioni biologiche come le impronte digitali, il rilevamento del viso, la trama dell'iride e altro sono archiviati come dati nei nostri smartphone e in altri dispositivi per proteggere i dati e livellare la sicurezza del sistema.
• Riconoscimento vocale: L'algoritmo è addestrato per imparare la voce e riconoscerla in seguito. Molti assistenti vocali popolari come Siri, Alexa e Google Assistant usano l'apprendimento supervisionato.
• Rilevamento spam: Questa applicazione aiuta a prevenire il crimine informatico; Le applicazioni sono addestrate per rilevare messaggi e e-mail non reali e basati su computer e avvisare l'utente se sono spam o falsi.
• Riconoscimento degli oggetti per la visione: L'algoritmo è addestrato con un enorme set di dati degli stessi o simili oggetti per identificare l'oggetto in seguito come o quando si presenta.

Cosa è l'apprendimento automatico senza supervisione?

L'apprendimento senza supervisione è una tecnica di apprendimento automatico in cui un utente non deve supervisionare un modello per il progetto. Invece, gli utenti devono consentire un modello per il lavoro e scoprire automaticamente le informazioni. Quindi, l'apprendimento senza supervisione funziona per gestire dati senza etichetta. In parole semplici, questo tipo di apprendimento automatico mira a trovare modelli e struttura dai dati forniti o input.

L'apprendimento senza supervisione offre un ottimo modo per eseguire compiti di elaborazione altamente complessi rispetto all'apprendimento supervisionato. Tuttavia, può essere altamente imprevedibile di altre procedure di apprendimento di apprendimento profondo, apprendimento naturale e rinforzo. A differenza dell'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato viene utilizzato per risolvere l'associazione e il clustering.

L'apprendimento non supervisionato è utile trovare tutti i tipi di modelli di dati sconosciuti. C'è il fatto che è possibile ottenere facilmente dati senza etichetta rispetto ai dati etichettati, quindi l'apprendimento non supervisionato può aiutare a completare la procedura senza i dati etichettati.

Ad esempio, abbiamo un modello che non richiede alcuna formazione sui dati o non abbiamo dati appropriati per prevedere l'output. Quindi non forniamo alcuna supervisione ma forniamo il set di dati di input per consentire a un modello per trovare i modelli adatti dai dati. Il modello utilizzerà algoritmi appropriati per la formazione, quindi dividere gli elementi del progetto secondo le loro differenze. Nell'esempio sopra di apprendimento supervisionato, abbiamo spiegato la procedura per ottenere l'output previsto. Tuttavia, nell'apprendimento non supervisionato, il modello addestrerà i dati stessi, quindi dividerà il libro nel gruppo secondo le loro caratteristiche.

Come funziona l'apprendimento non supervisionato?

Comprendiamo l'apprendimento non supervisionato dall'esempio seguente:

Abbiamo dati di input senza etichetta che includono frutti diversi, ma non sono classificati e anche l'output non è fornito. Innanzitutto, dobbiamo interpretare i dati grezzi per trovare tutti i modelli nascosti dai dati dati. Ora applicherà gli algoritmi appropriati come alberi decisionali, clustering K-means, ecc.

Dopo aver implementato l'algoritmo appropriato, gli algoritmi divideranno l'oggetto dati in combinazioni in base alla differenza e alla somiglianza tra i diversi oggetti. Il processo di apprendimento non supervisionato è spiegato come sotto:

Quando il sistema riceve dati senza etichetta o grezzi nel sistema, l'apprendimento non supervisionato inizia a eseguire l'interpretazione. Il sistema cerca di comprendere le informazioni e dati dati per avviare la procedura utilizzando gli algoritmi nell'interpretazione. Successivamente, gli algoritmi iniziano a rompere le informazioni sui dati in parti in base alle loro somiglianze e differenze. Una volta che il sistema ottiene i dettagli dei dati grezzi, crea quindi il gruppo per impostare i dati di conseguenza. Infine, avvia l'elaborazione e fornisce i migliori dati di output accurati possibili dai dati grezzi.

Tipi di algoritmo di apprendimento non supervisionato

Esistono due tipi di problemi nell'apprendimento non supervisionato e lo sono:

Clustering

È un metodo per raggruppare gli oggetti nei cluster secondo le differenze e le somiglianze tra gli oggetti. L'analisi del cluster funziona per trovare i punti in comune tra diversi oggetti dati li classifica in base all'assenza e alla presenza di tali comuni particolari.

Associazione

È un metodo che viene utilizzato per trovare relazioni tra varie variabili in un database di grandi dimensioni. Funziona anche per determinare il set di articoli che sta accadendo insieme in un determinato set di dati. Molte persone credono che l'associazione rende la strategia di marketing altamente efficace, come una persona che acquista articoli X e tende ad acquistare articoli y. Quindi, l'associazione offre un modo per trovare la relazione tra X e Y.

Vantaggi e svantaggi dell'apprendimento senza supervisione

Vantaggi

• L'apprendimento senza supervisione è vantaggioso per la ricerca dei modelli di dati perché non è possibile nei metodi normali.
• È la migliore procedura o strumento per i data scientist perché è utile per l'apprendimento e la comprensione dei dati grezzi.
• Gli utenti possono aggiungere etichette dopo aver classificato i dati, quindi è più facile per gli output.
• L'apprendimento senza supervisione è uguale all'intelligenza umana perché il modello impara tutto lentamente per il calcolo degli output.

Svantaggi

• Il modello impara tutto senza avere alcuna conoscenza precedente.
• C'è più complessità con più funzionalità.
• L'apprendimento senza supervisione è un po 'una procedura che richiede tempo.

Applicazioni

• Ospite soggiorni: L'applicazione utilizza l'apprendimento senza supervisione per connettere gli utenti in tutto il mondo; L'utente chiede le sue esigenze. L'applicazione apprende questi schemi e raccomanda soggiorni e esperienze che rientrano nello stesso gruppo o cluster.
• Acquisti online: Siti Web online come Amazon utilizzano anche l'apprendimento senza supervisione per apprendere l'acquisto del cliente e raccomandare insieme i prodotti acquistati più frequentemente, un esempio di estrazione delle regole dell'associazione.
• Rilevamento delle frodi con carta di credito: Gli algoritmi di apprendimento senza supervisione apprendere vari modelli dell'utente e il loro utilizzo della carta di credito. Se la scheda viene utilizzata in parti che non corrispondono al comportamento, viene generato un allarme, che potrebbe essere contrassegnato in frode e vengono inviate chiamate per confermare se stanno usando la scheda.

Supervisionato contro l'apprendimento automatico non supervisionato: tabella di confronto

Ecco l'elenco di un confronto fianco a fianco tra apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato:

Fattori	Apprendimento supervisionato	Apprendimento senza supervisione
Definizione	Nell'apprendimento automatico supervisionato, gli algoritmi sono completamente addestrati attraverso dati etichettati.	Nell'apprendimento automatico non supervisionato, la formazione degli algoritmi si basa su dati senza etichetta.
Feedback	Nell'apprendimento supervisionato, il modello richiede un feedback diretto per verificare se prevede l'output corretto.	Nell'apprendimento non supervisionato, il modello non prende feedback.
Scopo	L'apprendimento supervisionato mira a formare un modello per prevedere un output quando il modello riceve nuovi dati.	L'apprendimento senza supervisione mira a trovare un modello nascosto con le solite intuizioni da un set di dati sconosciuto.
Predizione	Il modello può prevedere l'output di una procedura.	Il modello deve trovare un modello nascosto nei dati.
Supervisione	Richiede una corretta supervisione per la formazione del modello.	Non richiede alcuna supervisione per addestrare un modello.
Complessità computazionale	Ha un'alta complessità computazionale.	Ha una bassa complessità computazionale.
Input Output	L'utente fornisce input al modello con l'output.	L'utente fornisce solo dati di input.
Analisi	Richiede un'analisi offline.	Richiede analisi in tempo reale.
Precisione	L'apprendimento supervisionato fornisce risultati accurati.	L'apprendimento senza supervisione fornisce risultati moderati.
Sotto-domini	L'apprendimento supervisionato ha problemi di classificazione e regressione.	L'apprendimento senza supervisione ha problemi di estrazione del clustering e delle regole di associazione.
Algoritmi	L'apprendimento supervisionato ha algoritmi diversi come regressione logistica, albero decisionale, regressione lineare, logica bayesiana, macchina vettoriale di supporto, classificazione multi-classe, ecc.	L'apprendimento non supervisionato ha algoritmi diversi come algoritmi clustering, apriori e knn.
Intelligenza artificiale	Non è abbastanza vicino all'intelligenza artificiale perché un utente deve addestrare un modello per ogni dati e prevedere solo l'output corretto.	È più vicino all'intelligenza artificiale perché è simile a un bambino che impara di tutto dalla sua esperienza.

Conclusione

Speriamo che ci siamo riusciti a spiegarti la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato. Abbiamo aggiunto tutti i dettagli essenziali su queste tecniche di apprendimento automatico. Queste tecniche di apprendimento automatico sono diverse ma essenziali al loro posto. A nostro avviso, l'apprendimento automatico senza supervisione è più accurato dell'apprendimento supervisionato in quanto impara tutto da solo per fornire il miglior risultato possibile. Tuttavia, molte persone raccomandano l'apprendimento automatico supervisionato in quanto hanno input adeguati e output previsti.