Überwachtes vs. unbeaufsichtigtes Lernen: Unterschied und Vergleich

Die Frameworks für maschinelles Lernen des überwachten und nicht überwachten Lernens werden verwendet, um eine Reihe von Problemen zu lösen, indem das Wissen und die Leistungsindikatoren des Frameworks verstanden werden. Faltungsneuronale Netze, bei denen es sich um Informationsverarbeitungssysteme handelt, die aus mehreren oder im Wesentlichen miteinander verbundenen Verarbeitungskomponenten bestehen, verwenden diese überwachten und nicht überwachten Lernansätze in einem breiten Anwendungsbereich.

Dieser Artikel hilft Ihnen zu verstehen, wie beide Paradigmen des maschinellen Lernansatzes im Detail funktionieren, mit einem direkten Vergleich zur leichteren Unterscheidung.

Key Take Away

1. Supervised Learning benötigt beschriftete Daten für das Training, während Unsupervised Learning mit nicht beschrifteten Daten arbeitet.
2. Algorithmen für überwachtes Lernen sagen Ergebnisse basierend auf Eingabedaten voraus, während Algorithmen für nicht überwachtes Lernen Muster und Strukturen in den Daten entdecken.
3. Überwachtes Lernen eignet sich besser für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben, während unüberwachtes Lernen sich durch Clustering und Dimensionsreduktion auszeichnet.

Überwachtes Lernen vs. unbeaufsichtigtes Lernen

Überwachtes Lernen ist eine Form des maschinellen Lernens, das gekennzeichnete Daten verwendet, um die Beziehung zwischen Eingabevariablen und Ausgabevariablen zu lernen. Unüberwachtes Lernen ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem der Algorithmus selbstständig Muster oder Strukturen findet, die für Folgendes verwendet werden: Clustering und Anomalieerkennung.

Einer der Ansätze im Zusammenhang mit Lernalgorithmen und maschinellem Lernen ist überwachtes Lernen, bei dem markierte Informationen zugewiesen werden, um daraus ein bestimmtes Muster oder einen funktionalen Zweck abzuleiten.

Es ist wichtig zu erwähnen, dass überwachtes Lernen die Zuweisung eines Eingabeelements, eines Arrays, bei gleichzeitiger Projektion des wünschenswertesten Ausgabewerts beinhaltet, der als kritischer Faktor für das Ergebnis des überwachten Lernens bezeichnet wird. Das wichtigste Merkmal des überwachten Lernens besteht darin, dass die erforderlichen Informationen bekannt und richtig kategorisiert sind.

Unüberwachtes Lernen hingegen ist eine andere Art von Paradigma, das Korrelationen aus unstrukturierten Eingabeinformationen ableitet und ein Ergebnis basierend auf seinen abgeleiteten Beziehungen ableitet. Unüberwachtes Lernen versucht, Hierarchien und Verbindungen aus Rohdaten zu extrahieren.

Beim unüberwachten Lernen ist keine Überwachung erforderlich. Vielmehr wird anhand der Eingabedaten, die der Bediener eingibt, ein internes Audit durchgeführt.

Vergleichstabelle

Vergleichsparameter	Überwachtes Lernen	Unbeaufsichtigtes Lernen
Typen	Es gibt zwei Arten von Problemen, die mit überwachtem Lernen gelöst werden können. dh Klassifikation und Regression	Clusterbildung und Assoziation sind zwei Arten von Problemen, die durch unüberwachtes Lernen gelöst werden können.
Output-Input-Beziehung	Der Output wird nach dem Fed-Framework berechnet und der Input analysiert.	Die Ausgabe wird unabhängig berechnet und die Eingabe wird nur analysiert.
Genauigkeit	Sehr akkurat.	Es kann manchmal ungenau sein.
Uhrzeit	Es findet eine Offline- und Input-Framework-Analyse statt.	Echtzeit in der Natur.
Analyse	Die Analyse- und Berechnungskomplexität ist hoch.	Das Analyseverhältnis ist höher, aber die Berechnungskomplexität ist geringer.

Was ist überwachtes Lernen?

Bei der Technik des überwachten Lernens handelt es sich um die Programmierung eines Systems oder einer Maschine, bei der dem Computer Trainingsbeispiele und eine Zielsequenz (Ausgabevorlage) zur Erledigung einer Aufgabe vorgegeben werden. Der Begriff „Supervise“ bedeutet die Überwachung und Leitung von Aufgaben und Aktivitäten.

Aber wo darf überwachte KI eingesetzt werden? Es wird hauptsächlich in der Mustererkennung, Regression, Clustering und künstlichen Neuronen verwendet.

Das System wird von Informationen gesteuert, die in das Modell geladen werden, was es einfacher macht, zukünftige Ereignisse vorherzusehen, genauso wie die Daten in einen vordefinierten Algorithmus zu schnitzen und später ähnliche Ergebnisse von einem ähnlichen Ereignis zu erwarten. Das Training erfolgt mit markierten Proben.

Die Eingabesequenz neuronaler Netze trainiert die Struktur, die auch mit den Ausgaben zusammenhängt.

Der Algorithmus „lernt“ aus den Testdaten durch wiederholte Strategie hat die Informationen geprüft und für die richtige Antwort in der Tiefenklassifizierung optimiert. Techniken des überwachten Lernens sind zwar zuverlässiger als Methoden des unüberwachten Lernens, erfordern jedoch die Beteiligung des Menschen, um die Daten richtig zu kategorisieren.

Regression ist eine statistische Technik zur Bestimmung der Verbindung zwischen einer Prädiktorvariablen und einer oder mehreren exogenen Variablen und wird häufig zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse verwendet. Lineare Regression Analyse wird verwendet, da es nur einen unabhängigen Faktor, aber eine Ergebnisvariable gibt.

Was ist unüberwachtes Lernen?

Unüberwachtes Lernen ist die nächste Art von neuronalen Netzwerkalgorithmen, die unstrukturierte Rohdaten verwenden, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Unüberwachtes maschinelles Lernen zielt darauf ab, zugrunde liegende Muster oder Gruppierungen in Daten aufzudecken, die nicht gekennzeichnet wurden.

Es wird am häufigsten für die Datenexploration verwendet. Unüberwachtes Lernen zeichnet sich dadurch aus, dass entweder die Quelle oder das Ziel unbekannt ist.

Im Vergleich zum überwachten Lernen ermöglicht das unüberwachte maschinelle Lernen den Benutzern eine kompliziertere Datenverarbeitung. Andererseits kann unüberwachtes maschinelles Lernen unberechenbarer sein als andere spontane Lernansätze.

Segmentierung, Anomalieerkennung, künstliche neuronale und andere unüberwachte Lerntechniken sind Beispiele.

Da wir fast keine Kenntnis von den Daten haben, sind unbeaufsichtigte Klassifikatoren anspruchsvoller als Klassifikatoren. Gruppieren vergleichbarer Proben, Wavelet-Transformation und Vektorraummodelle sind häufige Probleme beim unbeaufsichtigten Lernen.

Die unüberwachte Technik des Lernens von Algorithmen erfolgt in Echtzeit, dh das Paradigma erfolgt mit null Prozent Verzögerung, und die Ausgabe wird in einem Naturtool berechnet, wobei alle Eingabedaten vor dem Bediener ausgewertet und gekennzeichnet werden, was ihm dies ermöglicht mehrere Lernstile und die Kategorisierung von Rohdaten verstehen. Der größte Vorteil der unbeaufsichtigten Lerntechnik ist die Datenverarbeitung in Echtzeit.

Hauptunterschiede zwischen überwachtem Lernen und unbeaufsichtigtem Lernen

1. Überwachtes Lernen wird für Regressions- und Klassifikationsprobleme verwendet, während unüberwachtes Lernen für Assoziations- und Differenzierungszwecke verwendet wird.
2. Eingabedaten und ein Framework werden dem Paradigma des überwachten Lernens zugeführt, wohingegen dem Framework des nicht überwachten Lernens nur Eingaben zugeführt werden.
3. Durch überwachtes Lernen werden genaue und präzise Ergebnisse erzielt, während beim unüberwachten Lernen das Ergebnis nicht immer genau ist.
4. Beim überwachten Lernen wird Feedback eingeholt, während beim unüberwachten Lernen kein Feedback-Aufnahmemechanismus zur Verfügung steht.
5. Überwachtes Lernen verwendet Offline-Analysen, während unüberwachtes Lernen in Echtzeit stattfindet.

Bibliographie

1. https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
2. https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b

Letzte Aktualisierung: 13. Juli 2023