教師あり学習と教師なし学習: 違いと比較

教師あり学習と教師なし学習の機械学習フレームワークは、知識とフレームワークのパフォーマンス指標を理解することによって一連の問題を解決するために使用されます。 畳み込みニューラル ネットワークは、複数の、または実質的に相互接続された処理コンポーネントで構成される情報処理システムであり、これらの教師ありおよび教師なし学習アプローチを幅広いアプリケーションで使用します。

この記事は、機械学習アプローチの両方のパラダイムがどのように機能するかを詳細に理解するのに役立ちます。

主なポイント

1. 教師あり学習ではトレーニングにラベル付きデータが必要ですが、教師なし学習ではラベルなしデータが使用されます。
2. 教師あり学習アルゴリズムは入力データに基づいて結果を予測しますが、教師なし学習アルゴリズムはデータ内のパターンと構造を発見します。
3. 教師あり学習は分類と回帰タスクに適していますが、教師なし学習はクラスタリングと次元削減に優れています。

教師あり学習と教師なし学習

教師あり学習は、ラベル付けされたデータを使用して入力変数と出力変数の関係を学習する機械学習の一種です。教師なし学習は、アルゴリズムが独自にパターンや構造を見つける機械学習の一種で、クラスタリングや異常検出に使用されます。

学習アルゴリズムと機械学習に関連するアプローチの XNUMX つに教師あり学習があります。これには、ラベル付けされた情報を割り当てて、そこから特定のパターンまたは機能的な目的を導き出す必要があります。

教師あり学習では、教師あり学習の結果を決定する重要な要素として知られる最も望ましい出力値を投影しながら、入力項目 (配列) を割り当てる必要があることに言及することが重要です。教師あり学習の最も重要な特徴は、必要な情報が既知であり、正しく分類されていることです。

一方、教師なし学習は、構造化されていない入力情報から相関関係を推測し、推測された関係に基づいて結果を導き出す別のタイプのパラダイムです。 教師なし学習では、生データから階層と接続を抽出しようとします。

教師なし学習では監視の要件はありません。 むしろ、内部監査は、オペレータが入力する入力データから独自に実行されます。

比較表

比較のパラメータ	教師あり学習	教師なし学習
種類	教師あり学習で解決できる問題には XNUMX 種類あります。 つまり、分類と回帰	クラスタリングと関連付けは、教師なし学習を使用して解決できる XNUMX 種類の問題です。
入出力関係	供給されたフレームワークに従ってアウトプットが計算され、インプットが分析されます。	アウトプットは個別に計算され、インプットは分析のみです。
精度	非常に正確です。	不正確な場合もあります。
時間	オフラインおよび入力フレームワーク分析が行われます。	本質的にリアルタイム。
分析	分析と計算の複雑さのレベルは高いです。	解析率は高くなりますが、計算量は少なくなります。

教師あり学習とは

教師あり学習手法では、タスクを完了するためのトレーニング例と目標シーケンス (出力テンプレート) をコンピューターに与えるシステムまたはマシンのプログラミングが必要になります。 「監督」という用語は、タスクや活動を監視し、指示することを意味します。

しかし、教師ありAIはどこで使用されるのでしょうか？パターン認識回帰、クラスタリング、人工ニューラルネットワークなどで使用されます。

システムは、モデルにロードされた情報によって指示されます。これにより、データを事前定義されたアルゴリズムに切り分けて、後で同様の発生から同様の結果を期待するのと同じように、将来の発生を予測しやすくなります。 トレーニングは、タグ付けされたサンプルで行われます。

ニューラルネットの入力シーケンスは、出力にも関連する構造をトレーニングします。

アルゴリズムは、繰り返し戦略によってテストデータから「学習」し、情報を証明し、深い分類で正しい答えに最適化します。 教師あり学習手法は教師なし学習手法よりも信頼性が高くなりますが、データを適切に分類するには人間の関与が必要です。

回帰は、予測変数と XNUMX つ以上の外生変数との関連性を判断するための統計手法であり、将来の出来事を予測するために一般的に使用されます。 線形回帰 独立因子は XNUMX つだけですが、結果変数は XNUMX つであるため、分析が使用されます。

教師なし学習とは

教師なし学習は、非構造化生データを使用して結論を​​出す次のタイプのニューラル ネットワーク アルゴリズムです。 教師なし機械学習は、ラベル付けされていないデータの根底にあるパターンまたはグループを明らかにすることを目的としています。

これは、データ探索に最も一般的に使用されます。 教師なし学習は、ソースまたは宛先が不明であるという事実によって区別されます。

監視された学習と比較して、教師なしの機械学習では、ユーザーはより複雑なデータ処理を実行できます。 一方、教師なし機械学習は、他の自発的学習アプローチよりも不安定になる可能性があります。

セグメンテーション、異常検出、人工ニューラルネットワーク、その他の教師なし学習技術などがその例です。

データに関する知識がほとんどないため、教師なし分類器は分類器よりも困難です。 比較可能なサンプルのグループ化、ウェーブレット変換、およびベクトル空間モデルは、一般的な教師なし学習の問題です。

アルゴリズムを学習する教師なし技術はリアルタイムで行われます。つまり、パラダイムはゼロパーセントの遅延で行われ、出力は自然ツールで計算され、すべての入力データが評価され、オペレーターの前でラベル付けされます。複数のスタイルの学習と生データの分類を理解します。 教師なし学習手法の最も大きな利点は、リアルタイムのデータ処理です​​。

教師あり学習と教師なし学習の主な違い

1. 教師あり学習は回帰と分類の問題に使用され、教師なし学習は関連付けと微分の目的に使用されます。
2. 入力データとフレームワークは教師あり学習パラダイムに供給されますが、教師なし学習フレームワークには入力のみが供給されます。
3. 教師あり学習では正確で正確な結果が得られますが、教師なし学習では結果が常に正確であるとは限りません。
4. 教師あり学習ではフィードバックが得られますが、教師なし学習ではフィードバックを取り込むメカニズムはありません。
5. 教師あり学習はオフライン分析を使用しますが、教師なし学習は本質的にリアルタイムです。

参考情報

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