Aprendizagem Supervisionada vs Não Supervisionada: Diferença e Comparação

Os frameworks de aprendizado de máquina de aprendizado supervisionado e não supervisionado são usados ​​para resolver uma série de problemas por meio da compreensão do conhecimento e dos indicadores de desempenho do framework. As redes neurais convolucionais, que são sistemas de processamento de informações que consistem em componentes de processamento múltiplos ou substancialmente interconectados, usam essas abordagens de aprendizado supervisionado e não supervisionado em uma ampla gama de aplicações.

Este artigo ajudará você a entender como os dois paradigmas da abordagem de aprendizado de máquina funcionam em detalhes com comparação lado a lado para facilitar a diferenciação.

Principais lições

1. O Aprendizado Supervisionado requer dados rotulados para treinamento, enquanto o Aprendizado Não Supervisionado trabalha com dados não rotulados.
2. Os algoritmos de aprendizado supervisionado preveem resultados com base nos dados de entrada, enquanto os algoritmos de aprendizado não supervisionado descobrem padrões e estruturas nos dados.
3. O Aprendizado Supervisionado é melhor para tarefas de classificação e regressão, enquanto o Aprendizado Não Supervisionado se destaca em agrupamento e redução de dimensionalidade.

Aprendizagem Supervisionada vs Aprendizagem Não Supervisionada

O aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina que usa dados rotulados para aprender a relação entre variáveis ​​de entrada e variáveis ​​de saída. O aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o algoritmo encontra padrões ou estruturas por conta própria, usados ​​para agrupamento e detecção de anomalias.

Uma das abordagens conectadas com algoritmos de aprendizado e aprendizado de máquina é o aprendizado supervisionado, que envolve a atribuição de informações rotuladas para derivar um padrão específico ou propósito funcional a partir dele.

É importante mencionar que a aprendizagem supervisionada envolve atribuir um item de entrada, uma matriz, ao mesmo tempo em que projeta o valor de saída mais desejável, conhecido como fator crítico que determina o resultado da aprendizagem supervisionada. A característica mais importante da aprendizagem supervisionada é que as informações necessárias sejam conhecidas e categorizadas corretamente.

O aprendizado não supervisionado, por outro lado, é outro tipo de paradigma que infere correlações a partir de informações de entrada não estruturadas e obtém um resultado com base em suas relações inferidas. O aprendizado não supervisionado busca extrair hierarquia e conexões de dados brutos.

Não há necessidade de monitoramento no aprendizado não supervisionado. Em vez disso, uma auditoria interna é realizada por conta própria a partir dos dados de entrada que o operador insere.

Tabela de comparação

Parâmetros de comparação	Aprendizagem Supervisionada	Aprendizagem não supervisionada
Tipos	Existem dois tipos de problemas que podem ser resolvidos com o aprendizado supervisionado. ou seja, classificação e regressão	Clustering e associação são dois tipos de problemas que podem ser resolvidos usando aprendizado não supervisionado.
Relação Saída-Entrada	A saída é calculada de acordo com a estrutura alimentada e a entrada é analisada.	A saída é calculada independentemente e a entrada é analisada apenas.
Precisão	Muito preciso.	Pode ser impreciso às vezes.
Horário	A análise off-line e da estrutura de entrada ocorre.	Natureza em tempo real.
Análise	O nível de análise e complexidade computacional é alto.	A taxa de análise é maior, mas a complexidade computacional é menor.

O que é Aprendizagem Supervisionada?

A técnica de aprendizagem supervisionada envolve a programação de um sistema ou máquina em que o computador recebe exemplos de treinamento e uma sequência de metas (modelo de saída) para completar uma tarefa. O termo 'supervisionar' significa supervisionar e dirigir tarefas e atividades.

Mas onde pode ser supervisionado ai usado? É usado principalmente em regressão de reconhecimento de padrão, agrupamento e neural artificial.

O sistema é direcionado por informações carregadas no modelo, o que facilita a antecipação de ocorrências futuras, assim como esculpir os dados em um algoritmo predefinido e esperar resultados semelhantes de uma ocorrência semelhante posteriormente. O treinamento é feito com amostras marcadas.

A sequência de entrada das redes neurais treina a estrutura, que também está relacionada com as saídas.

O algoritmo “aprende” com os dados de teste por estratégia repetida, comprovou a informação e otimizou para a resposta certa na classificação profunda. Embora as técnicas de aprendizado supervisionado sejam mais confiáveis ​​do que os métodos de aprendizado não supervisionado, elas precisam do envolvimento humano para categorizar adequadamente os dados.

A regressão é uma técnica estatística para determinar a conexão entre uma variável preditora e uma ou mais variáveis ​​exógenas, e é comumente usada para prever eventos futuros. Regressão linear A análise é usada porque há apenas um fator independente, mas uma variável de resultado.

O que é Aprendizagem Não Supervisionada?

O aprendizado não supervisionado é o próximo tipo de algoritmo de rede neural que usa dados brutos não estruturados para tirar conclusões. O aprendizado de máquina não supervisionado visa descobrir padrões ou agrupamentos subjacentes em dados que não foram rotulados.

É mais comumente usado para exploração de dados. O aprendizado não supervisionado se distingue pelo fato de que a origem ou o destino são desconhecidos.

Em comparação com o aprendizado monitorado, o aprendizado de máquina não supervisionado permite que os usuários executem processamentos de dados mais complicados. Por outro lado, o aprendizado de máquina não supervisionado pode ser mais errático do que outras abordagens de aprendizado espontâneo.

Segmentação, detecção de anormalidade, neural artificial e outras técnicas de aprendizado não supervisionadas são exemplos.

Como quase não temos conhecimento dos dados, os classificadores não supervisionados são mais desafiadores do que os classificadores. Agrupar amostras comparáveis, transformar wavelet e modelos de espaço vetorial são problemas comuns de aprendizado não supervisionado.

A técnica não supervisionada de aprendizado de algoritmos ocorre em tempo real, ou seja, o paradigma ocorre com zero por cento de atraso, e a saída é calculada em uma ferramenta da natureza, com todos os dados de entrada sendo avaliados e rotulados na frente do operador, permitindo que eles compreender vários estilos de aprendizagem e categorização de dados brutos. O maior benefício da técnica de aprendizagem não supervisionada é o processamento de dados em tempo real.

Principais diferenças entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado

1. O aprendizado supervisionado é usado para problemas de regressão e classificação, enquanto o aprendizado não supervisionado é usado para propósitos de associação e diferenciação.
2. Os dados de entrada e uma estrutura são alimentados para o paradigma de aprendizado supervisionado, enquanto apenas a entrada é alimentada para a estrutura de aprendizado não supervisionado.
3. Resultados exatos e precisos são obtidos por meio do aprendizado supervisionado, enquanto que, no aprendizado não supervisionado, o resultado nem sempre é preciso.
4. O feedback é obtido no aprendizado supervisionado, enquanto nenhum mecanismo de entrada de feedback está disponível para o aprendizado não supervisionado.
5. O aprendizado supervisionado usa análise off-line, enquanto o aprendizado não supervisionado é em tempo real por natureza.

Referências

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

Última atualização: 13 de julho de 2023