Контрольоване та неконтрольоване навчання — це два основних типи парадигм машинного навчання, які служать різним цілям, що залежать від характеру даних і цілей поставленого завдання. Розуміння того, коли використовувати навчання під наглядом, а не навчання без нагляду, має вирішальне значення для розробки ефективних моделей машинного навчання. Вибір між цими двома підходами залежить від наявності позначених даних, бажаного результату та базової структури набору даних.
Кероване навчання – це тип машинного навчання, коли модель навчається на позначеному наборі даних. У контрольованому навчанні алгоритм вчиться зіставляти вхідні дані з правильним виходом за допомогою навчальних прикладів. Ці навчальні приклади складаються з пар введення-виведення, де вхідні дані супроводжуються відповідним правильним виходом або цільовим значенням. Метою навчання під наглядом є вивчення функції відображення вхідних змінних на вихідні змінні, які потім можна використовувати для прогнозування невидимих даних.
Контрольоване навчання зазвичай використовується, коли відомий бажаний вихід і мета полягає в тому, щоб дізнатися про зв’язок між вхідними та вихідними змінними. Його зазвичай застосовують у таких завданнях, як класифікація, де метою є передбачення міток класу нових екземплярів, і регресія, де метою є передбачення постійного значення. Наприклад, у сценарії навчання під керівництвом ви можете навчити модель передбачати, чи є електронний лист спамом, на основі вмісту електронного листа та статусу спаму/не спаму попередніх електронних листів.
З іншого боку, неконтрольоване навчання — це тип машинного навчання, коли модель навчається на немаркованому наборі даних. У неконтрольованому навчанні алгоритм вивчає шаблони та структури з вхідних даних без явного зворотного зв’язку щодо правильного результату. Мета неконтрольованого навчання полягає в тому, щоб дослідити базову структуру даних, виявити приховані закономірності та отримати значущі ідеї без потреби в позначених даних.
Навчання без нагляду зазвичай використовується, коли мета полягає в дослідженні даних, пошуку прихованих закономірностей і групуванні схожих точок даних разом. Його часто застосовують у таких завданнях, як кластеризація, де метою є згрупування подібних точок даних у кластери на основі їхніх характеристик, і зменшення розмірності, де метою є зменшення кількості функцій, зберігаючи важливу інформацію в даних. Наприклад, у сценарії неконтрольованого навчання ви можете використовувати кластеризацію для групування клієнтів на основі їх купівельної поведінки без будь-яких попередніх знань про сегменти клієнтів.
Вибір між навчанням під контролем і без нього залежить від кількох факторів. Якщо у вас є позначений набір даних і ви хочете передбачити конкретні результати, контрольоване навчання є відповідним вибором. З іншого боку, якщо у вас є набір даних без міток і ви хочете дослідити структуру даних або знайти приховані закономірності, навчання без нагляду підійде більше. У деяких випадках для використання переваг обох підходів можна використовувати комбінацію методик під наглядом і без нагляду, відомих як напівконтрольоване навчання.
Рішення про використання навчання під наглядом або навчання без нагляду в машинному навчанні залежить від наявності позначених даних, характеру завдання та бажаного результату. Розуміння відмінностей між контрольованим і неконтрольованим навчанням має важливе значення для розробки ефективних моделей машинного навчання, які можуть отримувати значущі ідеї та робити точні прогнози з даних.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning