Overvåget og ikke-overvåget læring er to grundlæggende typer af maskinlæringsparadigmer, der tjener forskellige formål baseret på arten af dataene og målene for den aktuelle opgave. At forstå, hvornår man skal bruge superviseret træning kontra ikke-superviseret træning er afgørende for at designe effektive maskinlæringsmodeller. Valget mellem disse to tilgange afhænger af tilgængeligheden af mærkede data, det ønskede resultat og den underliggende struktur af datasættet.
Supervised learning er en type maskinlæring, hvor modellen trænes på et mærket datasæt. I superviseret læring lærer algoritmen at kortlægge inputdata til det korrekte output ved at blive præsenteret for træningseksempler. Disse træningseksempler består af input-output-par, hvor inputdataene er ledsaget af den tilsvarende korrekte output- eller målværdi. Målet med overvåget læring er at lære en kortlægningsfunktion fra inputvariable til outputvariable, som derefter kan bruges til at lave forudsigelser på usete data.
Superviseret læring bruges typisk, når det ønskede output er kendt, og målet er at lære sammenhængen mellem input- og outputvariablerne. Det anvendes almindeligvis i opgaver som klassificering, hvor målet er at forudsige klasseetiketterne for nye forekomster, og regression, hvor målet er at forudsige en kontinuerlig værdi. I et overvåget læringsscenarie kan du f.eks. træne en model til at forudsige, om en e-mail er spam eller ej, baseret på indholdet af e-mailen og den mærkede spam/ikke-spam-status for tidligere e-mails.
På den anden side er uovervåget læring en type maskinlæring, hvor modellen trænes på et umærket datasæt. Ved uovervåget læring lærer algoritmen mønstre og strukturer fra inputdataene uden eksplicit feedback på det korrekte output. Målet med uovervåget læring er at udforske den underliggende struktur af dataene, opdage skjulte mønstre og udtrække meningsfuld indsigt uden behov for mærkede data.
Uovervåget læring er almindeligt anvendt, når målet er at udforske dataene, finde skjulte mønstre og gruppere lignende datapunkter sammen. Det anvendes ofte i opgaver som clustering, hvor målet er at gruppere lignende datapunkter i klynger baseret på deres funktioner, og dimensionalitetsreduktion, hvor målet er at reducere antallet af funktioner og samtidig bevare den væsentlige information i dataene. For eksempel kan du i et uovervåget læringsscenarie bruge klyngedannelse til at gruppere kunder baseret på deres købsadfærd uden forudgående kendskab til kundesegmenter.
Valget mellem superviseret og uovervåget læring afhænger af flere faktorer. Hvis du har et mærket datasæt og ønsker at forudsige specifikke resultater, er superviseret læring det rigtige valg. På den anden side, hvis du har et umærket datasæt og ønsker at udforske datastrukturen eller finde skjulte mønstre, er uovervåget læring mere velegnet. I nogle tilfælde kan en kombination af både superviserede og uovervågede teknikker, kendt som semi-superviseret læring, bruges til at udnytte fordelene ved begge tilgange.
Beslutningen om at bruge overvåget træning versus uovervåget træning i maskinlæring afhænger af tilgængeligheden af mærkede data, opgavens art og det ønskede resultat. Forståelse af forskellene mellem overvåget og uovervåget læring er afgørende for at designe effektive maskinlæringsmodeller, der kan udtrække meningsfuld indsigt og lave præcise forudsigelser fra data.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvad er tekst til tale (TTS), og hvordan fungerer det med kunstig intelligens?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Hvad betyder et større datasæt egentlig?
- Hvad er nogle eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hvad er ensamble learning?
- Hvad hvis en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sikre sig at vælge den rigtige?
- Har en maskinlæringsmodel brug for supervision under træningen?
- Hvad er de vigtigste parametre, der bruges i neurale netværksbaserede algoritmer?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning