Обучение с учителем и обучение без учителя — это два фундаментальных подхода к машинному обучению.
Обучение с учителем — это процесс обучения модели на размеченном наборе данных, при котором для каждого входного параметра предоставляется правильный результат. Цель этого процесса — создать модель, используя исторические данные, чтобы сделать точные прогнозы на основе новых, невидимых данных.
Существует два основных типа контролируемого обучения: классификация и регрессия. Классификация используется, когда вывод представляет собой дискретную метку, например, в задаче бинарной классификации, где выводом является либо «да», либо «нет». Регрессия используется, когда выход представляет собой непрерывное значение, например, в задаче, цель которой состоит в том, чтобы предсказать цену дома на основе его размера и местоположения.
Одним из ключевых преимуществ обучения с учителем является то, что оно позволяет использовать самые разные архитектуры моделей, включая линейные модели, деревья решений и нейронные сети. Кроме того, алгоритмы контролируемого обучения можно использовать для самых разных приложений, от обработки естественного языка до компьютерного зрения и не только.
Некоторые из основных ограничений обучения с учителем заключаются в том, что для обучения модели требуется большой объем размеченных данных, и модель может делать только прогнозы в рамках обучающих данных, поэтому он может быть не в состоянии хорошо обобщать новые, невидимые данные.
Обучение без учителя – это процесс обучения модели на немаркированном наборе данных. Целью этого процесса является обнаружение скрытых закономерностей или структуры в данных. Например, в задаче обучения без учителя по кластеризации набора данных изображений модель будет группировать похожие изображения вместе без каких-либо предварительных знаний о том, какими должны быть эти группы.
Существуют различные типы алгоритмов обучения без учителя, такие как кластеризация, уменьшение размерности и обнаружение аномалий. Алгоритмы кластеризации, такие как K-средние и иерархическая кластеризация, группируют схожие точки данных вместе. Алгоритмы уменьшения размерности, такие как анализ главных компонентов (PCA) и линейный дискриминантный анализ (LDA), сокращают количество признаков в наборе данных, сохраняя при этом наиболее важную информацию. Алгоритмы обнаружения аномалий, такие как One-Class SVM и Isolation Forest, идентифицируют точки данных, которые не соответствуют шаблонам в остальной части набора данных.
Обучение без учителя имеет ряд преимуществ перед обучением с учителем. Одним из основных преимуществ является то, что он не требует помеченных данных. Это означает, что его можно применять к наборам данных, где выходная переменная неизвестна или ее трудно получить. Кроме того, неконтролируемое обучение может обнаружить скрытые закономерности или взаимосвязи в данных, которые могут быть не очевидны или не видны при использовании контролируемых методов обучения. Это может привести к лучшему пониманию основной структуры данных и может быть использовано для сжатия данных и извлечения признаков.
Неконтролируемое обучение имеет ограничения с точки зрения интерпретируемости и обобщения. Может быть трудно понять обнаруженные шаблоны, а результаты могут различаться в зависимости от начальных условий. Кроме того, модели неконтролируемого обучения более склонны к переоснащению и их труднее оценивать из-за отсутствия размеченных данных.
Обучение без учителя часто используется в качестве этапа предварительной обработки для обучения с учителем. Например, алгоритмы уменьшения размерности можно использовать для уменьшения количества признаков в наборе данных, упрощая обучение модели и уменьшая переоснащение. Алгоритмы кластеризации можно использовать для группировки похожих точек данных вместе, а затем использовать эти группы в качестве меток для контролируемой задачи обучения.
Подводя итоги, обучение с учителем — это процесс обучения модели на размеченных данных для получения прогнозов, а обучение без учителя — это процесс обнаружения скрытых закономерностей или структуры в неразмеченных данных. Оба подхода имеют свои уникальные варианты использования и могут использоваться вместе для повышения производительности модели машинного обучения.
