Co to jest Uczenie nadzorowane i Nienadzorowane?

Uczenie maszynowe jest dziedziną informatyki, która zajmuje się tworzeniem algorytmów i modeli, które umożliwiają komputerom uczenie się na podstawie danych. Istnieją różne podejścia do uczenia maszynowego, w tym uczenie nadzorowane i nienadzorowane. W tym artykule przyjrzymy się bliżej tym dwóm rodzajom uczenia maszynowego.

Uczenie nadzorowane

Uczenie nadzorowane jest jednym z najpopularniejszych rodzajów uczenia maszynowego. Polega ono na dostarczeniu komputerowi zestawu danych treningowych, w którym każdy przykład jest opisany przez zestaw cech i odpowiadającą mu etykietę lub wartość docelową. Celem uczenia nadzorowanego jest nauczenie komputera przewidywania etykiet lub wartości docelowych dla nowych, nieznanych wcześniej danych.

Przykład

Przyjrzyjmy się prostemu przykładowi uczenia nadzorowanego. Załóżmy, że mamy zbiór danych treningowych zawierający informacje o domach, takie jak powierzchnia, liczba pokoi i cena sprzedaży. Każdy przykład w zbiorze danych treningowych zawiera te cechy oraz odpowiadającą mu cenę sprzedaży. Naszym celem jest nauczenie komputera przewidywania ceny sprzedaży na podstawie cech domu.

W tym przypadku, uczenie nadzorowane polegałoby na dostarczeniu komputerowi tego zbioru danych treningowych i nauczeniu go tworzenia modelu, który będzie potrafił przewidywać ceny sprzedaży dla nowych domów na podstawie ich cech.

Uczenie nienadzorowane

Uczenie nienadzorowane jest innym rodzajem uczenia maszynowego, w którym komputer jest uczony na podstawie nieoznakowanych danych. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, w uczeniu nienadzorowanym nie dostarcza się komputerowi etykiet lub wartości docelowych. Celem uczenia nienadzorowanego jest odkrycie ukrytych wzorców, struktur lub grup w danych.

Przykład

Przyjrzyjmy się prostemu przykładowi uczenia nienadzorowanego. Załóżmy, że mamy zbiór danych zawierający informacje o klientach sklepu internetowego, takie jak wiek, płeć, preferencje zakupowe itp. Naszym celem jest znalezienie grup klientów o podobnych preferencjach zakupowych, aby móc dostosować naszą ofertę do ich potrzeb.

W tym przypadku, uczenie nienadzorowane polegałoby na analizie tych danych i znalezieniu grup klientów o podobnych preferencjach zakupowych. Komputer samodzielnie odkrywałby ukryte wzorce i struktury w danych, co pozwoliłoby nam lepiej zrozumieć naszych klientów i dostosować naszą ofertę do ich potrzeb.

Zastosowania uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego

Oba rodzaje uczenia maszynowego mają szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach. Uczenie nadzorowane jest często wykorzystywane w problemach klasyfikacji, regresji i predykcji. Może być stosowane do rozpoznawania obrazów, analizy sentymentu, prognozowania cen akcji i wielu innych zadań.

Uczenie nienadzorowane jest często wykorzystywane w zadaniach grupowania, redukcji wymiarowości i wykrywania anomalii. Może być stosowane do segmentacji klientów, analizy tekstu, analizy sieci społecznych i wielu innych zadań.

Podsumowanie

Uczenie nadzorowane i nienadzorowane są dwoma głównymi rodzajami uczenia maszynowego. Uczenie nadzorowane polega na dostarczeniu komputerowi danych treningowych z etykietami lub wartościami docelowymi, aby nauczyć go przewidywania tych etykiet dla nowych danych. Uczenie nienadzorowane polega na analizie nieoznakowanych danych w celu odkrycia ukrytych wzorców lub struktur. Oba rodzaje uczenia maszynowego mają szerokie zastosowanie i są niezwykle ważne w dzisiejszym świecie technologii.

Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na podstawie danych wejściowych i odpowiadających im etykiet. Uczenie nienadzorowane natomiast polega na szkoleniu algorytmu bez dostarczania mu etykiet, a zamiast tego, algorytm samodzielnie znajduje wzorce i struktury w danych wejściowych.

Link do strony: https://batfinanse.pl/