Begeleid en onbewaakt leren zijn twee fundamentele typen machine learning-paradigma's die verschillende doeleinden dienen, gebaseerd op de aard van de gegevens en de doelstellingen van de taak die moet worden uitgevoerd. Begrijpen wanneer training onder toezicht versus training zonder toezicht moet worden gebruikt, is cruciaal bij het ontwerpen van effectieve machine learning-modellen. De keuze tussen deze twee benaderingen hangt af van de beschikbaarheid van gelabelde data, het gewenste resultaat en de onderliggende structuur van de dataset.
Begeleid leren is een vorm van machinaal leren waarbij het model wordt getraind op een gelabelde dataset. Bij begeleid leren leert het algoritme invoergegevens aan de juiste uitvoer toe te wijzen door trainingsvoorbeelden te krijgen. Deze trainingsvoorbeelden bestaan uit input-output-paren, waarbij de inputgegevens vergezeld gaan van de bijbehorende correcte output- of doelwaarde. Het doel van begeleid leren is om een mappingfunctie te leren van invoervariabelen naar uitvoervariabelen, die vervolgens kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen op basis van onzichtbare gegevens.
Begeleid leren wordt doorgaans gebruikt wanneer de gewenste output bekend is en het doel is om de relatie tussen de input- en outputvariabelen te leren. Het wordt vaak toegepast bij taken zoals classificatie, waarbij het doel is om de klasselabels van nieuwe instanties te voorspellen, en bij regressie, waarbij het doel is om een continue waarde te voorspellen. In een gecontroleerd leerscenario kunt u bijvoorbeeld een model trainen om te voorspellen of een e-mail al dan niet spam is, op basis van de inhoud van de e-mail en de gelabelde spam/niet-spamstatus van eerdere e-mails.
Aan de andere kant is onbewaakt leren een vorm van machinaal leren waarbij het model wordt getraind op een ongelabelde dataset. Bij onbewaakt leren leert het algoritme patronen en structuren uit de invoergegevens zonder expliciete feedback over de juiste uitvoer. Het doel van onbewaakt leren is om de onderliggende structuur van de gegevens te verkennen, verborgen patronen te ontdekken en betekenisvolle inzichten te verkrijgen zonder de noodzaak van gelabelde gegevens.
Leren zonder toezicht wordt vaak gebruikt wanneer het doel is om de gegevens te verkennen, verborgen patronen te vinden en vergelijkbare gegevenspunten te groeperen. Het wordt vaak toegepast bij taken zoals clustering, waarbij het doel is om vergelijkbare datapunten in clusters te groeperen op basis van hun kenmerken, en dimensionaliteitsreductie, waarbij het doel is om het aantal kenmerken te verminderen terwijl de essentiële informatie in de gegevens behouden blijft. In een leerscenario zonder toezicht kunt u bijvoorbeeld clustering gebruiken om klanten te groeperen op basis van hun koopgedrag, zonder enige voorafgaande kennis van klantsegmenten.
De keuze tussen begeleid en onbegeleid leren hangt van verschillende factoren af. Als u een gelabelde dataset heeft en specifieke uitkomsten wilt voorspellen, is begeleid leren de juiste keuze. Aan de andere kant, als je een dataset zonder label hebt en de datastructuur wilt verkennen of verborgen patronen wilt ontdekken, is leren zonder toezicht geschikter. In sommige gevallen kan een combinatie van zowel begeleide als niet-gesuperviseerde technieken, bekend als semi-gesuperviseerd leren, worden gebruikt om de voordelen van beide benaderingen te benutten.
De beslissing om training onder toezicht versus training zonder toezicht te gebruiken bij machinaal leren hangt af van de beschikbaarheid van gelabelde gegevens, de aard van de taak en het gewenste resultaat. Het begrijpen van de verschillen tussen begeleid en onbewaakt leren is essentieel voor het ontwerpen van effectieve machine learning-modellen die betekenisvolle inzichten kunnen extraheren en nauwkeurige voorspellingen uit gegevens kunnen maken.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning