Überwachtes und unüberwachtes Lernen sind die beiden Techniken des maschinellen Lernens. Beide Techniken werden jedoch in unterschiedlichen Szenarien und mit unterschiedlichen Datensätzen verwendet. Nachfolgend finden Sie eine Erläuterung beider Lernmethoden sowie eine Tabelle mit ihren Unterschieden.
Überwachtes maschinelles Lernen:
Überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der Modelle anhand gekennzeichneter Daten trainiert werden. Beim überwachten Lernen müssen Modelle die Zuordnungsfunktion finden, um die Eingabevariable (X) der Ausgabevariable (Y) zuzuordnen.
Beim überwachten Lernen ist eine Aufsicht zum Trainieren des Modells erforderlich. Dies ähnelt dem Lernen eines Schülers in Anwesenheit eines Lehrers. Überwachtes Lernen kann für zwei Arten von Problemen eingesetzt werden: Einstufung Und Rückschritt .
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Beispiel: Angenommen, wir haben ein Bild von verschiedenen Obstsorten. Die Aufgabe unseres Supervised-Learning-Modells besteht darin, die Früchte zu identifizieren und entsprechend zu klassifizieren. Um das Bild beim überwachten Lernen zu identifizieren, geben wir sowohl die Eingabedaten als auch die Ausgabe dafür an, was bedeutet, dass wir das Modell anhand der Form, Größe, Farbe und des Geschmacks jeder Frucht trainieren. Sobald das Training abgeschlossen ist, testen wir das Modell, indem wir die neuen Früchte bereitstellen. Das Modell identifiziert die Frucht und prognostiziert die Ausgabe mithilfe eines geeigneten Algorithmus.
Unüberwachtes maschinelles Lernen:
Unüberwachtes Lernen ist eine weitere Methode des maschinellen Lernens, bei der Muster aus den unbeschrifteten Eingabedaten abgeleitet werden. Das Ziel des unbeaufsichtigten Lernens besteht darin, die Struktur und Muster aus den Eingabedaten zu finden. Unüberwachtes Lernen erfordert keine Aufsicht. Stattdessen findet es selbstständig Muster aus den Daten.
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Unüberwachtes Lernen kann für zwei Arten von Problemen eingesetzt werden: Clustering Und Verband .
Beispiel: Um das unbeaufsichtigte Lernen zu verstehen, verwenden wir das oben angegebene Beispiel. Im Gegensatz zum überwachten Lernen wird das Modell hier also nicht überwacht. Wir stellen dem Modell lediglich den Eingabedatensatz zur Verfügung und ermöglichen dem Modell, die Muster aus den Daten zu finden. Mit Hilfe eines geeigneten Algorithmus trainiert sich das Modell selbst und teilt die Früchte entsprechend den ähnlichsten Merkmalen in verschiedene Gruppen ein.
Die Hauptunterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen sind nachstehend aufgeführt:
| Überwachtes Lernen | Unbeaufsichtigtes Lernen |
|---|---|
| Überwachte Lernalgorithmen werden anhand gekennzeichneter Daten trainiert. | Unüberwachte Lernalgorithmen werden anhand unbeschrifteter Daten trainiert. |
| Das überwachte Lernmodell nutzt direktes Feedback, um zu prüfen, ob es die korrekte Ausgabe vorhersagt oder nicht. | Das Modell des unbeaufsichtigten Lernens nimmt kein Feedback entgegen. |
| Das überwachte Lernmodell sagt die Ausgabe voraus. | Das Modell des unbeaufsichtigten Lernens findet die verborgenen Muster in Daten. |
| Beim überwachten Lernen werden dem Modell zusammen mit der Ausgabe Eingabedaten bereitgestellt. | Beim unbeaufsichtigten Lernen werden dem Modell nur Eingabedaten bereitgestellt. |
| Das Ziel des überwachten Lernens besteht darin, das Modell so zu trainieren, dass es die Ausgabe vorhersagen kann, wenn ihm neue Daten vorliegen. | Das Ziel des unbeaufsichtigten Lernens besteht darin, verborgene Muster und nützliche Erkenntnisse aus dem unbekannten Datensatz zu finden. |
| Überwachtes Lernen erfordert eine Aufsicht, um das Modell zu trainieren. | Beim unüberwachten Lernen ist keine Aufsicht zum Trainieren des Modells erforderlich. |
| Überwachtes Lernen kann in folgende Kategorien eingeteilt werden: Einstufung Und Rückschritt Probleme. | Unüberwachtes Lernen kann klassifiziert werden in Clustering Und Verbände Probleme. |
| Überwachtes Lernen kann in den Fällen eingesetzt werden, in denen wir sowohl die Eingabe als auch die entsprechenden Ausgaben kennen. | Unüberwachtes Lernen kann in den Fällen eingesetzt werden, in denen wir nur Eingabedaten und keine entsprechenden Ausgabedaten haben. |
| Das überwachte Lernmodell liefert ein genaues Ergebnis. | Das Modell des unbeaufsichtigten Lernens kann im Vergleich zum überwachten Lernen zu weniger genauen Ergebnissen führen. |
| Überwachtes Lernen ist nicht annähernd mit echter künstlicher Intelligenz vergleichbar, da wir dabei zunächst das Modell für alle Daten trainieren und erst dann kann es die korrekte Ausgabe vorhersagen. | Unüberwachtes Lernen kommt der echten künstlichen Intelligenz näher, da es auf ähnliche Weise lernt, wie ein Kind durch seine Erfahrungen alltägliche Dinge lernt. |
| Es umfasst verschiedene Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Support Vector Machine, Mehrklassenklassifizierung, Entscheidungsbaum, Bayes'sche Logik usw. | Es umfasst verschiedene Algorithmen wie Clustering, KNN und Apriori-Algorithmus. |