Aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado

Supervisionado e sem supervisão são dois tipos principais de tarefas no campo de aprendizado de máquina. Essas duas tarefas são usadas em diferentes situações em vários tipos de conjuntos de dados. A principal diferença entre o aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado é que o aprendizado supervisionado é feito quando temos informações sobre a saída do projeto.

Portanto, o aprendizado supervisionado é usado para aprender a função de um projeto ou encontrar a relação entre entrada e saída. Por outro lado, o aprendizado não supervisionado não funciona sob as saídas rotuladas (não há saídas predefinidas ou finais), pois aprende cada etapa para encontrar a saída de acordo.

Muitas pessoas estão confusas entre aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado. O artigo explica tudo sobre as diferenças entre supervisão e aprendizado de máquina não supervisionado.

O que é supervisionado o aprendizado de máquina?

A aprendizagem supervisionada treina um sistema por dados bem "rotulados". Um dados rotulado significa que alguns dos dados são marcados com a saída correta. É semelhante a uma pessoa aprendendo coisas com outra pessoa. A aprendizagem supervisionada é usada para regressão e classificação para prever a saída de um procedimento. Algoritmos na aprendizagem supervisionada Aprenda com os dados de treinamento rotulados, o que é benéfico para prever resultados de dados imprevisíveis. Leva tempo para construir, dimensionar e implantar modelos precisos de aprendizado de máquina com sucesso. Além disso, o aprendizado supervisionado também precisa de uma equipe especializada de cientistas de dados qualificados.

Alguns algoritmos populares de aprendizado supervisionado são vizinhos mais vizinhos, classificadores ingênuos, árvores de decisão e redes neurais.

Exemplo: Suponha que tenhamos livros de diferentes disciplinas, o aprendizado supervisionado pode identificar os livros para classificá -los de acordo com o tipo de assunto. Para a identificação adequada dos livros, treinamos a máquina, fornecendo dados como cores, nome, tamanho, idioma de cada livro. Após o treinamento apropriado, começamos a testar um novo conjunto de livros, e o sistema treinado identifica tudo usando algoritmos.

A aprendizagem supervisionada oferece uma maneira de coletar a saída de dados dos resultados anteriores e otimizar os critérios de desempenho. Este aprendizado de máquina é benéfico para resolver diferentes tipos de problemas de computação do mundo real.

Como funciona o aprendizado de máquina supervisionado?

Os algoritmos de máquinas supervisionados são treinados para prever a saída do projeto fornecido. Abaixo estão as etapas do aprendizado supervisionado para treinar qualquer algoritmo.

Primeiro, encontre o tipo de conjunto de dados de treinamento e colete os dados rotulados.

Agora, divida todos os conjuntos de dados de treinamento entre o conjunto de dados de teste, o conjunto de dados de validação e o conjunto de dados de treinamento. Após dividir os dados, determinar os recursos de entrada do conjunto de dados de treinamento deve ter conhecimento adequado para que seu modelo possa prever corretamente a saída. Em seguida, determine o algoritmo necessário para esse modelo, como uma árvore de decisão, máquina de suporte de suporte, etc. Depois de determinar o algoritmo, execute o algoritmo no conjunto de dados de treinamento.

Em alguns casos, os usuários precisam de um conjunto de validação como um parâmetro de controle, um subconjunto do conjunto de dados de treinamento. Por fim, você pode avaliar a precisão do modelo, dando um conjunto de testes e, se o seu modelo prever corretamente a saída, seu modelo estará correto.

Vamos ver um exemplo para entender como funciona o aprendizado de máquina supervisionado. Neste exemplo, temos formas diferentes, como quadrados, círculos, triângulos, etc. Agora temos que treinar os dados como tais:

• Se a forma tiver quatro lados, deve ser rotulado como o quadrado.
• Se a forma tiver três lados, deve ser rotulado como o triângulo.
• Se a forma não tiver lados, deve ser rotulado como o círculo.

Quando usamos um novo modelo no sistema, o sistema diferencia e detecta quadrados, triângulos e círculos.

Tipos de algoritmos de aprendizado supervisionado

Existem dois tipos de problema na aprendizagem supervisionada e são:

Classificação

Esses algoritmos são usados ​​quando uma variável de saída categórica significa quando um usuário compara duas coisas diferentes: Falso True, Pros-Const, etc. Alguns dos algoritmos de classificação são máquinas vetoriais de suporte, filtragem de spam, árvores de decisão, floresta aleatória e regressão logística.

Regressão

Esses algoritmos são usados ​​quando há uma relação entre e variáveis ​​de entrada e saída. A regressão é usada para prever variáveis ​​contínuas, como tendências de mercado, previsão do tempo, etc. Alguns dos algoritmos de regressão são árvores de regressão, regressão linear, regressão linear bayesiana, regressão não linear e regressão polinomial.

Vantagens e desvantagens do aprendizado supervisionado

Vantagens

• A aprendizagem supervisionada oferece uma maneira de coletar os dados de experiências anteriores e prever as saídas.
• É benéfico para otimizar o desempenho através da experiência.
• Os usuários podem usar o aprendizado supervisionado para resolver diferentes tipos de problemas de computação do mundo real.
• O sistema de feedback oferece uma ótima opção para verificar se prevê a saída correta.

Desvantagens

• Na aprendizagem supervisionada, o treinamento requer alto tempo de computação.
• Os usuários exigem vários exemplos para todas as aulas enquanto treinam um classificador, depois classificar o Big Data se torna um desafio complexo.
• Os usuários podem atravessar o limite quando o conjunto de treinamento não tem nenhum exemplo que você precisa em uma aula.

Formulários

• Bioinformática: A aprendizagem supervisionada é popular neste campo, como é usado em nossas vidas diárias. Informações biológicas como impressões digitais, detecção de rosto, textura da íris e muito mais são armazenadas como dados em nossos smartphones e outros dispositivos para proteger dados e aumentar a segurança do sistema.
• Reconhecimento de fala: O algoritmo é treinado para aprender a voz e reconhecê -lo mais tarde. Muitos assistentes de voz populares como Siri, Alexa e Google Assistant Use Aprendizagem Supervisionada.
• Detecção de spam: Este aplicativo ajuda a prevenir o cibercrime; Os aplicativos são treinados para detectar mensagens e e-mails irreais e baseados em computador e alertar o usuário se forem spam ou falsamente.
• Reconhecimento de objetos para visão: O algoritmo é treinado com um enorme conjunto de dados dos mesmos objetos ou semelhantes para identificar o objeto mais tarde como ou quando ele aparecer.

O que é o aprendizado de máquina não supervisionado?

A aprendizagem não supervisionada é uma técnica de aprendizado de máquina, no qual um usuário não precisa supervisionar um modelo para o projeto. Em vez disso, os usuários precisam permitir um modelo para o trabalho e descobrir as informações automaticamente. Portanto, o aprendizado não supervisionado funciona para lidar com dados não marcados. Em palavras simples, esse tipo de aprendizado de máquina visa encontrar padrões e a estrutura a partir dos dados ou entrada fornecidos.

A aprendizagem não supervisionada oferece uma ótima maneira de executar tarefas de processamento altamente complexas do que o aprendizado supervisionado. No entanto, pode ser altamente imprevisível do que outros procedimentos de aprendizado profundo, aprendizado natural e aprendizado de reforço. Ao contrário da aprendizagem supervisionada, o aprendizado não supervisionado é usado para resolver associação e agrupamento.

A aprendizagem não supervisionada é benéfica para encontrar todos os tipos de padrões de dados desconhecidos. Existe o fato de que você pode facilmente obter dados não identificados em comparação com dados rotulados, para que o aprendizado não supervisionado possa ajudar a concluir o procedimento sem os dados rotulados.

Por exemplo, temos um modelo que não requer nenhum treinamento de dados ou não temos dados apropriados para prever a saída. Portanto, não damos nenhuma supervisão, mas fornecemos o conjunto de dados de entrada para permitir um modelo para encontrar os padrões adequados dos dados. O modelo usará algoritmos apropriados para treinamento e dividirá os elementos do projeto conforme suas diferenças. No exemplo acima da aprendizagem supervisionada, explicamos o procedimento para obter a saída prevista. No entanto, na aprendizagem não supervisionada, o modelo treinará os dados em si e depois dividirá o livro no grupo conforme seus recursos.

Como o aprendizado não supervisionado funciona?

Vamos entender o aprendizado não supervisionado pelo exemplo abaixo:

Temos dados de entrada não marcados que incluem diferentes frutas, mas não são categorizados e a saída também não é fornecida. Primeiro, temos que interpretar os dados brutos para encontrar todos os padrões ocultos dos dados fornecidos. Agora aplicará os algoritmos apropriados, como árvores de decisão, agrupamento K-Means, etc.

Depois de implementar o algoritmo apropriado, os algoritmos dividirão o objeto de dados em combinações com base na diferença e na semelhança entre os diferentes objetos. O processo de aprendizado não supervisionado é explicado como em:

Quando o sistema recebe dados não marcados ou brutos no sistema, o aprendizado não supervisionado começa a executar a interpretação. O sistema tenta entender as informações e receber dados para iniciar o procedimento usando algoritmos na interpretação. Depois disso, os algoritmos começam a dividir as informações de dados em partes de acordo com suas semelhanças e diferenças. Uma vez que o sistema obtém os detalhes dos dados brutos, ele cria o grupo para definir os dados de acordo. Por fim, ele inicia o processamento e fornece os melhores dados de saída precisos possíveis dos dados brutos.

Tipos de algoritmo de aprendizado não supervisionado

Existem dois tipos de problemas na aprendizagem não supervisionada, e eles são:

Clustering

É um método agrupar objetos em clusters de acordo com as diferenças e semelhanças entre os objetos. A análise de cluster funciona para encontrar os pontos em comum entre diferentes objetos de dados, então os categoriza de acordo com a ausência e presença daqueles pontos em comum em particular.

Associação

É um método usado para encontrar relacionamentos entre várias variáveis ​​em um grande banco de dados. Ele também funciona para determinar o conjunto de itens que está acontecendo juntos em um conjunto de dados específico. Muitas pessoas acreditam que a associação torna a estratégia de marketing altamente eficaz, como uma pessoa que compra itens X e tende a comprar itens Y. Portanto, a associação oferece uma maneira de encontrar a relação entre x e y.

Vantagens e desvantagens do aprendizado não supervisionado

Vantagens

• A aprendizagem não supervisionada é benéfica para encontrar os padrões de dados, porque não é possível em métodos normais.
• É o melhor procedimento ou ferramenta para os cientistas de dados, porque é benéfico para aprender e entender os dados brutos.
• Os usuários podem adicionar rótulos após classificar os dados, por isso é mais fácil para as saídas.
• O aprendizado não supervisionado é o mesmo que a inteligência humana, porque o modelo aprende tudo lentamente para calcular as saídas.

Desvantagens

• O modelo aprende tudo sem ter nenhum conhecimento prévio.
• Há mais complexidade com mais recursos.
• A aprendizagem não supervisionada é um procedimento demorado.

Formulários

• Host fica: O aplicativo usa aprendizado não supervisionado para conectar os usuários em todo o mundo; o usuário consulta seus requisitos. O aplicativo aprende esses padrões e recomenda estadias e experiências que se enquadram no mesmo grupo ou cluster.
• Compras online: Sites on -line como a Amazon também usam aprendizado sem supervisão para aprender a compra do cliente e recomendar os produtos mais frequentemente comprados juntos, um exemplo de mineração de regras de associação.
• Detecção de fraude de cartão de crédito: Algoritmos de aprendizado sem supervisão aprendem sobre vários padrões do usuário e seu uso do cartão de crédito. Se o cartão for usado em partes que não correspondem ao comportamento, um alarme é gerado, o que pode ser marcado por fraude, e as chamadas são dadas para confirmar se estão usando o cartão.

Aprendizado de máquina supervisionado versus não supervisionado: Tabela de comparação

Aqui está a lista de uma comparação lado a lado entre o aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado:

Fatores	Aprendizado supervisionado	Aprendizado não supervisionado
Definição	No aprendizado de máquina supervisionado, os algoritmos são completamente treinados por meio de dados rotulados.	No aprendizado de máquina não supervisionado, o treinamento de algoritmos é baseado em dados não marcados.
Opinião	Na aprendizagem supervisionada, o modelo recebe feedback direto para verificar se prevê a saída correta.	Na aprendizagem não supervisionada, o modelo não recebe feedback.
Mirar	A aprendizagem supervisionada visa treinar um modelo para prever uma saída quando o modelo recebe novos dados.	A aprendizagem não supervisionada visa encontrar um padrão oculto com as idéias usuais por um conjunto de dados desconhecido.
Predição	O modelo pode prever a saída de um procedimento.	O modelo precisa encontrar um padrão oculto nos dados.
Supervisão	Requer supervisão adequada para treinar o modelo.	Não requer nenhuma supervisão para treinar um modelo.
Complexidade computacional	Tem alta complexidade computacional.	Tem baixa complexidade computacional.
Entrada/saída	O usuário fornece entrada para o modelo com a saída.	O usuário fornece apenas dados de entrada.
Analisação	Requer uma análise offline.	Requer análise em tempo real.
Precisão	Aprendizagem supervisionada fornece resultados precisos.	Aprendizado não supervisionado fornece resultados moderados.
Subdomínios	A aprendizagem supervisionada tem problemas de classificação e regressão.	A aprendizagem não supervisionada tem problemas de mineração de agrupamentos e regra de associação.
Algoritmos	A aprendizagem supervisionada possui algoritmos diferentes, como regressão logística, árvore de decisão, regressão linear, lógica bayesiana, máquina de vetor de suporte, classificação de várias classes, etc.	A aprendizagem não supervisionada possui algoritmos diferentes, como algoritmos de clustering, apriori e KNN.
Inteligência artificial	Não está perto o suficiente da inteligência artificial, porque um usuário precisa treinar um modelo para todos os dados e prever apenas a saída correta.	É mais próximo da inteligência artificial porque é semelhante a uma criança aprendendo tudo com sua experiência.

Conclusão

Esperamos ter conseguido explicar a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado. Adicionamos todos os detalhes essenciais sobre essas técnicas de aprendizado de máquina. Essas técnicas de aprendizado de máquina são diferentes, mas essenciais em seu lugar. Em nossa opinião, o aprendizado de máquina não supervisionado é mais preciso do que o aprendizado supervisionado, pois aprende tudo sozinho para fornecer o melhor resultado possível. No entanto, muitas pessoas recomendam o aprendizado de máquina supervisionado, pois possuem entradas apropriadas e saídas previstas.