Uczenie nadzorowane i nienadzorowane w uczeniu maszynowym

Co to jest uczenie nadzorowane i Nienadzorowane?
Uczenie nienadzorowane zakłada brak obecności oczekiwanego wyjścia w danych uczących. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, które zwykle wykorzystuje dane oznaczone przez człowieka, uczenie nienadzorowane umożliwia modelowanie gęstości prawdopodobieństwa danych wejściowych.
Dowiedz się więcej na pl.wikipedia.org

Uczenie maszynowe (ML) to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI), która koncentruje się na rozwoju algorytmów umożliwiających maszynom uczenie się na podstawie danych. Jest to proces dający komputerom możliwość uczenia się i ulepszania pewnych zadań bez ich wyraźnego programowania. Algorytmy ML można podzielić na dwa rodzaje: uczenie nadzorowane i uczenie bez nadzoru.

Uczenie nadzorowane to metoda trenowania modelu przy użyciu oznaczonych danych. Zestaw danych zawiera zarówno zmienne wejściowe, jak i wyjściowe, a celem jest przewidywanie zmiennej wyjściowej na podstawie danych wejściowych. Na przykład, jeśli chcesz zbudować model, który przewiduje cenę domu na podstawie jego cech, takich jak rozmiar, lokalizacja i liczba sypialni, potrzebujesz zestawu danych, który zawiera ceny domów z tymi cechami. Algorytm uczy się na podstawie zbioru danych, a następnie może przewidzieć cenę nowego domu na podstawie jego cech.

Z drugiej strony, uczenie bez nadzoru polega na trenowaniu modelu przy użyciu nieoznakowanych danych. Zestaw danych zawiera tylko zmienne wejściowe, a celem jest znalezienie wzorców i relacji w danych. Na przykład, jeśli chcesz grupować klientów na podstawie ich zachowań zakupowych, potrzebujesz zestawu danych, który zawiera informacje, takie jak kupowane przez nich przedmioty i częstotliwość zakupów. Algorytm uczy się na podstawie zestawu danych, a następnie może grupować klientów o podobnych zachowaniach zakupowych.

Sieci neuronowe są wykorzystywane zarówno w uczeniu nadzorowanym, jak i nienadzorowanym. Są one zestawem algorytmów wzorowanych na strukturze ludzkiego mózgu. Sieć neuronowa składa się z warstw połączonych ze sobą węzłów lub neuronów, które przetwarzają informacje. Warstwa wejściowa odbiera dane, a warstwa wyjściowa generuje wynik. Warstwy ukryte pomiędzy nimi przetwarzają informacje i tworzą połączenia pomiędzy warstwą wejściową i wyjściową.

Metody uczenia gradientowego dla sieci neuronowych działają poprzez dostosowanie wag połączeń między neuronami w sieci. Wagi określają, jak duży wpływ ma każdy neuron na wyjście. Algorytm rozpoczyna się od losowych wag i iteracyjnie dostosowuje je, aby zminimalizować błąd między przewidywanym wyjściem a rzeczywistym wyjściem. Proces ten nazywany jest propagacją wsteczną i stanowi podstawę większości szkoleń sieci neuronowych.

Algorytm składa się z kilku elementów, w tym danych wejściowych, wyjściowych, struktur danych i struktur kontrolnych. Dane wejściowe to dane przetwarzane przez algorytm, a dane wyjściowe to wynik tego przetwarzania. Struktury danych służą do przechowywania danych i manipulowania nimi, a struktury sterujące określają kolejność, w jakiej algorytm przetwarza dane.

Podsumowując, uczenie nadzorowane i nienadzorowane to dwie metody uczenia modeli uczenia maszynowego. W obu metodach wykorzystywane są sieci neuronowe, a metody uczenia gradientowego dostosowują wagi połączeń między neuronami w celu zminimalizowania błędu. Algorytm składa się z kilku elementów, w tym danych wejściowych, wyjściowych, struktur danych i struktur kontrolnych. Algorytmy uczenia maszynowego uczą się na podstawie danych i mogą być wykorzystywane do różnych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i analiza predykcyjna.

FAQ
Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to zastosowanie sztucznej inteligencji, które umożliwia systemom komputerowym automatyczne uczenie się i doskonalenie na podstawie doświadczenia bez konieczności ich wyraźnego programowania. Obejmuje ono wykorzystanie algorytmów i modeli statystycznych do analizowania i wyciągania wniosków z dużych zbiorów danych oraz podejmowania dokładnych prognoz lub decyzji w oparciu o wzorce i trendy w danych. Dwa główne typy uczenia maszynowego to uczenie nadzorowane, w którym model jest trenowany na oznaczonych danych, oraz uczenie bez nadzoru, w którym model uczy się identyfikować wzorce w nieoznaczonych danych.