Чем отличается обучение с учителем от обучения без учителя в задаче классификации?

Основное отличие обучения с учителем от обучения без учителя в задаче классификации заключается в наличии размеченных данных. data-light.ru

Обучение с учителем предполагает, что для каждого примера из обучающего набора данных известен правильный ответ (метка). github.com Модель учится предсказывать метки для новых, ранее не виденных данных. github.com Например, при обучении задаче классификации изображений каждой отдельной картинке присваивается метка, означающая класс изображения (например, кошка или собака на фото). just-ai.com

Обучение без учителя работает с неразмеченными данными, где правильные ответы (метки) неизвестны. github.com Модель самостоятельно выявляет скрытую структуру: находит группы, аномалии или ключевые признаки. data-light.ru В этом случае результат не всегда имеет однозначную интерпретацию. data-light.ru

Некоторые другие отличия:

• Задачи и цели. github.com Обучение с учителем часто направлено на предсказание конкретных результатов (классификация, регрессия), тогда как обучение без учителя фокусируется на исследовании структур данных (кластеризация, уменьшение размерности). github.com
• Оценка результатов. github.com В обучении с учителем чёткость оценки облегчается наличием реальных меток, по которым можно судить о качестве модели. github.com В обучении без учителя оценка качества может быть менее прямолинейной из-за отсутствия явных критериев успеха. github.com
• Требования к данным. data-light.ru Обучение с учителем требует большого объёма размеченных данных, обучение без учителя может работать с меньшим количеством данных. data-light.ru

Выбор подхода зависит от задачи, структуры данных и доступных ресурсов. data-light.ru