Чем отличается supervised от unsupervised обучения в машинном интеллекте?

Основное отличие supervised- и unsupervised-обучения в машинном интеллекте заключается в том, как они используют данные и их цели. www.geeksforgeeks.org

Supervised learning (обучение с учителем) использует размеченные данные, где каждый вход связан с соответствующим выходным меток. habr.com www.geeksforgeeks.org Цель — изучить взаимосвязь между входами и выходами, чтобы модель могла предсказывать результаты для новых данных. www.geeksforgeeks.org Например, классификация писем как спам или не спам. www.geeksforgeeks.org

Unsupervised learning (обучение без учителя) работает с неразмеченными данными, стремясь выявить скрытые закономерности или структуры внутри набора данных. habr.com www.geeksforgeeks.org Например, группировка клиентов по их покупательским привычкам или обнаружение аномалий в наборе данных. www.geeksforgeeks.org

Некоторые другие отличия:

• Сложность: supervised-обучение проще, так как модель учится на размеченных данных с чётким руководством. www.geeksforgeeks.org Unsupervised-обучение сложнее, так как модель должна находить закономерности без какого-либо руководства. www.geeksforgeeks.org
• Типы: supervised-обучение включает классификацию (для дискретных выходов) или регрессию (для непрерывных выходов), unsupervised-обучение — кластеризацию и ассоциацию. www.geeksforgeeks.org
• Проверка модели: модель supervised-обучения можно проверить и оценить с помощью размеченных тестовых данных, unsupervised-обучение нельзя проверить в традиционном смысле, так как нет меток. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, supervised-обучение лучше подходит для предсказательных задач с известными результатами, а unsupervised-обучение — для обнаружения связей и трендов в необработанных данных. www.geeksforgeeks.org