В чем преимущества и недостатки supervised learning по сравнению с unsupervised?

Преимущества supervised learning по сравнению с unsupervised:

• Supervised learning:
• даёт точные результаты для конкретных задач; www.simform.com
• хорошо справляется с задачами классификации и регрессии; www.simform.com
• предоставляет чёткие метрики производительности для оценки модели; www.simform.com
• работает с размеченными датасетами; www.simform.com
• позволяет напрямую сравнивать предсказанные и реальные результаты. www.simform.com

Недостатки supervised learning:

• требует больших объёмов размеченных данных; www.simform.com
• подготовка обучающих данных может быть длительной и дорогой; www.simform.com
• в процессе разметки может возникнуть предвзятость человека; www.simform.com
• плохо справляется с незнакомыми или новыми ситуациями; www.simform.com
• может переобучиться на обучающих данных, что приведёт к плохому обобщению. www.simform.com

Преимущества unsupervised learning:

• обнаруживает скрытые закономерности и структуры в данных; www.simform.com
• не требует размеченных обучающих данных; www.simform.com
• уменьшает предвзятость человека при интерпретации данных; www.simform.com
• эффективно работает с многомерными данными; www.simform.com
• адаптируется к новым, неизвестным закономерностям в реальном времени. www.simform.com

Недостатки unsupervised learning:

• не имеет чётких метрик оценки; www.simform.com
• может давать трудноинтерпретируемые результаты; www.simform.com
• может обнаруживать нерелевантные закономерности в шумных данных; www.simform.com
• требует тщательного выбора признаков, чтобы избежать misleading outcomes; www.simform.com
• часто нуждается в интерпретации человека для получения действенных выводов. www.simform.com

Выбор между этими подходами зависит от конкретной задачи и доступных данных. www.ibm.com