В чем разница между Supervised и Unsupervised обучением при извлечении данных?

Разница между Supervised и Unsupervised обучением при извлечении данных заключается в том, как они используют данные и в их целях. www.geeksforgeeks.org

Supervised обучение (обучение с учителем) работает с размеченными данными, где каждый вход связан с соответствующим выходным меток. www.geeksforgeeks.org habr.com Цель — изучить взаимосвязь между входами и выходами, чтобы модель могла предсказывать результаты для новых данных. www.geeksforgeeks.org Примеры задач: классификация, регрессия, фильтрация спама, диагностика, прогнозирование. habr.com

Unsupervised обучение (обучение без учителя) работает с неразмеченными данными, цель — выявить скрытые закономерности или структуры внутри набора данных. www.geeksforgeeks.org habr.com Примеры задач: кластеризация, поиск аномалий, тематическое моделирование, сегментация. habr.com

Некоторые другие различия:

• Сложность вычислений: 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
• Возможность тестирования модели: Supervised обучение позволяет тестировать и оценивать модель с помощью размеченных тестовых данных. www.geeksforgeeks.org Unsupervised обучение нельзя протестировать 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