В чем заключается разница между методами обучения с учителем и без учителя в задачах Data Mining?

Основное различие между обучением с учителем и без учителя в задачах Data Mining заключается в наличии размеченных данных. 2

Обучение с учителем предполагает, что алгоритм получает как входные данные, так и соответствующие им метки — заранее известные правильные ответы. 2 Это позволяет напрямую контролировать процесс обучения и точно оценивать качество модели. 2 Обучение с учителем применяют в задачах, где нужно классифицировать объекты или делать точные прогнозы. 2 Примеры: медицинская диагностика, выявление спама и мошенничества, распознавание речи. 1

Обучение без учителя работает с неразмеченными данными, где таких меток нет. 2 Алгоритм самостоятельно выявляет скрытую структуру: находит группы, аномалии или ключевые признаки. 2 Результат не всегда имеет однозначную интерпретацию. 2 Обучение без учителя особенно полезно, когда нужно исследовать данные, выявить скрытые связи или подготовить основу для дальнейшего анализа. 2 Примеры: сегментация клиентов, обнаружение аномалий, анализ потребительской корзины. 1

Таким образом, обучение с учителем направлено на точное предсказание, а обучение без учителя — на исследование данных и выявление закономерностей. 2

Выбор подхода зависит от задачи, структуры данных и доступных ресурсов. 2