В чем заключаются основные различия между методами обучения без учителя и с учителем?

Основные различия между методами обучения без учителя и с учителем заключаются в следующем:

Тип данных: data-light.ru

• Обучение с учителем использует размеченные данные, где каждый пример состоит из пары: объекта для анализа (например, изображения, текста или числового набора) и правильного ответа — метки. data-light.ru
• Обучение без учителя работает с неразмеченными данными, где алгоритм самостоятельно выявляет скрытую структуру: находит группы, аномалии или ключевые признаки. data-light.ru

Цель обучения: data-light.ru

• Обучение с учителем направлено на точное предсказание. data-light.ru Модель учится устанавливать связь между выходными и входными данными. habr.com
• Обучение без учителя направлено на исследование данных и выявление закономерностей. data-light.ru

Требования к данным: data-light.ru

• Обучение с учителем требует большого объёма размеченных данных. data-light.ru
• Обучение без учителя может работать с меньшим количеством данных. data-light.ru

Долгосрочная перспектива: data-light.ru

• Если данные быстро меняются, то обучение без учителя может быть более гибким, так как работа алгоритма не зависит от наличия разметки. data-light.ru
• Обучение с учителем, напротив, потребует регулярного обновления меток и переобучения модели. data-light.ru

Таким образом, обучение с учителем используется чаще, чем обучение без учителя, потому что оно точнее и эффективнее. habr.com Обучение без учителя, в свою очередь, можно применять для поиска скрытых закономерностей в данных, которые модели обучения с учителем не смогут обнаружить. habr.com