Как выбрать подход? Машинное обучение «с учителем» или «без учителя»?

Выбор между подходами машинного обучения «с учителем» и «без учителя» зависит от конкретных задач и условий.

Обучение с учителем подразумевает, что машине заранее дают понять, какой ответ будет считаться правильным. yandex.cloud Под учителем здесь понимается обучающая выборка с размеченными нужным образом данными либо тот, кто указывает правильные ответы в процессе обучения. yandex.cloud Этот тип обучения подходит для решения задач классификации и регрессии. skillbox.ru

Обучение без учителя актуально ввиду большого количества неразмеченных, хаотично собранных данных. yandex.cloud Машина должна сама найти связи между отдельными данными, выявить закономерности, подобрать шаблоны и отсортировать объекты в загруженном датасете. yandex.cloud Этот тип обучения используется для глубокого анализа больших данных, когда информации так много, что классифицировать всё вручную для обучения алгоритмов невозможно. skillbox.ru

Также существует обучение с частичным привлечением учителя, когда используется набор обучающих данных как с размеченными, так и с неразмеченными данными. habr.com Это полезно, когда трудно извлечь соответствующие функции из больших объёмов. habr.com

Для выбора подходящего подхода рекомендуется обратиться к специалисту.