В каких случаях лучше использовать машинное обучение с учителем, а в каких — без?

Выбор между машинным обучением с учителем и без учителя зависит от конкретных задач и условий.

Обучение с учителем подходит для задач, когда имеется внушительный набор достоверных данных для обучения алгоритма. neurohive.io Этот метод используется для нейросетей, которые в дальнейшем будут решать задачи классификации: получать на входе большой объём данных и разделять информацию по заданным категориям. just-ai.com Также с его помощью можно научить нейросеть строить прогнозы на основе данных: оценивать недвижимость, предполагать изменение цен, создавать планы закупок. {6-host}

Обучение без учителя эффективно, когда размеченные данные отсутствуют или их создание сопряжено с трудностями. {9-host} Этот метод помогает выявлять скрытые закономерности и структуры в данных, которые иначе было бы сложно обнаружить. {9-host} Например, он используется для сегментации клиентов, обнаружения аномалий, анализа потребительской корзины, кластеризации документов, анализа социальных сетей, сжатия изображений. habr.com

Ещё один вариант — обучение с частичным привлечением учителя. neurohive.io habr.com Этот метод полезен, когда трудно извлечь из данных важные признаки или разметить все объекты — трудоёмкая задача. neurohive.io Например, его часто используют для решения медицинских задач, где небольшое количество размеченных данных может привести к значительному повышению точности. neurohive.io

Таким образом, выбор между этими методами определяется наличием данных, целью анализа и спецификой поставленной задачи. {9-host}