Övervakad och oövervakad inlärning är de två teknikerna för maskininlärning. Men båda teknikerna används i olika scenarier och med olika datamängder. Nedan ges förklaringen av båda inlärningsmetoderna tillsammans med deras skillnadstabell.
Övervakad maskininlärning:
Supervised learning är en maskininlärningsmetod där modeller tränas med hjälp av märkt data. Vid övervakat lärande måste modeller hitta mappningsfunktionen för att mappa indatavariabeln (X) med utdatavariabeln (Y).
Övervakat lärande behöver handledning för att träna modellen, vilket liknar när en elev lär sig saker i närvaro av en lärare. Övervakat lärande kan användas för två typer av problem: Klassificering och Regression .
Läs mer Övervakad maskininlärning
Exempel: Anta att vi har en bild av olika typer av frukter. Uppgiften för vår övervakade inlärningsmodell är att identifiera frukterna och klassificera dem därefter. Så för att identifiera bilden i övervakad inlärning kommer vi att ge indata samt utdata för det, vilket innebär att vi tränar modellen efter form, storlek, färg och smak på varje frukt. När utbildningen är klar kommer vi att testa modellen genom att ge den nya uppsättningen frukt. Modellen kommer att identifiera frukten och förutsäga resultatet med hjälp av en lämplig algoritm.
Oövervakad maskininlärning:
Oövervakad inlärning är en annan maskininlärningsmetod där mönster härleds från omärkta indata. Målet med oövervakat lärande är att hitta strukturen och mönstren från indata. Oövervakat lärande behöver ingen handledning. Istället hittar den egna mönster från data.
Läs mer Maskininlärning utan tillsyn
Oövervakat lärande kan användas för två typer av problem: Klustring och Förening .
Exempel: För att förstå det oövervakade lärandet kommer vi att använda exemplet ovan. Så till skillnad från övervakat lärande kommer vi här inte att ge någon handledning till modellen. Vi kommer bara att tillhandahålla indatadataset till modellen och låta modellen hitta mönstren från data. Med hjälp av en lämplig algoritm kommer modellen att träna upp sig själv och dela in frukterna i olika grupper efter de mest lika egenskaperna mellan dem.
De viktigaste skillnaderna mellan övervakat och oövervakat lärande ges nedan:
| Övervakat lärande | Oövervakat lärande |
|---|---|
| Övervakade inlärningsalgoritmer tränas med hjälp av märkta data. | Oövervakade inlärningsalgoritmer tränas med hjälp av omärkta data. |
| Övervakad inlärningsmodell tar direkt feedback för att kontrollera om den förutsäger korrekt utdata eller inte. | Oövervakad inlärningsmodell tar ingen feedback. |
| Modell för övervakad inlärning förutsäger resultatet. | Oövervakad inlärningsmodell hittar de dolda mönstren i data. |
| Vid övervakat lärande tillhandahålls indata till modellen tillsammans med utdata. | Vid oövervakat lärande tillhandahålls endast indata till modellen. |
| Målet med övervakat lärande är att träna modellen så att den kan förutsäga resultatet när den får nya data. | Målet med oövervakat lärande är att hitta de dolda mönstren och användbara insikter från den okända datamängden. |
| Övervakat lärande behöver handledning för att träna modellen. | Oövervakat lärande behöver ingen handledning för att träna modellen. |
| Övervakat lärande kan kategoriseras i Klassificering och Regression problem. | Oövervakat lärande kan klassificeras i Klustring och Föreningar problem. |
| Övervakat lärande kan användas för de fall där vi känner såväl input som motsvarande utdata. | Oövervakat lärande kan användas för de fall där vi bara har indata och inga motsvarande utdata. |
| Övervakad inlärningsmodell ger ett korrekt resultat. | Oövervakad inlärningsmodell kan ge mindre exakta resultat jämfört med övervakat lärande. |
| Övervakad inlärning är inte i närheten av sann artificiell intelligens, eftersom vi i detta först tränar modellen för varje data, och sedan kan bara den förutsäga rätt utdata. | Oövervakat lärande är mer nära den sanna artificiella intelligensen eftersom den lär sig på samma sätt som ett barn lär sig dagliga rutinsaker genom sina erfarenheter. |
| Den innehåller olika algoritmer som linjär regression, logistisk regression, stödvektormaskin, multiklassklassificering, beslutsträd, Bayesiansk logik, etc. | Den innehåller olika algoritmer som Clustering, KNN och Apriori-algoritmer. |