Co to jest Uczenie nadzorowane i Nienadzorowane?

Co to jest Uczenie nadzorowane i Nienadzorowane?

Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom uczenie się i podejmowanie decyzji na podstawie danych. W ramach uczenia maszynowego istnieją różne podejścia, w tym uczenie nadzorowane i nienadzorowane. Co to dokładnie oznacza?

Uczenie nadzorowane

Uczenie nadzorowane to technika uczenia maszynowego, w której komputer jest szkolony na podstawie danych wejściowych i odpowiadających im oczekiwanych wyników. W tym przypadku mamy do czynienia z danymi oznaczonymi, które są używane do nauczenia modelu przewidywania lub klasyfikacji.

W uczeniu nadzorowanym istnieje zbiór danych treningowych, który składa się z przykładów wejściowych i odpowiadających im etykiet. Na podstawie tych danych komputer jest w stanie nauczyć się wzorców i zależności, które umożliwiają mu dokonywanie przewidywań lub klasyfikacji dla nowych, nieznanych danych.

Przykładem uczenia nadzorowanego może być system, który na podstawie danych dotyczących cech samochodów (takich jak marka, model, rok produkcji, cena) przewiduje ich wartość rynkową. Model jest trenowany na podstawie danych historycznych, a następnie może być używany do przewidywania wartości nowych samochodów na podstawie ich cech.

Uczenie nienadzorowane

Uczenie nienadzorowane to inna technika uczenia maszynowego, w której komputer jest szkolony na podstawie danych wejściowych bez dostępu do oczekiwanych wyników. W tym przypadku mamy do czynienia z danymi nieoznaczonymi, które są używane do odkrywania ukrytych wzorców, struktur lub grup w danych.

W uczeniu nienadzorowanym nie ma etykiet ani informacji zwrotnych, które wskazywałyby komputerowi, czy jego wyniki są poprawne czy nie. Zamiast tego komputer analizuje dane i próbuje znaleźć własne wzorce i struktury. To podejście jest szczególnie przydatne w przypadku danych, które są trudne do oznaczenia lub gdy nie znamy oczekiwanych wyników.

Przykładem uczenia nienadzorowanego może być grupowanie danych klientów na podstawie ich zachowań zakupowych. Komputer analizuje dane dotyczące zakupów i próbuje znaleźć grupy klientów o podobnych preferencjach lub nawykach zakupowych. Dzięki temu można tworzyć bardziej ukierunkowane strategie marketingowe lub personalizowane oferty dla poszczególnych grup klientów.

Podsumowanie

Uczenie nadzorowane i nienadzorowane to dwa różne podejścia w ramach uczenia maszynowego. Uczenie nadzorowane polega na szkoleniu komputera na podstawie danych oznaczonych, aby nauczyć go przewidywać lub klasyfikować nowe dane. Uczenie nienadzorowane polega natomiast na analizie danych nieoznaczonych w celu odkrycia ukrytych wzorców lub struktur.

Oba podejścia mają swoje zastosowania i mogą być używane w różnych dziedzinach, takich jak przewidywanie cen, analiza danych, segmentacja klientów i wiele innych. Wybór odpowiedniego podejścia zależy od rodzaju danych, które mamy do dyspozycji i celu, jaki chcemy osiągnąć.

Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na podstawie danych wejściowych i odpowiadających im etykiet. Uczenie nienadzorowane natomiast polega na szkoleniu algorytmu bez dostarczania mu etykiet, co pozwala mu samodzielnie odkrywać wzorce i struktury w danych.

Link do strony: https://batfinanse.pl/