Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis (ML) yra dvi esminės sritys, kurios pastaraisiais metais tapo itin svarbios technologijų pramonėje. Vienas iš pagrindinių mašininio mokymosi metodų yra „supervised learning“ (prižiūrimas mokymasis) ir „unsupervised learning“ (neprižiūrimas mokymasis). Šie du metodai skiriasi savo požiūriu į duomenų analizę ir sprendimų priėmimą, todėl svarbu juos suprasti, norint pasiekti geriausių rezultatų įvairiose srityse, nuo verslo analitikų iki mokslo tyrimų.
Supervised Learning
Supervised learning yra mašininio mokymosi metodas, kai modelis mokosi pagal iš anksto pateiktus įvesties duomenis ir atitinkamus išėjimus. Kitaip tariant, algoritmas gauna ne tik duomenis, bet ir teisingus atsakymus, pagal kuriuos jis turi išmokti atlikti prognozes. Pavyzdžiui, jeigu norite sukurti modelį, kuris klasifikuos elektronikos prekes į skirtingas kategorijas, kiekviena prekė turėtų turėti iš anksto žinomą kategoriją, kuriai priklauso (pvz., telefonai, kompiuteriai, televizoriai). Supervised learning yra labai efektyvus, kai turite pakankamai duomenų su aiškiais ir teisingais atsakymais.
Pagrindiniai supervised learning naudojimo atvejai apima:
Klasifikacijos užduotis: objektų priskyrimas į kategorijas.
Regresijos užduotis: numatymas arba prognozavimas remiantis istorinių duomenų analize.
Unsupervised Learning
Unsupervised learning, priešingai nei supervised learning, nesuteikia aiškių atsakymų duomenims. Šio metodo tikslas yra atrasti paslėptus duomenų dėsningumus ir struktūras, kai duomenys neturi iš anksto žinomų žymų ar kategorijų. Modelis bandys atrasti savitas grupes ar klasterius, kurie rodo tam tikras tendencijas ar priklausomybes. Pavyzdžiui, jei turite didelį duomenų rinkinį apie klientų pirkimo įpročius, unsupervised learning metodai gali padėti sugrupuoti klientus pagal panašius elgsenos modelius, kurie padės formuoti marketingo strategijas.
Pagrindiniai unsupervised learning naudojimo atvejai:
Klasterizacija: grupių nustatymas, kuriose elementai yra panašūs vieni į kitus.
Asocijuotų taisyklių išvedimas: dažniausiai naudojama rinkodaros analizėje, siekiant nustatyti, kurie produktai dažnai perkami kartu.
Pagrindiniai skirtumai
Duomenų struktūra: Supervised learning reikalauja, kad duomenys būtų ženklinti, t.y., kad būtų aiškiai nurodyta, kokios yra teisingos atsakymų reikšmės. Unsupervised learning tokių žymų neturi ir siekia išgauti struktūrą iš nepažymėtų duomenų.
Tikslo nustatymas: Supervised learning orientuotas į konkrečių rezultatų prognozavimą, tokių kaip klasifikacija ar reikšmių prognozavimas. Unsupervised learning siekia atrasti paslėptus dėsningumus ar grupes duomenyse.
Pavyzdžiai: Supervised learning naudojamas tokiose srityse kaip medicininė diagnostika, kur reikia prognozuoti ligų tikimybę, arba kreditų rizikos vertinimas. Unsupervised learning dažnai naudojamas rinkodaros analizėse arba klasterių analizėse, kai norima atrasti naujus modelius ar grupes.
Išvada
Nors tiek supervised, tiek unsupervised learning metodai yra galingi ir plačiai naudojami, jų pasirinkimas priklauso nuo turimų duomenų tipo ir norimų pasiekti tikslų. Supervised learning yra tinkamas, kai turite aiškiai pažymėtus duomenis ir norite atlikti prognozes, o unsupervised learning pasitelkiamas, kai norite atrasti paslėptus duomenų dėsningumus ir struktūras. Supratimas, kada ir kaip naudoti šiuos metodus, gali padėti pasiekti optimalius rezultatus.
