Mašininis mokymasis (ML) tapo esmine šiuolaikinės technologijos dalimi, tačiau ne visi ML metodai yra vienodi. Du pagrindiniai mašininio mokymosi tipai yra prižiūrimas mokymasis ir neprižiūrimas mokymasis. Šiame straipsnyje aptarsime pagrindinius šių dviejų metodų skirtumus, jų taikymo sritis ir kada verta rinktis vieną arba kitą.
Kas yra prižiūrimas mašininis mokymasis?
Prižiūrimas mokymasis (angl. Supervised Learning) – tai mašininio mokymosi tipas, kai modelis treniruojamas naudojant duomenų rinkinį, kuriame yra tiek įvesties duomenys, tiek žinomi rezultatai (etiketės). Šis metodas grindžiamas tam tikrų ryšių atradimu tarp įvesties ir išvesties duomenų.
Pavyzdys:
Jeigu norite sukurti modelį, kuris prognozuotų būsto kainas, jūsų treniravimo duomenyse turėtų būti nurodyti būstų bruožai (pvz., dydis, vieta) ir jų kainos. Modelis mokysis, kaip šie bruožai susiję su kainomis, ir vėliau galės prognozuoti kainas pagal naujus duomenis.
Prižiūrimo mokymosi taikymo sritys:
- Klasifikacija – kai modelis priskiria įvesties duomenis vienai iš iš anksto apibrėžtų kategorijų. Pvz., el. laiškų skirstymas į „šlamštą“ ar „ne šlamštą“.
- Regresija – kai modelis prognozuoja nepertraukiamą skaitinę vertę, pavyzdžiui, numato akcijų kainas ar būsto vertę.
Kas yra neprižiūrimas mašininis mokymasis?
Neprižiūrimas mokymasis (angl. Unsupervised Learning) – tai metodas, kuriame modelis mokosi iš duomenų rinkinių, kuriuose nėra nurodytų rezultatų (etiketės). Šio metodo tikslas – atrasti paslėptus duomenų modelius ar struktūras be iš anksto apibrėžtų atsakymų.
Pavyzdys:
Pavyzdžiui, parduotuvės duomenų bazėje modelis gali analizuoti pirkimų duomenis ir grupuoti klientus pagal jų elgseną. Tai leidžia kurti rinkodaros strategijas, skirtas kiekvienai grupei atskirai.
Neprižiūrimo mokymosi taikymo sritys:
- Klasterizacija – kai modelis automatiškai grupuoja duomenis į klases pagal jų panašumus. Pavyzdžiui, interneto naudotojų segmentavimas pagal jų naršymo įpročius.
- Asociacijos taisyklės – modeliai nustato ryšius tarp duomenų, pavyzdžiui, dažniausiai kartu perkamų prekių nustatymas prekybos centruose.
Prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi skirtumai
Nors tiek prižiūrimas, tiek neprižiūrimas mokymasis turi savo privalumų, jie labai skiriasi pagal savo paskirtį ir duomenų pobūdį.
| Savybė | Prižiūrimas mokymasis | Neprižiūrimas mokymasis |
|---|---|---|
| Duomenys | Naudojami etiketėmis pažymėti duomenys | Naudojami nepažymėti duomenys |
| Tikslas | Prognozuoti aiškiai apibrėžtus rezultatus | Atrasti paslėptas duomenų struktūras |
| Pavyzdžiai | Klasifikacija, regresija | Klasterizacija, asociacijos taisyklės |
| Pavyzdžių poreikis | Reikia didelio kiekio pažymėtų duomenų | Gali būti naudojamas su nepažymėtais duomenimis |
| Naudojimas | Finansai, medicina, el. komercija | Rinkodara, vartotojų segmentavimas, rekomendacijų sistemos |
Kada naudoti prižiūrimą mokymąsi?
Prižiūrimas mokymasis yra geriausias pasirinkimas, kai turite iš anksto apibrėžtus rezultatus (etiketes) ir norite sukurti modelį, galintį prognozuoti naujus duomenis. Tai yra tinkamiausias metodas, kai tiksliai žinote, ko siekiate.
Pavyzdžiai, kada naudoti prižiūrimą mokymąsi:
- Prognozės: Finansų srityje, norint numatyti akcijų kainas ar ekonomikos augimo rodiklius.
- Medicinos diagnostika: Norint išanalizuoti medicininius vaizdus ir nustatyti ligas, pavyzdžiui, vėžinius auglius.
- Klasifikavimas: El. komercijos svetainėse, norint segmentuoti produktus ar klientus.
Kada naudoti neprižiūrimą mokymąsi?
Neprižiūrimas mokymasis yra tinkamas, kai neturite žinomų rezultatų ar etikečių ir norite atrasti paslėptus modelius duomenyse. Šis metodas leidžia tyrinėti ir suprasti duomenis be išankstinio žinojimo, ko ieškote.
Pavyzdžiai, kada naudoti neprižiūrimą mokymąsi:
- Vartotojų segmentavimas: Rinkodaros specialistai gali naudoti klasterizaciją, norėdami suskirstyti vartotojus į grupes pagal pirkimo elgseną.
- Rekomendacijų sistemos: E. komercijos platformos, tokios kaip „Amazon“ ar „Netflix“, gali naudoti neprižiūrimą mokymąsi, norėdamos pateikti rekomendacijas pagal vartotojų elgseną.
- Sukčiavimo aptikimas: Neprižiūrimi modeliai gali analizuoti banko operacijas ir aptikti neįprastus modelius, kurie gali signalizuoti apie sukčiavimą.
Hibridiniai modeliai: Kombinuotas prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis
Kai kuriose situacijose naudinga naudoti hibridinį modelį, kuriame kombinuojami prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi metodai. Toks požiūris gali suteikti daugiau lankstumo ir tikslumo.
Pavyzdys:
Galima pradėti nuo neprižiūrimo mokymosi, kad surastumėte duomenų struktūrą (pvz., grupuoti klientus), o tada naudoti prižiūrimą mokymąsi, kad sukurtumėte prognozavimo modelį kiekvienai grupei.
Prižiūrimas ir neprižiūrimas mašininis mokymasis turi skirtingus tikslus ir taikymo sritis. Prižiūrimas mokymasis yra puikus pasirinkimas, kai turite iš anksto žinomus rezultatus ir norite tiksliai prognozuoti naujus duomenis. Tuo tarpu neprižiūr
Related Posts
Mašininio Mokymosi Modelių Kūrimas: Revoliucionuokite Savo Verslą Su Inovatyviais Sprendimais
Kompiuteris Mašininiam mokimuisi
