Begeleid versus Ongecontroleerd leren: wat is het verschil?

Machine learning is de wetenschap waarmee machines kennis kunnen verwerven, voorspellingen kunnen doen en patronen kunnen ontdekken binnen grote datasets. Net zoals mensen leren van dagelijkse ervaringen, verbeteren algoritmen voor machine learning geleidelijk hun voorspellingen over meerdere iteraties.

Supervised en unsupervised learning zijn twee primaire leerbenaderingen die worden gebruikt om algoritmen voor machine learning te trainen. Elke methode heeft sterke punten en beperkingen en is beter geschikt voor specifieke taken.

Wat zijn enkele verschillen en toepassingen van deze twee methoden voor machinaal leren?

Wat is begeleid leren?

Supervised learning is een populaire machine learning-benadering waarbij een model wordt getraind met behulp van gelabelde gegevens. De gelabelde gegevens bestaan ​​uit invoervariabelen en de bijbehorende uitvoervariabelen. Het model zoekt naar relaties tussen de invoer- en de gewenste uitvoervariabelen en gebruikt deze om voorspellingen te doen over nieuwe ongeziene gegevens.

Een eenvoudig voorbeeld van een begeleide leeraanpak is een spamfilter voor e-mail. Hier wordt het model getraind op een dataset met duizenden e-mails, elk met het label 'spam' of 'geen spam'. Het model identificeert e-mailpatronen en leert spam te onderscheiden van legitieme e-mails.

Supervised learning stelt AI-modellen in staat om resultaten te voorspellen op basis van gelabelde training met precisie.

Trainingsproces

Het trainingsproces in begeleid machinaal leren vereist het verzamelen en labelen van gegevens. De gegevens worden vaak gelabeld onder toezicht van een datawetenschapper om ervoor te zorgen dat ze nauwkeurig overeenkomen met de invoer. Zodra het model de relatie tussen invoer en uitvoer leert, wordt het gebruikt om ongeziene gegevens te classificeren en voorspellingen te doen.

Algoritmen voor gesuperviseerd leren omvatten twee soorten taken:

• Classificatie: Classificatie wordt gebruikt wanneer u wilt dat het model classificeert of gegevens tot een specifieke groep of klasse behoren. In het voorbeeld van spam-e-mails valt het bepalen van e-mails als "spam" of "niet-spam" onder classificatie.
• Regressie: Bij regressietaken is de algoritme voor machinaal leren voorspelt resultaten van continu veranderende gegevens. Het gaat om relaties tussen twee of meer variabelen, zodat een verandering in de ene variabele een andere variabele verandert. Een voorbeeld van een regressietaak is het voorspellen van huizenprijzen op basis van kenmerken zoals het aantal kamers, de locatie en het aantal vierkante meters. Door het model te trainen met behulp van gelabelde gegevens, leert het de patronen en relaties tussen deze variabelen en kan het een geschikte verkoopprijs voorspellen.

De combinatie van de twee taken vormt doorgaans de basis voor begeleid leren, hoewel er nog andere aspecten aan het proces zijn verbonden.

Gemeenschappelijke toepassingen

Algoritmen voor leren onder toezicht hebben wijdverbreide toepassingen in verschillende industrieën. Enkele van de populaire toepassingen zijn:

• Beeld- en objectherkenning
• Spraak- en tekstclassificatie
• Sentiment analyse
• Detectie van fraude en afwijkingen
• Risicobeoordeling

Maar er zijn nog veel meer toepassingen en implementaties van begeleid leren.

Beperkingen

Begeleide leermodellen bieden waardevolle mogelijkheden, maar hebben ook bepaalde beperkingen. Deze modellen zijn sterk afhankelijk van gelabelde gegevens om patronen effectief te leren en te generaliseren, wat duur, tijdrovend en arbeidsintensief kan zijn. Deze beperking doet zich echter vaak voor in gespecialiseerde gebieden waar deskundige etikettering nodig is.

Het omgaan met grote, complexe en luidruchtige datasets is een andere uitdaging die van invloed kan zijn op de prestaties van het model. Gesuperviseerde leermodellen werken in de veronderstelling dat de gelabelde gegevens echt de onderliggende patronen in de echte wereld weerspiegelen. Maar als de gegevens ruis, ingewikkelde relaties of andere complexiteiten bevatten, kan het model moeite hebben om een ​​nauwkeurig resultaat te voorspellen.

Bovendien kan interpreteerbaarheid in sommige gevallen een uitdaging zijn. Gesuperviseerde leermodellen kunnen nauwkeurige resultaten opleveren, maar ze bieden geen duidelijk inzicht in de onderliggende redenering. Het gebrek aan interpreteerbaarheid kan cruciaal zijn in domeinen zoals de gezondheidszorg, waar transparantie essentieel is.

Wat is onbegeleid leren?

Unsupervised learning is een machine learning-benadering die niet-gelabelde gegevens gebruikt en leert zonder supervisie. In tegenstelling tot gesuperviseerde leermodellen, die te maken hebben met gelabelde gegevens, richten niet-gesuperviseerde leermodellen zich op het identificeren van patronen en relaties binnen gegevens zonder enige vooraf bepaalde output. Daarom zijn dergelijke modellen zeer waardevol bij het omgaan met grote datasets waarbij labelen moeilijk of onpraktisch is.

Klantsegmentatie is een eenvoudig voorbeeld van leren zonder toezicht. Door gebruik te maken van een leerbenadering zonder toezicht, kunnen modellen klantsegmenten identificeren op basis van hun gedrag en voorkeuren en bedrijven helpen hun marketingstrategieën te personaliseren.

Technieken en algoritmen

Unsupervised learning maakt gebruik van verschillende methoden, maar de volgende twee technieken worden veel gebruikt:

• Clustering: Clustering is een techniek die natuurlijke groeperingen binnen gegevenspunten identificeert op basis van hun overeenkomsten of verschillen. Clusteringalgoritmen, zoals k-means en DBSCAN, kunnen verborgen patronen in gegevens blootleggen zonder reeds bestaande labels.
• Associatieregel: Associatieregel helpt bij het blootleggen van afhankelijkheden en inherente verbanden in verschillende datasets. Door relaties tussen variabelen te ontrafelen, helpen modellen zoals Apriori associatieregels af te leiden voor items die vaak samen voorkomen en de besluitvorming te vergemakkelijken.

Er zijn andere technieken, maar clustering en associatieregel zijn twee van de meest voorkomende technieken voor leren zonder toezicht.

Gemeenschappelijke toepassingen

Unsupervised learning-algoritmen vinden toepassingen in diverse domeinen. Enkele van de populaire use-cases zijn:

• Marktanalyse
• Klantsegmentatie
• Natuurlijke taalverwerking
• Genetische analyse
• Netwerk analyse

Beperkingen

Ondanks de vele voordelen heeft onbewaakt leren ook zijn beperkingen. De subjectieve aard van evaluatie en validatie is een veel voorkomende uitdaging bij leren zonder toezicht. Omdat er geen vooraf gedefinieerde labels zijn, is het niet altijd eenvoudig om de kwaliteit van ontdekte patronen te bepalen.

Net als bij gesuperviseerd leren, steunt ook de ongesuperviseerde leermethode op de kwaliteit en relevantie van gegevens. Lawaaierige datasets met irrelevante kenmerken kunnen de nauwkeurigheid van de ontdekte relaties verminderen en onnauwkeurige resultaten opleveren. Zorgvuldige selectie- en voorverwerkingstechnieken kunnen deze beperkingen helpen verminderen.

3 belangrijkste verschillen tussen begeleid en niet-gesuperviseerd leren

Gesuperviseerde en niet-gesuperviseerde leermethoden verschillen wat betreft de beschikbaarheid van gegevens, het trainingsproces en de algehele leerbenadering van de modellen. Het begrijpen van deze verschillen is essentieel bij het kiezen van de juiste aanpak voor een specifieke taak.

1. Beschikbaarheid en voorbereiding van gegevens

De beschikbaarheid en voorbereiding van gegevens is een belangrijk verschil tussen de twee leermethoden. Begeleid leren is gebaseerd op gelabelde gegevens, waarbij zowel invoer- als uitvoervariabelen worden verstrekt. Unsupervised learning daarentegen werkt alleen op invoervariabelen. Het onderzoekt inherente structuur en patronen binnen gegevens zonder te vertrouwen op vooraf bepaalde outputs.

2. Leren aanpak

Een gesuperviseerd leermodel leert gegevens te classificeren of ongeziene gegevens nauwkeurig te voorspellen op basis van gelabelde voorbeelden. Unsupervised learning is daarentegen gericht op het ontdekken van verborgen patronen, groeperingen en afhankelijkheden binnen niet-gelabelde gegevens en gebruikt deze om resultaten te voorspellen.

3. Terugkoppeling

Begeleid leren werkt op een iteratief trainingsproces met een feedbackloop. Het ontvangt directe feedback op zijn voorspellingen, waardoor het zijn antwoorden continu kan verfijnen en verbeteren. De feedbacklus helpt het om parameters aan te passen en voorspellingsfouten te minimaliseren. Unsupervised learning daarentegen mist expliciete feedback en vertrouwt uitsluitend op de inherente structuur van de data.

Begeleid versus Vergelijkingstabel voor leren zonder toezicht

Het kan moeilijk zijn om de verschillen tussen begeleid en onbewaakt leren in één keer te overzien, daarom hebben we een handige vergelijkingstabel gemaakt.

Zoals je uit het bovenstaande kunt zien, komen de belangrijkste verschillen voort uit de benadering van het omgaan met gegevens en het leren van de classificatie ervan, hoewel beide methoden een rol spelen in het succes van machine learning.

De juiste machine learning-aanpak kiezen

Supervised en unsupervised learning zijn twee verschillende machine learning-methoden die patronen afleiden binnen gelabelde en niet-gelabelde gegevens. Beide methoden hebben hun voordelen, beperkingen en specifieke toepassingen.

Gesuperviseerd leren is beter geschikt voor taken waarbij output vooraf is gedefinieerd en gelabelde gegevens direct beschikbaar zijn. Aan de andere kant is leren zonder toezicht nuttig bij het verkennen van verborgen inzichten in grote hoeveelheden niet-gelabelde datasets.

Door gebruik te maken van de sterke punten van de twee benaderingen, kunt u het volledige potentieel van machine learning-algoritmen benutten en gegevensgestuurde beslissingen nemen in verschillende domeinen.