Differenza apprendimento supervisionato e non supervisionato nel machine learning

Gli studenti che si avventurano nell’apprendimento automatico (machine learning) hanno riscontrato difficoltà nel differenziare l’apprendimento supervisionato da quello non supervisionato (in inglese Supervised Learning e Unsupervised Learning). Infatti, sembra che la procedura utilizzata in entrambi i metodi di apprendimento sia la stessa, il che rende difficile distinguere tra i due metodi di apprendimento. Tuttavia, dopo un esame accurato e un’attenzione incrollabile, si può chiaramente comprendere che esistono differenze significative tra l’apprendimento supervisionato e non supervisionato.

Apprendimento supervisionato

L’apprendimento supervisionato è uno dei metodi associati all’apprendimento automatico che implica l’allocazione di dati etichettati in modo che un determinato modello o funzione possa essere dedotto da tali dati. Vale la pena notare che l’apprendimento supervisionato implica l’allocazione di un oggetto di input, un vettore, mentre allo stesso tempo anticipa il valore di output più desiderato, che viene principalmente indicato come segnale di supervisione. La caratteristica fondamentale dell’apprendimento supervisionato è che i dati di input sono noti ed etichettati in modo appropriato.

Apprendimento non supervisionato

L’apprendimento non supervisionato è il secondo metodo di algoritmo di apprendimento automatico in cui le inferenze vengono tratte da dati di input senza etichetta. L’obiettivo dell’apprendimento non supervisionato è determinare i modelli nascosti o il raggruppamento di dati da dati senza etichetta. Viene utilizzato principalmente nell’analisi esplorativa dei dati. Uno dei caratteri distintivi dell’apprendimento senza supervisione è che sia l’input che l’output non sono noti.

Differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato

1. Il data mining sta diventando un aspetto essenziale nell’attuale mondo degli affari a causa dell’aumento dei dati grezzi che le organizzazioni devono analizzare ed elaborare in modo da poter prendere decisioni solide e affidabili.
2. Questo spiega perché la necessità di machine learning sta crescendo e quindi richiede persone con una conoscenza sufficiente sia dell’apprendimento automatico supervisionato che dell’apprendimento automatico non supervisionato.
3. Vale la pena capire che ogni metodo di apprendimento offre i propri vantaggi e svantaggi. Ciò significa che è necessario avere dimestichezza con entrambi i metodi di apprendimento automatico prima di determinare quale metodo si utilizzerà per analizzare i dati.

Dati di input

La differenza principale tra apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato sono i dati utilizzati in entrambi i metodi di apprendimento automatico. Vale la pena notare che entrambi i metodi di apprendimento automatico richiedono dati, che analizzeranno per produrre determinate funzioni o gruppi di dati. Tuttavia, i dati di input utilizzati nell’apprendimento supervisionato sono ben noti ed etichettati. Ciò significa che la macchina ha solo il compito di determinare i modelli nascosti da dati già etichettati. Tuttavia, i dati utilizzati nell’apprendimento senza supervisione non sono noti né etichettati. È compito della macchina classificare ed etichettare i dati grezzi prima di determinare i modelli e le funzioni nascosti dei dati di input.

Complessità computazionale

L’apprendimento automatico è una faccenda complessa e qualsiasi persona coinvolta deve essere preparata per il compito da svolgere. Una delle differenze più evidenti tra l’apprendimento supervisionato e l’apprendimento non supervisionato è la complessità computazionale. Si dice che l’apprendimento supervisionato sia un metodo di apprendimento complesso, mentre il metodo di apprendimento senza supervisione è meno complesso. Uno dei motivi che rende l’apprendimento supervisionato un affare è il fatto che si devono comprendere ed etichettare gli input mentre nell’apprendimento non supervisionato, non è necessario comprendere ed etichettare gli input. Questo spiega perché molte persone hanno preferito l’apprendimento senza supervisione rispetto al metodo supervisionato dell’apprendimento automatico.

Precisione dei risultati

L’altra differenza prevalente tra l’apprendimento supervisionato e l’apprendimento non supervisionato è l’accuratezza dei risultati prodotti dopo ogni ciclo di analisi della macchina. Tutti i risultati generati dal metodo supervisionato di machine learning sono più accurati e affidabili rispetto ai risultati generati dal metodo non supervisionato di machine learning. Uno dei fattori che spiega perché il metodo supervisionato di apprendimento automatico produce risultati accurati e affidabili è perché i dati di input sono ben noti ed etichettati, il che significa che la macchina analizzerà solo i modelli nascosti. Questo è diverso dal metodo di apprendimento non supervisionato in cui la macchina deve definire ed etichettare i dati di input prima di determinare i modelli e le funzioni nascosti.