監督學習的區別(differences between supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)的區別
從事機器學習的學生在區分有監督學習和無監督學習方面遇到了困難。似乎兩種學習方法所使用的程式是相同的，這使得人們很難區分這兩種學習方法。然而，經過仔細觀察和毫不動搖的關註，我們可以清楚地瞭解到，監督學習和非監督學習之間存在著顯著的差異。
- 什麼是監督學習？
監督學習是與機器學習相關聯的方法之一，它涉及到分配標記資料，以便從這些資料中推斷出某種模式或函式。值得註意的是，監督學習涉及分配輸入物件、向量，同時預期最期望的輸出值，這通常被稱為監督訊號。監督學習的最基本的特點是輸入資料是已知的，並且被適當地標記。
- 什麼是無監督學習？
無監督學習是機器學習演算法的第二種方法，從未標記的輸入資料中進行推理。無監督學習的目標是從未標記的資料中確定資料中隱藏的模式或分組。它主要用於探索性資料分析。無監督學習的一個重要特徵是輸入和輸出都是未知的。
監督學習與非監督學習的區別
- 有監督學習與無監督學習中的輸入資料
有監督學習和無監督學習的主要區別在於兩種機器學習方法中使用的資料。值得註意的是，這兩種機器學習方法都需要資料，它們會對這些資料進行分析以生成某些函式或資料組。然而，在監督學習中使用的輸入資料是眾所周知的，並且是有標記的。這意味著機器只承擔從已經標記的資料中確定隱藏模式的任務。然而，在無監督學習中使用的資料是未知的，也沒有標記的。在確定輸入資料的隱藏模式和功能之前，機器的工作是對原始資料進行分類和標記。
- 有監督學習和無監督學習的計算複雜性
機器學習是一件複雜的事情，任何參與其中的人都必須為未來的任務做好準備。有監督學習和無監督學習的一個顯著區別是計算複雜性。有監督學習被認為是一種複雜的學習方法，而無監督學習方法則不那麼複雜。在無監督學習中，不需要對輸入進行理解和標註，而需要對輸入進行理解和標註，這是有監督學習產生的原因之一。這就解釋了為什麼許多人喜歡無監督學習而不是有監督的機器學習方法。
- 監督學習和非監督學習結果的準確性
有監督學習和無監督學習的另一個主要區別是機器分析每個週期後產生的結果的準確性。有監督的機器學習方法得到的結果比無監督的機器學習方法得到的結果更準確可靠。有監督的機器學習方法之所以能產生準確可靠的結果，其中一個原因是因為輸入的資料是眾所周知的，而且是有標記的，這意味著機器只會分析隱藏的模式。這與無監督的學習方法不同，在確定隱藏的模式和函式之前，機器必須定義和標記輸入資料。
- 監督學習和非監督學習中的班級數
另外值得註意的是，在班級數量上也存在著顯著的差異。值得註意的是，監督學習中使用的所有類都是已知的，這意味著分析中的答案也可能是已知的。因此，監督學習的唯一目標就是確定未知的聚類。然而，在無監督的機器學習方法中沒有先驗知識。此外，類的數量是未知的，這顯然意味著沒有資訊是已知的，分析後產生的結果無法確定。此外，參與無監督學習方法的人不知道任何有關原始資料和預期結果的資訊。
- 監督學習與非監督學習中的實時學習
在其他差異中，存在著每種學習方法發生的時間。必須強調的是，有監督的學習方法是離線進行的，而無監督的學習方法是實時進行的。參與準備和標記輸入資料的人員是離線進行的，而對隱藏模式的分析是線上進行的，這使得參與機器學習的人員在分析離散資料時沒有機會與機器進行互動。然而，無監督的機器學習方法是實時進行的，因此所有的輸入資料都在學習者面前進行分析和標記，這有助於他們理解不同的學習方法和原始資料的分類。實時資料分析仍然是無監督學習方法最重要的優點。
Table Showing Differences Between Supervised Learning and Unsupervised Learning: Comparison Chart
| 監督學習 | 無監督學習 | |
| 輸入資料 | 使用已知和標記的輸入資料 | 使用未知的輸入資料 |
| 計算複雜性 | 計算非常複雜 | 計算複雜度更低 |
| 實時 | 使用離線分析 | 使用資料的實時分析 |
| 課程數量 | 類的數量是已知的 | 類數未知 |
| 結果的準確性 | 結果準確可靠 | 結果準確可靠 |
總結 - 監督學習理論(of supervised learning) vs. 無監督學習(unsupervised learning)
- 由於企業需要分析和處理越來越多的原始資料，資料探勘正在成為當前商業世界中的一個重要方面，以便他們能夠做出正確可靠的決策。
- 這就解釋了為什麼對機器學習的需求在不斷增長，因此需要對有監督機器學習和無監督機器學習都有足夠知識的人。
- 值得理解的是，每種學習方法都有其優缺點。這意味著在決定使用哪種方法來分析資料之前，必須熟悉這兩種機器學習方法。
- 發表於 2021-06-25 04:48
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- 分類：科技
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