Forstå overvåket og uovervåket læring

Oppdatert på June 22, 2024 2 minutter lest

Veiledet læring

Supervised learning innebærer opplæring av en modell på et merket datasett. Merkede data betyr at inngangsdataene er paret med riktig utgang. Målet er at modellen skal lære kartleggingen eller forholdet mellom input og output slik at den kan lage spådommer eller klassifisere nye, usynlige data nøyaktig. Det er to hovedtyper av veiledet læring:

• Klassifisering: Dette innebærer å forutsi en kategorisk etikett. For eksempel å avgjøre om en e-post er spam eller ikke spam basert på visse funksjoner (som ord som brukes, avsender osv.). Algoritmer som Support Vector Machines (SVM), Decision Trees og Neural Networks brukes til klassifisering.

• Regresjon: Innebærer å forutsi en kontinuerlig verdi. For eksempel å forutsi prisen på et hus basert på dets funksjoner som område, antall soverom osv. Algoritmer som Lineær Regresjon, Random Forest og Gradient Boosting brukes til regresjonsoppgaver.

Uovervåket læring

Utilsyn læring innebærer opplæring av en modell på et umerket datasett. Her prøver algoritmen å finne skjulte mønstre eller iboende strukturer i dataene uten eksplisitt tilsyn. Målet er å utforske dataene, forstå strukturen og trekke ut meningsfull innsikt. Vanlige typer uovervåket læring inkluderer:

• Klynger: Gruppering av lignende datapunkter basert på visse funksjoner eller likheter. For eksempel gruppering av kundesegmenter basert på deres kjøpsatferd ved hjelp av algoritmer som K-Means eller Hierarchical Clustering.

• Reduksjon av dimensjoner: Reduserer antall funksjoner mens du beholder viktig informasjon. Principal Component Analysis (PCA) og t-Distribuert Stokastisk Neighbor Embedding (t-SNE) brukes til å visualisere høydimensjonale data i et lavere dimensjonalt rom.

Når du skal bruke hver

• Supervised Learning brukes når du har merket data og ønsker å forutsi eller klassifisere fremtidige forekomster basert på de merkede dataene. Hvis du for eksempel har historiske data om kundekjøp og ønsker å forutsi fremtidige kjøp, er overvåket læring egnet.

• Unsupervised Learning brukes når du ikke har merket data eller når du ønsker å utforske og forstå den underliggende strukturen til dataene. For eksempel ved avviksdeteksjon eller ved å finne skjulte mønstre i store datasett.

Noen ganger kan en kombinasjon av begge typer læring, kjent som semi-veiledet læring, brukes når du har en liten mengde merket data og en stor mengde umerket data, slik at modeller kan dra nytte av begge informasjonskildene .