Diferença chave – Aprendizado de máquina supervisionado vs não supervisionado
Aprendizado supervisionado e não supervisionado são dois conceitos centrais do aprendizado de máquina. Aprendizado Supervisionado é uma tarefa de aprendizado de máquina de aprender uma função que mapeia uma entrada para uma saída com base nos pares de entrada-saída de exemplo. Aprendizado não supervisionado é a tarefa de aprendizado de máquina de inferir uma função para descrever a estrutura oculta de dados não rotulados. A principal diferença entre aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado é que o aprendizado supervisionado usa dados rotulados, enquanto o aprendizado não supervisionado usa dados não rotulados.
Machine Learning é um campo da Ciência da Computação que dá a capacidade de um sistema de computador aprender a partir de dados sem ser explicitamente programado. Permite analisar os dados e prever padrões neles. Existem muitas aplicações de aprendizado de máquina. Alguns deles são reconhecimento facial, reconhecimento de gestos e reconhecimento de fala. Existem vários algoritmos relacionados ao aprendizado de máquina. Alguns deles são regressão, classificação e agrupamento. As linguagens de programação mais comuns para o desenvolvimento de aplicativos baseados em aprendizado de máquina são R e Python. Outras linguagens como Java, C++ e Matlab também podem ser usadas.
O que é Aprendizado Supervisionado?
Em sistemas baseados em aprendizado de máquina, o modelo funciona de acordo com um algoritmo. No aprendizado supervisionado, o modelo é supervisionado. Primeiro, é necessário treinar o modelo. Com o conhecimento adquirido, pode prever respostas para as instâncias futuras. O modelo é treinado usando um conjunto de dados rotulado. Quando um dado fora da amostra é fornecido ao sistema, ele pode prever o resultado. A seguir está um pequeno extrato do popular conjunto de dados IRIS.
De acordo com a tabela acima, o comprimento da sépala, a largura da sépala, o comprimento da rótula, a largura da rótula e a espécie são chamados de atributos. As colunas são conhecidas como recursos. Uma linha tem dados para todos os atributos. Portanto, uma linha é chamada de observação. Os dados podem ser numéricos ou categóricos. O modelo recebe as observações com o nome da espécie correspondente como entrada. Quando uma nova observação é dada, o modelo deve prever o tipo de espécie a que pertence.
No aprendizado supervisionado, existem algoritmos para classificação e regressão. Classificação é o processo de classificar os dados rotulados. O modelo criou limites que separavam as categorias de dados. Quando novos dados são fornecidos ao modelo, ele pode categorizar com base em onde o ponto existe. O K-Nearest Neighbors (KNN) é um modelo de classificação. Dependendo do valor de k, a categoria é decidida. Por exemplo, quando k é 5, se um determinado ponto de dados estiver próximo de oito pontos de dados na categoria A e seis pontos de dados na categoria B, então o ponto de dados será classificado como A.
A regressão é o processo de prever a tendência dos dados anteriores para prever o resultado dos novos dados. Na regressão, a saída pode consistir em uma ou mais variáveis contínuas. A previsão é feita usando uma linha que cobre a maioria dos pontos de dados. O modelo de regressão mais simples é uma regressão linear. É rápido e não requer parâmetros de ajuste como em KNN. Se os dados mostrarem uma tendência parabólica, o modelo de regressão linear não é adequado.
Esses são alguns exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado. Geralmente, os resultados gerados a partir de métodos de aprendizado supervisionado são mais precisos e confiáveis, pois os dados de entrada são bem conhecidos e rotulados. Portanto, a máquina deve analisar apenas os padrões ocultos.
O que é Aprendizado Não Supervisionado?
No aprendizado não supervisionado, o modelo não é supervisionado. O modelo funciona por conta própria, para prever os resultados. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para chegar a conclusões sobre dados não rotulados. Geralmente, os algoritmos de aprendizado não supervisionado são mais difíceis do que os algoritmos de aprendizado supervisionado porque há poucas informações. Clustering é um tipo de aprendizado não supervisionado. Ele pode ser usado para agrupar os dados desconhecidos usando algoritmos. O k-mean e o agrupamento baseado em densidade são dois algoritmos de agrupamento.
k-mean algoritmo, coloca k centróide aleatoriamente para cada cluster. Em seguida, cada ponto de dados é atribuído ao centroide mais próximo. A distância euclidiana é usada para calcular a distância do ponto de dados ao centroide. Os pontos de dados são classificados em grupos. As posições para k centroides são calculadas novamente. A nova posição do centroide é determinada pela média de todos os pontos do grupo. Novamente, cada ponto de dados é atribuído ao centroide mais próximo. Esse processo se repete até que os centróides não mudem mais. k-mean é um algoritmo de agrupamento rápido, mas não há inicialização especificada de pontos de agrupamento. Além disso, há uma alta variação de modelos de cluster com base na inicialização de pontos de cluster.
Outro algoritmo de agrupamento é o agrupamento baseado em densidade. Também é conhecido como Aplicativos Espaciais de Clustering Baseados em Densidade com ruído. Ele funciona definindo um cluster como o conjunto máximo de pontos conectados de densidade. Eles são dois parâmetros usados para agrupamento baseado em densidade. Eles são Ɛ (épsilon) e pontos mínimos. O Ɛ é o raio máximo da vizinhança. Os pontos mínimos são o número mínimo de pontos na vizinhança Ɛ para definir um cluster. Esses são alguns exemplos de agrupamentos que se enquadram no aprendizado não supervisionado.
Geralmente, os resultados gerados a partir de algoritmos de aprendizado não supervisionados não são muito precisos e confiáveis porque a máquina precisa definir e rotular os dados de entrada antes de determinar os padrões e funções ocultos.
Qual é a semelhança entre aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado?
Aprendizagem supervisionada e não supervisionada são tipos de aprendizado de máquina
Qual é a diferença entre aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado?
Aprendizado de Máquina Supervisionado vs Não Supervisionado |
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| Aprendizagem Supervisionada é a tarefa de Aprendizado de Máquina de aprender uma função que mapeia uma entrada para uma saída com base em exemplos de pares de entrada-saída. | Aprendizagem não supervisionada é a tarefa de Aprendizado de Máquina de inferir uma função para descrever a estrutura oculta de dados não rotulados. |
| Funcionalidade principal | |
| No aprendizado supervisionado, o modelo prevê o resultado com base nos dados de entrada rotulados. | No aprendizado não supervisionado, o modelo prevê o resultado sem dados rotulados, identificando os padrões por conta própria. |
| Precisão dos Resultados | |
| Os resultados gerados pelos métodos de aprendizado supervisionado são mais precisos e confiáveis. | Os resultados gerados a partir de métodos de aprendizagem não supervisionados não são muito precisos e confiáveis. |
| Algoritmos Principais | |
| Existem algoritmos para regressão e classificação no aprendizado supervisionado. | Existem algoritmos para agrupamento em aprendizado não supervisionado. |
Resumo – Aprendizado de máquina supervisionado vs não supervisionado
Aprendizagem Supervisionada e Aprendizagem Não Supervisionada são dois tipos de Aprendizado de Máquina. Aprendizado Supervisionado é a tarefa de aprendizado de máquina de aprender uma função que mapeia uma entrada para uma saída com base em pares de entrada-saída de exemplo. Aprendizado não supervisionado é a tarefa de aprendizado de máquina de inferir uma função para descrever a estrutura oculta de dados não rotulados. A diferença entre machine learning supervisionado e não supervisionado é que o aprendizado supervisionado usa dados rotulados, enquanto o leaning não supervisionado usa dados não rotulados.
