Beaufsichtigtes Lernen im Vergleich zu unbeaufsichtigtem Lernen: Was ist der Unterschied?

Beaufsichtigtes und unbeaufsichtigtes Lernen sind die beiden Hauptansätze von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Die einfachste Möglichkeit, zwischen beaufsichtigtem und unbeaufsichtigtem Lernen zu unterscheiden, besteht darin, wie die Modelle trainiert werden und welche Art von Trainingsdaten die Algorithmen verwenden.

Es gibt jedoch einige andere Unterschiede zwischen beaufsichtigtem und unbeaufsichtigtem Lernen, wodurch bestimmte Techniken besser geeignet sind, um Organisationen beim Erreichen ihrer spezifischen Ziele und Geschäftsziele zu unterstützen.

Hier werden die wichtigsten Unterschiede zwischen beaufsichtigtem und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen erläutert, damit Sie besser verstehen, welche Ansätze für Sie am besten geeignet sind.

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Unterschied zwischen beaufsichtigtem und unbeaufsichtigtem Lernen

Der größte Unterschied zwischen beaufsichtigtem und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen ist die Art der verwendeten Daten. Beim beaufsichtigten Lernen werden mit Labels versehene Trainingsdaten verwendet, beim unbeaufsichtigten Lernen nicht.

Einfach gesagt, haben Modelle für beaufsichtigtes Lernen eine grundlegende Vorstellung davon, was die richtigen Ausgabewerte sein sollten.

Beim beaufsichtigten Lernen trainiert ein Algorithmus sich selbst anhand eines Beispiel-Datasets, um Vorhersagen zu treffen, und passt sich iterativ an, um Fehler zu minimieren. Diese Datasets sind kontextbezogen und liefern die gewünschten Ausgabewerte, damit ein Modell eine „richtige“ Antwort geben kann.

Im Gegensatz dazu arbeiten Algorithmen für unbeaufsichtigtesLernen unabhängig voneinander, um die inhärente Struktur der Daten ohne spezifische Anleitung oder Anleitung zu erlernen. Sie geben einfach Eingabedaten ohne Label an und lassen den Algorithmus alle natürlich auftretenden Muster im Dataset identifizieren.

Der Datentyp ist zwar der einfachste Weg, zwischen diesen beiden Ansätzen zu unterscheiden, aber sie verfolgen unterschiedliche Ziele und Anwendungen, die sie auch voneinander unterscheiden.

Beim beaufsichtigten Lernen liegt der Fokus eher auf dem Erlernen der Beziehungen zwischen Eingabe- und Ausgabedaten. Ein beaufsichtigtemsModell kann beispielsweise verwendet werden, um Flugzeiten auf der Grundlage bestimmter Parameter wie Wetterbedingungen, Flughafenverkehr, Hauptflugzeiten usw. vorherzusagen.

Unüberwachtes Lernen hingegen ist hilfreicher, um neue Muster und Beziehungen in unbeschrifteten Rohdaten zu entdecken. Unbeaufsichtigtes Lernen kann beispielsweise verwendet werden, um Käufergruppen zu identifizieren, die zusammen ähnliche Produkte kaufen. So erhalten Sie Vorschläge für andere Artikel, die Sie ähnlichen Kunden empfehlen können.

Beaufsichtigtes und unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen werden infolgedessen eingesetzt, um verschiedene Arten von Problemen zu lösen. Beaufsichtigtes maschinelles Lernen eignet sich für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben wie Wettervorhersagen, Preisänderungen, Sentimentanalyse und Spamerkennung. Während beaufsichtigtes Lernen häufiger für explorative Datenanalyse- und Clustering-Aufgaben wie Anomalieerkennung, Big-Data-Visualisierung oder Kundensegmentierung verwendet wird.

Zwischen beaufsichtigtem und unbeaufsichtigtem Lernen wählen

Sie kennen nun die Unterschiede zwischen beaufsichtigtem und unbeaufsichtigtem Lernen. Welcher Ansatz eignet sich für Sie?

Die Wahl des richtigen Ansatzes hängt von Ihren übergeordneten Zielen und Anforderungen, den Anwendungsfällen, die Sie lösen möchten, und dem Gesamtansatz Ihres Teams zur Analyse, Verarbeitung und Verwaltung von Daten ab.

Generell sollten Sie folgende Aspekte berücksichtigen, wenn Sie entscheiden, welche Option für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist.

Sind Ihre Daten mit oder ohne Labels versehen? Für überwachtes Lernen sind mit Labels versehene Datasets erforderlich. Sie müssen prüfen, ob Ihr Unternehmen über die Zeit, die Ressourcen und das Fachwissen verfügt, um Daten zu validieren und mit Labels zu versehen.
Was sind Ihre Zielvorhaben? Es ist wichtig, die Art des Problems zu berücksichtigen, das Sie lösen möchten, und ob Sie versuchen, ein Vorhersagemodell zu erstellen oder neue Erkenntnisse oder verborgene Muster in Daten zu entdecken.
Welche Arten von Algorithmen benötigen Sie? Bei der Entscheidung, welcher Ansatz für Ihre Organisation am besten geeignet ist, sollten Sie auch prüfen, ob es Algorithmen gibt, die das Datenvolumen unterstützen und den erforderlichen Dimensionen entsprechen, z. B. die Anzahl der Features und Attribute.

Die Wahl zwischen beaufsichtigtem und unbeaufsichtigtem Lernen hängt davon ab, welches konkrete Problem Sie lösen möchten, welche Daten Ihnen zur Verfügung stehen und ob Sie die Tools und Erfahrung haben, um Ihre Modelle zu erstellen und zu verwalten.

Was ist halbbeaufsichtigtes Lernen?

Du bist dir nicht sicher, ob eine dieser Optionen die richtige Wahl ist? Sie könnten auch einen dritten Ansatz in Betracht ziehen: halbbeaufsichtigtes Lernen.

Halbüberwachtes Lernen kombiniert Aspekte von überwachtem und unüberwachtem Lernen. Bei den in diese Kategorie fallenden maschinellen Lernverfahren werden Daten mit und ohne Label verwendet, um ein Vorhersagemodell zu trainieren.

Beim halbbeaufsichtigten Lernen wird eine kleine Menge von Daten mit Labels verwendet, um ein erstes Modell zu trainieren, mit dem Labels für eine größere Menge an Daten ohne Label vorhergesagt werden können. Das Modell wird dann iterativ sowohl auf Daten mit ursprünglich mit Labels versehenen Daten als auch auf Daten mit vorhergesagten Labels (Pseudolabels) angewendet. Anschließend fügen Sie dem Dataset mit Labels Ihre genauesten Vorhersagen hinzu und wiederholen den Vorgang noch einmal, um die Leistung Ihres Modells weiter zu verbessern.