機械学習は、私たちの日常生活のほぼすべての側面に影響を与えます。 このテクノロジーがどのように機能し、どのようにできるかを理解する 機械学習を使用する、教師なし機械学習と教師あり機械学習の違いを知る必要があります。 以下は、教師なし機械学習と教師あり機械学習のさまざまな側面に関する重要なポイントです。
教師あり学習
教師あり学習とは
IBM 教師あり学習は、AI と機械学習のサブカテゴリであると述べています。 教師あり機械学習では、ラベル付けされたデータセットを使用してアルゴリズムをトレーニングし、結果を予測して情報を分類します。 簡単に言うと、入力変数 (x) と出力変数 (y) を使用します。 アルゴリズムを使用して、マッピング関数の入力と出力から学習します。 教師あり学習は、分類または回帰 (予測) のいずれかです。
このタイプの機械学習は、さまざまなデジタルおよびデータの問題に対するソリューションを組織に提供できます。 一例として、何千足もの靴を整理したいと考えている工場のオーナーが挙げられます。 所有者は、各ペアのスタイル、サイズ、および色に関する情報を使用してマシンをトレーニングできます。 新しい靴が持ち込まれると、訓練されたシステムはアルゴリズムを使用して各ペアを識別できます。
教師あり学習アルゴリズムの例は?
教師あり学習アルゴリズムは、予測を生成するモデルを形成することが知られている入力データの学習セットを使用します。 以下は、教師あり学習アルゴリズムのいくつかの異なるタイプです。
線形回帰は、特定の独立変数に基づいて従属ターゲットまたは変数を予測するためのものです。 この方法により、継続的または継続的な値を予測できます。
ロジスティック回帰は、イベントが発生する確率を計算できます。 バイナリは単純な「はい」または「いいえ」の質問です。 たとえば、ロジスティック回帰は、個人が特定の癌を発症する可能性があるかどうかを判断する場合があります。
デシジョン ツリーは、回帰および分類タスク用のノンパラメトリック学習アルゴリズムです。 決定規則を学習することで機能します。 決定木には、連続変数とカテゴリ変数の XNUMX 種類があります。
ランダム フォレストは、回帰および分類の問題に使用するアルゴリズムです。 これは、記述的ではなく、予測的なモデリング ツールです。 これを使用して、顧客が望む可能性が高い製品と、債務不履行の可能性が高いのは誰であるかを予測できます。
K 最近傍法 (KNN) は、近接を使用して個々のデータ ポイントを予測するノンパラメトリック分類器です。 これは、より単純なアルゴリズムの XNUMX つです。 ストレージとデータは類似性に基づいているため、新しいデータが表示されたときに簡単に分類できます。
教師あり学習の利点
教師あり学習は、明確に定義された問題と予測可能な結果がある場合にうまく機能します。 以前のデータから新しい出力を予測するには、教師あり学習を使用する必要があります。 多くの種類の計算問題に役立ちます。
教師あり学習のデメリット
教師あり学習にはラベル付けされたデータが必要であり、複雑な関係を処理するのが難しい場合があります。 多くの場合、必要なトレーニング プロセスと計算には多くの時間がかかります。 また、教師あり学習には、特徴を判断してデータをクラスター化する独自の機能がありません。
教師なし学習
教師なし学習とは
教師なし学習は、入力データのみで出力変数がない場合です。 x はありますが、y はありません。 教師なしデータを使用するときの主な目標は、既に持っているすべてのデータについてさらに学習することです。 アルゴリズムは独立して動作し、データ内の構造を発見します。 教師なし学習は、機械学習 (ML) または 深い学習 (DL) カテゴリ。 関連付け、クラスタリング、場合によっては次元削減という XNUMX つの主要なタスクに使用します。
教師なし学習は通常、アソシエーションとクラスタリングに分けられます。 連想学習の問題は、データに関するルールや接続を発見しようとするときに発生します。 アソシエーション データの例として、ある特定の製品を購入した個人が別の同様の製品を購入することが多いという発見があります。 クラスタリングとは、データがどのようにグループにクラスター化されているかを発見することです。 この例は、さまざまなグループの人々の購買習慣を学習することです。
教師なし学習アルゴリズムの例は?
使用できる教師なし学習アルゴリズムにはいくつかの種類があります。
K-means は、特定のクラスタリングの問題に使用するものです。 これは、市場プロファイリングと顧客セグメンテーションに適しています。
階層クラスタリングは、クラスターを上から下への形式で分割するために使用できるアルゴリズムです。
アプリオリなアルゴリズム 連想に関する問題を学習するためのものです。 これは、主にトランザクションを伴うデータベース用です。
主成分分析は次元削減の分析手法です。 これにより、少数の変数しか残っていない場合に、XNUMX 対 XNUMX の接続を作成できます。
教師なし学習の利点
教師なし学習では、ラベル付きデータを使用する必要がなく、誰もラベルを解釈する必要がないため、複雑さが軽減されます。 教師なし学習は、人間の心が視覚化できないことが多い場所に行くことができ、隠れたパターンを発見することができます。 最後に、ラベルなし データが入手しやすくなる.
教師なし学習のデメリット
教師なし学習を使用することのいくつかの欠点には、結果の解釈が難しい場合があり、予測可能な結果が得られないことが多いことが含まれます。 並べ替えと出力を正確に定義するのは簡単ではありません。出力メジャーやラベルがないため、結果が常に役立つとは限りません。 また、パターンを理解するには人間の介入が必要になることが多いため、コストが高くなる可能性があります。
結論として
主な類似点
教師あり学習と教師なし学習は、学習体制を使用する人工知能のサブセットです。 どちらも機械学習を含み、アルゴリズムを使用して問題の解決策を見つけます。
主な違い
主な違いは、教師なし学習ではラベル付きデータセットを使用しないことです。 対象変数は、教師あり学習と教師なし学習を区別する主要な側面の XNUMX つです。 教師なし学習のすべてのレコードは、特定のラベルなしで独立しています。 もう XNUMX つの違いは、教師なし学習ではデータを使用して隠れた構造を説明することです。 人間のラベルの助けを借りずに、ラベルのないデータからパターンを推測します。
教師なし学習と教師あり学習の主な違いを理解することが不可欠です。 どのタイプの機械学習を使用するかを知る必要があります うまく予測する、データを分類し、異なるデータセット間の関係を理解します。