監督學習和無監督學習是機器學習範式的兩種基本類型,它們根據資料的性質和手邊任務的目標服務於不同的目的。了解何時使用監督訓練與無監督訓練對於設計有效的機器學習模型至關重要。這兩種方法之間的選擇取決於標記資料的可用性、期望的結果以及資料集的基礎結構。
監督學習是機器學習的一種,其中模型在標記資料集上進行訓練。在監督式學習中,演算法透過提供訓練範例來學習將輸入資料映射到正確的輸出。這些訓練範例由輸入輸出對組成,其中輸入資料伴隨相應的正確輸出或目標值。監督學習的目標是學習從輸入變數到輸出變數的映射函數,然後可以使用該映射函數對未見過的資料進行預測。
當期望的輸出已知且目標是學習輸入和輸出變數之間的關係時,通常使用監督式學習。它通常應用於分類(其目標是預測新實例的類別標籤)和回歸(其目標是預測連續值)等任務。例如,在監督學習場景中,您可以訓練一個模型,根據電子郵件的內容和先前電子郵件的標記垃圾郵件/非垃圾郵件狀態來預測電子郵件是否為垃圾郵件。
另一方面,無監督學習是機器學習的一種,其中模型是在未標記的資料集上進行訓練的。在無監督學習中,演算法從輸入資料中學習模式和結構,而無需對正確輸出進行明確的回饋。無監督學習的目標是探索資料的底層結構,發現隱藏的模式,並在不需要標記資料的情況下提取有意義的見解。
當目標是探索數據、發現隱藏模式並將相似的數據點分組在一起時,通常會使用無監督學習。它通常應用於聚類等任務,其中的目標是根據相似的數據點的特徵將相似的數據點分組為簇,以及降維,其中的目標是減少特徵數量,同時保留數據中的基本資訊。例如,在無監督學習場景中,您可以使用聚類根據客戶的購買行為對客戶進行分組,而無需事先了解客戶細分。
監督學習和無監督學習之間的選擇取決於幾個因素。如果您有一個標記資料集並想要預測特定結果,那麼監督學習是合適的選擇。另一方面,如果你有一個未標記的資料集,並且想要探索資料結構或找到隱藏的模式,那麼無監督學習更適合。在某些情況下,可以使用監督和無監督技術的組合(稱為半監督學習)來充分利用這兩種方法的優勢。
在機器學習中使用監督訓練或無監督訓練的決定取決於標記資料的可用性、任務的性質和期望的結果。了解監督學習和無監督學習之間的差異對於設計有效的機器學習模型至關重要,這些模型可以提取有意義的見解並從數據中做出準確的預測。
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