Co to jest Uczenie nadzorowane i Nienadzorowane?

Uczenie maszynowe to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem algorytmów i modeli komputerowych, które potrafią uczyć się na podstawie danych i podejmować decyzje bez konieczności programowania ich wprost. Jednym z podstawowych podziałów w uczeniu maszynowym jest podział na uczenie nadzorowane i nienadzorowane.

Uczenie nadzorowane

Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest uczony na podstawie danych, które są oznaczone etykietami lub odpowiedziami. Innymi słowy, algorytm otrzymuje zestaw danych wejściowych wraz z pożądanymi wynikami i stara się nauczyć reguł, które pozwalają przewidywać odpowiedzi dla nowych danych.

Przykład

Przykładem uczenia nadzorowanego może być system, który ma nauczyć się rozpoznawać zdjęcia kotów. Algorytm otrzymuje zbiór zdjęć kotów, które są oznaczone jako „kot”, oraz zbiór zdjęć innych obiektów, które są oznaczone jako „nie kot”. Na podstawie tych danych algorytm stara się nauczyć rozpoznawać cechy charakterystyczne dla kotów i dokonywać poprawnej klasyfikacji nowych zdjęć.

Uczenie nienadzorowane

Uczenie nienadzorowane to inny rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest uczony na podstawie danych, które nie są oznaczone etykietami. W tym przypadku algorytm stara się samodzielnie odnaleźć wzorce i struktury w danych, bez konkretnego celu czy odpowiedzi do nauczenia się.

Przykład

Przykładem uczenia nienadzorowanego może być grupowanie danych na podstawie ich podobieństwa. Na przykład, jeśli mamy zbiór danych dotyczących klientów sklepu internetowego, algorytm uczenia nienadzorowanego może samodzielnie wykryć grupy klientów o podobnych preferencjach zakupowych, bez konieczności wcześniejszego oznaczania tych grup.

W skrócie, uczenie nadzorowane polega na nauczaniu algorytmu na podstawie danych z etykietami, podczas gdy uczenie nienadzorowane polega na nauczaniu algorytmu na podstawie danych bez etykiet. Oba rodzaje uczenia maszynowego mają swoje zastosowania i są używane w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza danych czy rekomendacje produktów.

Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na podstawie danych wejściowych i odpowiadających im etykiet. Uczenie nienadzorowane natomiast polega na szkoleniu algorytmu bez dostarczania mu etykiet, co pozwala mu samodzielnie odkrywać wzorce i struktury w danych.

Link do strony: https://batfinanse.pl/