Apprentissage automatique supervisé et non supervisé

Supervisé et non supervisés sont deux principaux types de tâches dans le champ d'apprentissage automatique. Ces deux tâches sont utilisées dans des situations différentes dans différents types d'ensembles de données. La principale différence entre l'apprentissage automatique supervisé et non surveillé est que l'apprentissage supervisé est effectué lorsque nous avons des informations sur la sortie du projet.

Par conséquent, l'apprentissage supervisé est utilisé pour apprendre la fonction d'un projet ou trouver la relation entre l'entrée et la sortie. De l'autre côté, l'apprentissage non supervisé ne fonctionne pas sous les sorties étiquetées (il n'y a pas de sorties prédéfinies ou finales) car elle apprend chaque étape pour trouver la sortie en conséquence.

Beaucoup de gens sont confus entre l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé. L'article explique tout sur les différences entre la supervision et l'apprentissage automatique non supervisé.

Quoi est un apprentissage machine supervisé?

L'apprentissage supervisé forme un système par des données bien «étiquetées». Une données étiquetées signifie que certaines des données sont marquées avec la sortie correcte. C'est similaire à une personne qui apprend des choses d'une autre personne. L'apprentissage supervisé est utilisé pour la régression et la classification pour prédire la sortie d'une procédure. Algorithmes dans l'apprentissage supervisé Apprendre des données de formation étiquetées, ce qui est bénéfique pour prédire les résultats des données imprévues. Il faut du temps pour construire, mettre à l'échelle et déployer des modèles d'apprentissage automatique précis avec succès. En plus de cela, l'apprentissage supervisé a également besoin d'une équipe d'experts de scientifiques des données qualifiées.

Certains algorithmes d'apprentissage supervisés populaires sont le voisin K-Dearest, le classificateur de Bayes naïf, les arbres de décision et les réseaux de neurones.

Exemple: Supposons que nous ayons des livres de sujets différents, l'apprentissage supervisé peut identifier les livres pour les classer selon le type de sujet. Pour l'identification appropriée des livres, nous formons la machine en fournissant les données comme la couleur, le nom, la taille, la langue de chaque livre. Après une formation appropriée, nous commençons à tester un nouvel ensemble de livres, et le système formé identifie tout en utilisant des algorithmes.

L'apprentissage supervisé offre un moyen de collecter des résultats de données à partir des résultats précédents et d'optimiser les critères de performance. Cet apprentissage automatique est bénéfique pour résoudre différents types de problèmes de calcul du monde réel.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique supervisé?

Les algorithmes de machine supervisés sont formés pour prédire la sortie du projet donné. Voici les étapes de l'apprentissage supervisé pour former un algorithme donné.

Tout d'abord, trouvez le type d'ensemble de données de formation, puis collectez les données étiquetées.

Maintenant, divisez tous les ensembles de données de formation entre l'ensemble de données de test, l'ensemble de données de validation et l'ensemble de données de formation. Après avoir divisé les données, la détermination des fonctionnalités d'entrée de l'ensemble de données de formation doit avoir des connaissances appropriées afin que votre modèle puisse prédire correctement la sortie. Ensuite, déterminez l'algorithme requis pour ce modèle, comme un arbre de décision, la machine vectorielle de support, etc. Après avoir déterminé l'algorithme, exécutez l'algorithme dans l'ensemble de données de formation.

Dans certains cas, les utilisateurs ont besoin d'un ensemble de validation comme paramètre de contrôle, un sous-ensemble de l'ensemble de données de formation. Enfin, vous pouvez évaluer la précision du modèle en donnant un ensemble de tests, et si votre modèle prédit correctement la sortie, alors votre modèle est correct.

Voyons un exemple pour comprendre comment fonctionne l'apprentissage automatique supervisé. Dans cet exemple, nous avons différentes formes comme les carrés, les cercles, les triangles, etc. Maintenant, nous devons former les données comme telles que:

• Si la forme a quatre côtés, alors il doit être étiqueté comme le carré.
• Si la forme a trois côtés, alors il doit être étiqueté comme le triangle.
• Si la forme n'a pas de côté, alors il doit être étiqueté comme le cercle.

Lorsque nous utilisons un nouveau modèle dans le système, le système différenciera et détectera les carrés, les triangles et les cercles.

Types d'algorithmes d'apprentissage supervisés

Il existe deux types de problèmes dans l'apprentissage supervisé, et ils sont:

Classification

Ces algorithmes sont utilisés lorsqu'une variable de sortie catégorielle signifie lorsqu'un utilisateur compare deux choses différentes: vrai-fausse, proto-forces, etc. Certains des algorithmes de classification sont des machines à vecteurs de support, un filtrage des spams, des arbres de décision, une forêt aléatoire et une régression logistique.

Régression

Ces algorithmes sont utilisés lorsqu'il y a une relation entre les variables d'entrée et de sortie. La régression est utilisée pour prédire les variables continues comme les tendances du marché, les prévisions météorologiques, etc. Certains des algorithmes de régression sont les arbres de régression, la régression linéaire, la régression linéaire bayésienne, la régression non linéaire et la régression polynomiale.

Avantages et inconvénients de l'apprentissage supervisé

Avantages

• L'apprentissage supervisé offre un moyen de collecter les données des expériences précédentes et de prédire les sorties.
• Il est bénéfique pour l'optimisation des performances grâce à l'expérience.
• Les utilisateurs peuvent utiliser l'apprentissage supervisé pour résoudre différents types de problèmes de calcul du monde réel.
• Le système de rétroaction offre une excellente option pour vérifier s'il prédit la sortie correcte.

Désavantages

• Dans l'apprentissage supervisé, la formation nécessite un temps de calcul élevé.
• Les utilisateurs ont besoin de divers exemples pour chaque classe lors de la formation d'un classificateur, puis classer les mégadonnées devient un défi complexe.
• Les utilisateurs peuvent trop exprimer la frontière lorsque l'ensemble de formation n'a pas d'exemple dont vous avez besoin dans une classe.

Applications

• Bioinformatique: L'apprentissage supervisé est populaire dans ce domaine car il est utilisé dans notre vie quotidienne. Les informations biologiques telles que les empreintes digitales, la détection du visage, la texture de l'iris et d'autres sont stockées sous forme de données dans nos smartphones et autres appareils pour sécuriser les données et améliorer la sécurité du système.
• Reconnaissance de la parole: L'algorithme est formé pour apprendre la voix et le reconnaître plus tard. De nombreux assistants vocaux populaires tels que Siri, Alexa et Google Assistant utilisent un apprentissage supervisé.
• Détection du spam: Cette application aide à prévenir la cybercriminalité; Les applications sont formées pour détecter des messages et des e-mails irréels et informatiques et alerter l'utilisateur s'ils sont spam ou faux.
• Reconnaissance d'objets pour la vision: L'algorithme est formé avec un énorme ensemble de données d'objets identiques ou similaires pour identifier l'objet plus tard comme ou quand il apparaît.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique non supervisé?

L'apprentissage non supervisé est une technique d'apprentissage automatique dans lequel un utilisateur n'a pas à superviser un modèle pour le projet. Au lieu de cela, les utilisateurs doivent autoriser un modèle de travail et découvrir automatiquement les informations. Par conséquent, l'apprentissage non supervisé fonctionne pour gérer les données non marquées. En termes simples, ce type d'apprentissage automatique vise à trouver des modèles et la structure des données ou entrées données.

L'apprentissage non supervisé offre un excellent moyen d'effectuer des tâches de traitement très complexes que l'apprentissage supervisé. Cependant, il peut être très imprévisible que d'autres procédures d'apprentissage en profondeur, d'apprentissage naturel et d'apprentissage en renforcement. Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé est utilisé pour résoudre l'association et le clustering.

L'apprentissage non surveillé est bénéfique pour trouver tous les types de modèles de données inconnus. Il y a le fait que vous pouvez facilement obtenir des données non marquées par rapport aux données étiquetées, donc l'apprentissage non surveillé peut aider à terminer la procédure sans les données étiquetées.

Par exemple, nous avons un modèle qui ne nécessite aucune formation de données, ou nous n'avons pas de données appropriées pour prédire la sortie. Nous ne donnons donc aucune supervision mais fournissons l'ensemble de données d'entrée pour permettre un modèle pour trouver les modèles appropriés à partir des données. Le modèle utilisera des algorithmes appropriés pour la formation, puis divisera les éléments du projet selon leurs différences. Dans l'exemple ci-dessus de l'apprentissage supervisé, nous avons expliqué la procédure pour obtenir la sortie prévue. Cependant, dans un apprentissage non supervisé, le modèle formera les données elle-même, puis divisera le livre dans le groupe selon leurs fonctionnalités.

Comment fonctionne l'apprentissage sans surveillance?

Comprenons l'apprentissage non supervisé par l'exemple ci-dessous:

Nous avons des données d'entrée non marquées qui incluent différents fruits, mais ils ne sont pas classés, et la sortie n'est pas non plus fournie. Tout d'abord, nous devons interpréter les données brutes pour trouver tous les modèles cachés des données données. Appliquera maintenant les algorithmes appropriés comme les arbres de décision, le clustering K-means, etc.

Après implémentation de l'algorithme approprié, les algorithmes diviseront l'objet de données en combinaisons en fonction de la différence et de la similitude entre les différents objets. Le processus d'apprentissage non supervisé est expliqué comme sous:

Lorsque le système reçoit des données non marquées ou brutes dans le système, l'apprentissage non supervisé commence à effectuer une interprétation. Le système essaie de comprendre les informations et de donner des données pour démarrer la procédure à l'aide d'algorithmes dans l'interprétation. Après cela, les algorithmes commencent à diviser les informations de données en parties en fonction de leurs similitudes et de leurs différences. Une fois que le système a obtenu les détails des données brutes, elle crée alors le groupe pour définir les données en conséquence. Enfin, il démarre le traitement et fournit les meilleures données de sortie précises possibles à partir des données brutes.

Types d'algorithme d'apprentissage non supervisé

Il existe deux types de problèmes dans l'apprentissage non supervisé, et ils sont:

Regroupement

Il s'agit d'une méthode pour regrouper les objets en grappes selon les différences et les similitudes entre les objets. L'analyse en grappes fonctionne pour trouver les points communs entre différents objets de données.

Association

Il s'agit d'une méthode utilisée pour trouver des relations entre diverses variables dans une grande base de données. Il fonctionne également pour déterminer l'ensemble d'éléments qui se produit ensemble dans un ensemble de données particulier. Beaucoup de gens croient que l'association rend la stratégie marketing très efficace, comme une personne qui achète X articles et a tendance à acheter des articles Y. Par conséquent, l'association offre un moyen de trouver la relation entre X et Y.

Avantages et inconvénients de l'apprentissage non supervisé

Avantages

• L'apprentissage non supervisé est bénéfique pour trouver les modèles de données car il n'est pas possible dans les méthodes normales.
• C'est la meilleure procédure ou outil pour les scientifiques des données car il est bénéfique pour l'apprentissage et la compréhension des données brutes.
• Les utilisateurs peuvent ajouter des étiquettes après avoir classé les données, il est donc plus facile pour les sorties.
• L'apprentissage non supervisé est le même que l'intelligence humaine car le modèle apprend tout lentement pour calculer les sorties.

Désavantages

• Le modèle apprend tout sans avoir de connaissances préalables.
• Il y a plus de complexité avec plus de fonctionnalités.
• L'apprentissage non supervisé est une procédure de longue date.

Applications

• Reste de l'hôte: L'application utilise un apprentissage non supervisé pour connecter les utilisateurs du monde entier; L'utilisateur interroge ses exigences. L'application apprend ces modèles et recommande des séjours et des expériences qui relèvent du même groupe ou du même groupe.
• Shopping en ligne: Des sites Web en ligne comme Amazon utilisent également un apprentissage non supervisé pour apprendre l'achat du client et recommander les produits les plus fréquemment achetés ensemble, un exemple de l'exploration de règles d'association.
• Détection de la fraude-carte du crédit: Les algorithmes d'apprentissage non supervisés se renseignent sur divers modèles de l'utilisateur et leur utilisation de la carte de crédit. Si la carte est utilisée dans des pièces qui ne correspondent pas au comportement, une alarme est générée, qui pourrait être une fraude marquée et des appels sont donnés pour confirmer s'ils utilisent la carte.

Apprentissage automatique supervisé versus non supervisé: table de comparaison

Voici la liste d'une comparaison côte à côte entre l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé:

Facteurs	Enseignement supervisé	Apprentissage non surveillé
Définition	Dans l'apprentissage automatique supervisé, les algorithmes sont entièrement formés à travers des données étiquetées.	Dans l'apprentissage automatique non supervisé, la formation des algorithmes est basée sur des données non marquées.
Retour	Dans l'apprentissage supervisé, le modèle prend une rétroaction directe pour vérifier si elle prédit la sortie correcte.	Dans l'apprentissage non surveillé, le modèle ne prend pas de commentaires.
But	L'apprentissage supervisé vise à former un modèle pour prédire une sortie lorsque le modèle reçoit de nouvelles données.	L'apprentissage non supervisé vise à trouver un modèle caché avec les informations habituelles par un ensemble de données inconnu.
Prédiction	Le modèle peut prédire la sortie d'une procédure.	Le modèle doit trouver un modèle caché dans les données.
Surveillance	Il nécessite une supervision appropriée pour la formation du modèle.	Il ne nécessite aucune supervision pour former un modèle.
Complexité informatique	Il a une complexité de calcul élevée.	Il a une faible complexité de calcul.
Entrée sortie	L'utilisateur fournit une entrée au modèle avec la sortie.	L'utilisateur fournit uniquement des données d'entrée.
Analyse	Il nécessite une analyse hors ligne.	Cela nécessite une analyse en temps réel.
Précision	L'apprentissage supervisé fournit des résultats précis.	L'apprentissage non supervisé fournit des résultats modérés.
Sous-domaines	L'apprentissage supervisé a des problèmes de classification et de régression.	L'apprentissage non supervisé a des problèmes d'exploration de règles de regroupement et d'association.
Algorithmes	L'apprentissage supervisé a différents algorithmes comme la régression logistique, l'arbre de décision, la régression linéaire, la logique bayésienne, la machine vectorielle de support, la classification multi-classes, etc.	L'apprentissage non supervisé a différents algorithmes comme le clustering, l'apriori et les algorithmes KNN.
Intelligence artificielle	Il n'est pas assez proche de l'intelligence artificielle car un utilisateur doit former un modèle pour toutes les données et prédire la sortie correcte uniquement.	Il est plus proche de l'intelligence artificielle car elle est similaire à un petit enfant qui apprend tout de son expérience.

Conclusion

Nous espérons que nous avons réussi à vous expliquer la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Nous avons ajouté tous les détails essentiels sur ces techniques d'apprentissage automatique. Ces techniques d'apprentissage automatique sont différentes mais essentielles à leur place. À notre avis, l'apprentissage automatique non supervisé est plus précis que l'apprentissage supervisé car il apprend tout seul pour fournir le meilleur résultat possible. Cependant, de nombreuses personnes recommandent un apprentissage automatique supervisé car ils ont des entrées appropriées et des sorties prédites.