Diferenças entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado

Os estudantes que se aventuram no aprendizado de máquinas têm enfrentado dificuldades para diferenciar o aprendizado supervisionado do aprendizado não supervisionado. Parece que o procedimento usado nos dois métodos de aprendizagem é o mesmo, o que dificulta a diferenciação entre os dois métodos de aprendizagem. No entanto, após um exame minucioso e atenção inabalável, pode-se entender claramente que existem diferenças significativas entre a aprendizagem supervisionada e a não supervisionada..

• O que é aprendizado supervisionado?

O aprendizado supervisionado é um dos métodos associados ao aprendizado de máquina, que envolve a alocação de dados rotulados para que um determinado padrão ou função possa ser deduzido desses dados. Vale a pena notar que o aprendizado supervisionado envolve a alocação de um objeto de entrada, um vetor, enquanto, ao mesmo tempo, antecipa o valor de saída mais desejado, que é principalmente chamado de sinal de supervisão. A propriedade da aprendizagem supervisionada é que os dados de entrada são conhecidos e rotulados adequadamente.

• O que é aprendizado não supervisionado?

O aprendizado não supervisionado é o segundo método do algoritmo de aprendizado de máquina, em que inferências são extraídas de dados de entrada não rotulados. O objetivo do aprendizado não supervisionado é determinar os padrões ocultos ou o agrupamento de dados de dados não rotulados. É usado principalmente na análise exploratória de dados. Um dos caracteres definidores do aprendizado não supervisionado é que tanto a entrada quanto a saída não são conhecidas.

Diferenças entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado

1. Entrada de dados em aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado

A principal diferença entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado são os dados usados ​​em qualquer método de aprendizado de máquina. Vale a pena notar que os dois métodos de aprendizado de máquina requerem dados, que serão analisados ​​para produzir determinadas funções ou grupos de dados. No entanto, os dados de entrada usados ​​no aprendizado supervisionado são bem conhecidos e estão rotulados. Isso significa que a máquina só recebe a tarefa de determinar os padrões ocultos dos dados já rotulados. No entanto, os dados utilizados na aprendizagem não supervisionada não são conhecidos nem rotulados. É o trabalho da máquina categorizar e rotular os dados brutos antes de determinar os padrões e funções ocultos dos dados de entrada.

2. Complexidade Computacional na Aprendizagem Supervisionada e Aprendizagem Não Supervisionada

O aprendizado de máquina é um assunto complexo e qualquer pessoa envolvida deve estar preparada para a tarefa futura. Uma das diferenças destacadas entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado é a complexidade computacional. O aprendizado supervisionado é considerado um método complexo de aprendizado, enquanto o método não supervisionado de aprendizado é menos complexo. Uma das razões que leva à aprendizagem supervisionada é o fato de que é preciso entender e rotular as entradas enquanto na aprendizagem não supervisionada, não é necessário que você entenda e rotule as entradas. Isso explica por que muitas pessoas preferem o aprendizado não supervisionado em comparação com o método supervisionado de aprendizado de máquina.

3. Precisão dos resultados da aprendizagem supervisionada e da aprendizagem não supervisionada

A outra diferença predominante entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado é a precisão dos resultados produzidos após cada ciclo de análise de máquina. Todos os resultados gerados a partir do método supervisionado de aprendizado de máquina são mais precisos e confiáveis ​​em comparação com os resultados gerados a partir do método não supervisionado de aprendizado de máquina. Um dos fatores que explica por que o método supervisionado de aprendizado de máquina produz resultados precisos e confiáveis ​​é porque os dados de entrada são bem conhecidos e rotulados, o que significa que a máquina analisará apenas os padrões ocultos. Isso é diferente do método não supervisionado de aprendizado, em que a máquina precisa definir e rotular os dados de entrada antes de determinar os padrões e funções ocultos.

4. Número de aulas em aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado

Também é importante notar que há uma diferença significativa quando se trata do número de classes. É importante notar que todas as classes usadas na aprendizagem supervisionada são conhecidas, o que significa que também as respostas na análise provavelmente serão conhecidas. O único objetivo do aprendizado supervisionado é, portanto, determinar o cluster desconhecido. No entanto, não há conhecimento prévio no método não supervisionado de aprendizado de máquina. Além disso, o número de classes não é conhecido, o que significa claramente que nenhuma informação é conhecida e os resultados gerados após a análise não podem ser determinados. Além disso, as pessoas envolvidas no método não supervisionado de aprendizado não têm conhecimento de nenhuma informação relativa aos dados brutos e aos resultados esperados.

5. Aprendizado em tempo real em aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado

Entre outras diferenças, existe o tempo após o qual cada método de aprendizado ocorre. É importante destacar que o método supervisionado de aprendizado ocorre off-line, enquanto o método não supervisionado de aprendizado ocorre em tempo real. As pessoas envolvidas na preparação e identificação dos dados de entrada o fazem off-line, enquanto a análise do padrão oculto é feita on-line, o que nega às pessoas envolvidas no aprendizado de máquina a oportunidade de interagir com a máquina enquanto analisa os dados discretos. No entanto, o método não supervisionado de aprendizado de máquina ocorre em tempo real, de modo que todos os dados de entrada são analisados ​​e rotulados na presença de alunos, o que os ajuda a entender diferentes métodos de aprendizado e classificação de dados brutos. A análise de dados em tempo real continua sendo o mérito mais significativo do método de aprendizado não supervisionado.

Tabela que mostra diferenças entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado: gráfico de comparação

	Aprendizado supervisionado	Aprendizagem não supervisionada
Dados de entrada	Usa dados de entrada conhecidos e rotulados	Usa dados de entrada desconhecidos
Complexidade computacional	Muito complexo em computação	Menos complexidade computacional
Tempo real	Utiliza análise off-line	Utiliza análise de dados em tempo real
Número de Classes	O número de classes é conhecido	O número de classes não é conhecido
Precisão dos resultados	Resultados precisos e confiáveis	Resultados moderados e confiáveis

Resumo do aprendizado supervisionado e do aprendizado não supervisionado

• A mineração de dados está se tornando um aspecto essencial no mundo atual dos negócios devido ao aumento de dados brutos que as organizações precisam analisar e processar para que possam tomar decisões sólidas e confiáveis.
• Isso explica por que a necessidade de aprendizado de máquina está crescendo e, portanto, requer pessoas com conhecimento suficiente do aprendizado de máquina supervisionado e do aprendizado de máquina não supervisionado.
• Vale a pena entender que cada método de aprendizado oferece suas próprias vantagens e desvantagens. Isso significa que é necessário conhecer os dois métodos de aprendizado de máquina antes de determinar qual método será usado para analisar os dados..