在人工智能和机器学习方面,监督学习和无监督学习的区别是什么? 你能举个例子简单地解释一下吗?


当前回答

监督学习基本上是一种技术,其中机器学习的训练数据已经被标记,假设是一个简单的偶数分类器,在训练过程中你已经对数据进行了分类。因此它使用“LABELLED”数据。

相反,无监督学习是一种机器自己标记数据的技术。或者你可以说这是机器从头开始自己学习的情况。

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我一直认为无监督学习和有监督学习之间的区别是随意的,有点令人困惑。这两种情况之间没有真正的区别,相反,在一系列情况下,算法可以或多或少地“监督”。半监督学习的存在是界限模糊的一个明显例子。

我倾向于认为监督是对算法提供关于应该首选哪些解决方案的反馈。对于传统的监督设置,比如垃圾邮件检测,你告诉算法“不要在训练集上犯任何错误”;对于传统的无监督设置,比如聚类,你告诉算法“彼此接近的点应该在同一个聚类中”。很巧的是,第一种反馈形式比后者更具体。

简而言之,当有人说“有监督”时,想想分类,当他们说“无监督”时,想想聚类,尽量不要过于担心除此之外的问题。

我可以给你们举个例子。

假设您需要识别哪些车辆是汽车,哪些是摩托车。

在监督学习的情况下,你的输入(训练)数据集需要被标记,也就是说,对于你的输入(训练)数据集中的每个输入元素,你应该指定它是代表一辆汽车还是一辆摩托车。

在无监督学习的情况下,你不标记输入。无监督模型将输入聚类到基于相似特征/属性的聚类中。所以,在这种情况下,没有像“car”这样的标签。

监督式学习

在这种情况下,用于训练网络的每个输入模式都是 与输出模式相关联,它是目标或所需的 模式。在学习过程中假定有老师在场 过程,当对网络的计算结果进行比较时 输出和正确的预期输出,以确定误差。的 错误可以用来更改网络参数,从而导致 性能的提高。

无监督学习

在这种学习方法中,目标输出不会呈现给机器 网络。这就好像没有老师来呈现所渴望的 模式,因此,系统通过发现和学习自己 适应输入模式中的结构特征。

监督式学习: 假设一个孩子去了幼儿园。这里老师给他看了3个玩具——房子,球和汽车。现在老师给了他10个玩具。 他会根据他以前的经验把它们分为房子,球和汽车3个盒子。 因此,孩子首先是由老师监督,因为他们在几组比赛中答对了答案。然后用不知名的玩具对他进行测试。

无监督学习: 还是幼儿园的例子。给一个孩子10个玩具。他被告知要分割类似的部分。 因此,根据形状、大小、颜色、功能等特征,他会尝试将A、B、C分成3组,并将它们分组。

监理这个词的意思是你给机器提供监督/指令,帮助它找到答案。一旦它学会指令,就可以很容易地预测新的情况。

无监督意味着没有监督或指示如何找到答案/标签,机器将利用它的智能在我们的数据中找到一些模式。在这里,它不会进行预测,它只会尝试寻找具有相似数据的集群。

我尽量简单点。

监督学习:在这种学习技术中,我们得到一个数据集,系统已经知道该数据集的正确输出。这里,我们的系统通过预测自己的值来学习。然后,它通过使用代价函数来检查其预测与实际输出的接近程度,从而进行准确性检查。

无监督学习:在这种方法中,我们很少或根本不知道我们的结果是什么。因此,我们从不知道变量影响的数据中推导出结构。 我们根据数据中变量之间的关系对数据进行聚类,从而形成结构。 在这里,我们没有基于预测的反馈。