Εποπτευόμενη μάθηση έναντι αλγόριθμων μάθησης χωρίς επίβλεψη

Εισαγωγή

Η Μηχανική Μάθηση (ML) είναι ένα πεδίο μελέτης που εστιάζει στην ανάπτυξη αλγορίθμων για να μαθαίνει αυτόματα από δεδομένα, να κάνει προβλέψεις και να συνάγει μοτίβα χωρίς να του έχει πει ρητά πώς να το κάνει. Στοχεύει στη δημιουργία συστημάτων που βελτιώνονται αυτόματα με εμπειρία και δεδομένα.

Αυτό μπορεί να επιτευχθεί μέσω εποπτευόμενης μάθησης, όπου το μοντέλο εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας δεδομένα σήμανσης για να κάνει προβλέψεις ή μέσω μάθησης χωρίς επίβλεψη, όπου το μοντέλο επιδιώκει να αποκαλύψει μοτίβα ή συσχετισμούς μέσα στα δεδομένα χωρίς να προβλεφθούν συγκεκριμένα αποτελέσματα στόχου.

Η ML έχει αναδειχθεί ως ένα απαραίτητο και ευρέως χρησιμοποιούμενο εργαλείο σε διάφορους κλάδους, όπως η επιστήμη των υπολογιστών, η βιολογία, τα οικονομικά και το μάρκετινγκ. Έχει αποδείξει τη χρησιμότητά του σε διάφορες εφαρμογές όπως ταξινόμηση εικόνων, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και ανίχνευση απάτης.

Εργασίες Μηχανικής Μάθησης

Η μηχανική μάθηση μπορεί γενικά να ταξινομηθεί σε τρεις κύριες εργασίες:

• Εποπτευόμενη μάθηση
• Μη εποπτευόμενη μάθηση
• Ενίσχυση μάθησης

Εδώ, θα επικεντρωθούμε στις δύο πρώτες περιπτώσεις.

Εποπτευόμενη μάθηση

Η εποπτευόμενη μάθηση περιλαμβάνει την εκπαίδευση ενός μοντέλου σε δεδομένα με ετικέτα, όπου τα δεδομένα εισόδου συνδυάζονται με την αντίστοιχη μεταβλητή εξόδου ή στόχου. Ο στόχος είναι να μάθετε μια συνάρτηση που μπορεί να αντιστοιχίσει τα δεδομένα εισόδου στη σωστή έξοδο. Οι κοινοί εποπτευόμενοι αλγόριθμοι μάθησης περιλαμβάνουν γραμμική παλινδρόμηση, λογιστική παλινδρόμηση, δέντρα αποφάσεων και μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης.

Παράδειγμα εποπτευόμενου κώδικα εκμάθησης χρησιμοποιώντας Python:

from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test)

Σε αυτό το απλό παράδειγμα κώδικα, εκπαιδεύουμε το LinearRegression αλγόριθμος από το scikit-learn στα δεδομένα προπόνησής μας και, στη συνέχεια, εφαρμόστε τον για να λάβετε προβλέψεις για τα δεδομένα της δοκιμής μας.

Μια πραγματική περίπτωση χρήσης εποπτευόμενης μάθησης είναι η ταξινόμηση ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου. Με την εκθετική ανάπτυξη της επικοινωνίας μέσω email, ο εντοπισμός και το φιλτράρισμα των ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου έχει καταστεί ζωτικής σημασίας. Χρησιμοποιώντας εποπτευόμενους αλγόριθμους εκμάθησης, είναι δυνατό να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο για τη διάκριση μεταξύ νόμιμων email και ανεπιθύμητων μηνυμάτων με βάση δεδομένα με ετικέτα.

Το μοντέλο εποπτευόμενης μάθησης μπορεί να εκπαιδευτεί σε ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου που φέρουν την ετικέτα είτε ως "spam" ή "not spam". Το μοντέλο μαθαίνει μοτίβα και χαρακτηριστικά από τα δεδομένα με ετικέτα, όπως η παρουσία ορισμένων λέξεων-κλειδιών, η δομή του email ή οι πληροφορίες αποστολέα email. Μόλις εκπαιδευτεί το μοντέλο, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αυτόματη ταξινόμηση των εισερχόμενων email ως ανεπιθύμητων ή μη, φιλτράροντας αποτελεσματικά τα ανεπιθύμητα μηνύματα.

Μη εποπτευόμενη μάθηση

Στην μάθηση χωρίς επίβλεψη, τα δεδομένα εισόδου είναι χωρίς ετικέτα και ο στόχος είναι να ανακαλύψουμε μοτίβα ή δομές μέσα στα δεδομένα. Οι αλγόριθμοι μάθησης χωρίς επίβλεψη στοχεύουν στην εύρεση ουσιαστικών αναπαραστάσεων ή συστάδων στα δεδομένα.

Παραδείγματα αλγορίθμων μάθησης χωρίς επίβλεψη περιλαμβάνουν k-σημαίνει ομαδοποίηση, ιεραρχική ομαδοποίηση, να ανάλυση κύριου συστατικού (PCA).

Παράδειγμα κώδικα εκμάθησης χωρίς επίβλεψη:

from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=3) model.fit(X) predictions = model.predict(X_new)

Σε αυτό το απλό παράδειγμα κώδικα, εκπαιδεύουμε το KMeans αλγόριθμος από το scikit-learn για να προσδιορίσει τρία συμπλέγματα στα δεδομένα μας και στη συνέχεια να χωρέσει νέα δεδομένα σε αυτά τα συμπλέγματα.

Ένα παράδειγμα περίπτωσης χρήσης μάθησης χωρίς επίβλεψη είναι η τμηματοποίηση πελατών. Σε διάφορους κλάδους, οι επιχειρήσεις στοχεύουν να κατανοήσουν καλύτερα τη βάση πελατών τους για να προσαρμόσουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ, να εξατομικεύσουν τις προσφορές τους και να βελτιστοποιήσουν τις εμπειρίες των πελατών. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν αλγόριθμοι μάθησης χωρίς επίβλεψη για να τμηματοποιήσουν τους πελάτες σε ξεχωριστές ομάδες με βάση τα κοινά χαρακτηριστικά και συμπεριφορές τους.

Εφαρμόζοντας τεχνικές μάθησης χωρίς επίβλεψη, όπως η ομαδοποίηση, οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκαλύψουν σημαντικά μοτίβα και ομάδες στα δεδομένα των πελατών τους. Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι ομαδοποίησης μπορούν να προσδιορίσουν ομάδες πελατών με παρόμοιες αγοραστικές συνήθειες, δημογραφικά στοιχεία ή προτιμήσεις. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να αξιοποιηθούν για τη δημιουργία στοχευμένων καμπανιών μάρκετινγκ, τη βελτιστοποίηση προτάσεων προϊόντων και τη βελτίωση της ικανοποίησης των πελατών.

Κύριες τάξεις αλγορίθμων

Αλγόριθμοι εποπτευόμενης μάθησης

1. Γραμμικά μοντέλα: Χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη συνεχών μεταβλητών με βάση τις γραμμικές σχέσεις μεταξύ των χαρακτηριστικών και της μεταβλητής στόχου.

2. Μοντέλα που βασίζονται σε δέντρα: Κατασκευάστηκαν χρησιμοποιώντας μια σειρά δυαδικών αποφάσεων για να γίνουν προβλέψεις ή ταξινομήσεις.

3. Μοντέλα συνόλου: Μέθοδος που συνδυάζει πολλαπλά μοντέλα (με βάση τα δέντρα ή γραμμικά) για να κάνει πιο ακριβείς προβλέψεις.

4. Μοντέλα νευρωνικών δικτύων: Μέθοδοι που βασίζονται χαλαρά στον ανθρώπινο εγκέφαλο, όπου πολλαπλές λειτουργίες λειτουργούν ως κόμβοι ενός δικτύου.

Αλγόριθμοι μάθησης χωρίς επίβλεψη

1. Ιεραρχική ομαδοποίηση: Δημιουργεί μια ιεραρχία συστάδων με επαναληπτική συγχώνευση ή διαίρεση τους.

2. Μη ιεραρχική ομαδοποίηση: Χωρίζει τα δεδομένα σε διακριτές συστάδες με βάση την ομοιότητα.

3. Μείωση διαστάσεων: Μειώνει τη διάσταση των δεδομένων διατηρώντας παράλληλα τις πιο σημαντικές πληροφορίες.

Αξιολόγηση μοντέλου

Εποπτευόμενη μάθηση

Για την αξιολόγηση της απόδοσης των εποπτευόμενων μοντέλων μάθησης, χρησιμοποιούνται διάφορες μετρήσεις, όπως ακρίβεια, ακρίβεια, ανάκληση, βαθμολογία F1 και ROC-AUC. Οι τεχνικές διασταυρούμενης επικύρωσης, όπως η διασταυρούμενη επικύρωση k-fold, μπορούν να βοηθήσουν στην εκτίμηση της απόδοσης γενίκευσης του μοντέλου.

Μη εποπτευόμενη μάθηση

Η αξιολόγηση αλγορίθμων μάθησης χωρίς επίβλεψη είναι συχνά πιο δύσκολη αφού δεν υπάρχει βασική αλήθεια. Μετρήσεις όπως η βαθμολογία σιλουέτας ή η αδράνεια μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αξιολόγηση της ποιότητας των αποτελεσμάτων ομαδοποίησης. Οι τεχνικές οπτικοποίησης μπορούν επίσης να παρέχουν πληροφορίες για τη δομή των συστάδων.

Συμβουλές και Κόλπα

Εποπτευόμενη μάθηση

• Προεπεξεργασία και κανονικοποίηση δεδομένων εισόδου για βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου.
• Χειριστείτε τις τιμές που λείπουν κατάλληλα, είτε με καταλογισμό είτε με αφαίρεση.
• Η μηχανική χαρακτηριστικών μπορεί να βελτιώσει την ικανότητα του μοντέλου να καταγράφει σχετικά μοτίβα.

Μη εποπτευόμενη μάθηση

• Επιλέξτε τον κατάλληλο αριθμό συμπλεγμάτων με βάση τις γνώσεις τομέα ή χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως η μέθοδος του αγκώνα.
• Εξετάστε διαφορετικές μετρήσεις απόστασης για να μετρήσετε την ομοιότητα μεταξύ σημείων δεδομένων.
• Τακτοποιήστε τη διαδικασία ομαδοποίησης για να αποφύγετε την υπερβολική προσαρμογή.

Συνοπτικά, η μηχανική εκμάθηση περιλαμβάνει πολυάριθμες εργασίες, τεχνικές, αλγόριθμους, μεθόδους αξιολόγησης μοντέλων και χρήσιμες συμβουλές. Κατανοώντας αυτές τις πτυχές, οι επαγγελματίες μπορούν να εφαρμόσουν αποτελεσματικά τη μηχανική μάθηση σε ζητήματα του πραγματικού κόσμου και να αντλήσουν σημαντικές πληροφορίες από δεδομένα. Τα παραδείγματα κώδικα που δίνονται παρουσιάζουν τη χρήση εποπτευόμενων και μη εποπτευόμενων αλγορίθμων μάθησης, υπογραμμίζοντας την πρακτική εφαρμογή τους.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• EVM Finance. Ενιαία διεπαφή για αποκεντρωμένη χρηματοδότηση. Πρόσβαση εδώ.
• Quantum Media Group. Ενισχυμένο IR/PR. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://stackabuse.com/supervised-learning-vs-unsupervised-learning-algorithms/