Supervisionato vs. Apprendimento senza supervisione: qual è la differenza?

L'apprendimento automatico è la scienza che consente alle macchine di acquisire conoscenze, fare previsioni e scoprire modelli all'interno di grandi set di dati. Proprio come gli esseri umani imparano dalle esperienze quotidiane, gli algoritmi di apprendimento automatico migliorano gradualmente le loro previsioni su più iterazioni.

L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono due approcci di apprendimento primari utilizzati per addestrare algoritmi di apprendimento automatico. Ogni metodo ha punti di forza e limiti ed è più adatto per compiti specifici.

Quindi, quali sono alcune distinzioni e applicazioni di questi due metodi di apprendimento automatico?

Cos'è l'apprendimento supervisionato?

L'apprendimento supervisionato è un popolare approccio di machine learning in cui un modello viene addestrato utilizzando dati etichettati. I dati etichettati sono costituiti da variabili di input e dalle corrispondenti variabili di output. Il modello cerca relazioni tra l'input e le variabili di output desiderate e le sfrutta per fare previsioni su nuovi dati invisibili.

Un semplice esempio di un approccio di apprendimento supervisionato è un filtro antispam e-mail. Qui, il modello viene addestrato su un set di dati con migliaia di e-mail, ciascuna etichettata come "spam" o "non spam". Il modello identifica i modelli di posta elettronica e impara a distinguere lo spam dalle e-mail legittime.

L'apprendimento supervisionato consente ai modelli di intelligenza artificiale di prevedere con precisione i risultati sulla base di un addestramento etichettato.

Processo di formazione

Il processo di formazione nell'apprendimento automatico supervisionato richiede l'acquisizione e l'etichettatura dei dati. I dati vengono spesso etichettati sotto la supervisione di un data scientist per garantire che corrispondano accuratamente agli input. Una volta che il modello apprende la relazione tra input e output, viene quindi utilizzato per classificare i dati invisibili e fare previsioni.

Gli algoritmi di apprendimento supervisionato comprendono due tipi di compiti:

• Classificazione: La classificazione viene utilizzata quando si desidera che il modello classifichi se i dati appartengono a un gruppo oa una classe specifici. Nell'esempio delle e-mail di spam, determinare le e-mail come "spam" o "non-spam" rientra nella classificazione.
• Regressione: Nei compiti di regressione, il algoritmo di apprendimento automatico prevede i risultati da dati in continua evoluzione. Implica relazioni tra due o più variabili, in modo tale che un cambiamento in una variabile cambi un'altra variabile. Un esempio di attività di regressione potrebbe essere la previsione dei prezzi delle case in base a caratteristiche come il numero di stanze, l'ubicazione e la metratura. Addestrando il modello utilizzando dati etichettati, apprende i modelli e le relazioni tra queste variabili e può prevedere un prezzo di vendita appropriato.

La combinazione dei due compiti in genere costituisce la base per l'apprendimento supervisionato, sebbene vi siano altri aspetti del processo.

Applicazioni comuni

Gli algoritmi di apprendimento supervisionato hanno applicazioni diffuse in vari settori. Alcuni degli usi popolari includono:

• Riconoscimento di immagini e oggetti
• Classificazione del parlato e del testo
• Analisi del sentimento
• Rilevamento di frodi e anomalie
• Valutazione del rischio

Ma ci sono molti altri usi e implementazioni dell'apprendimento supervisionato.

Limitazioni

I modelli di apprendimento supervisionato offrono preziose capacità ma hanno anche alcuni limiti. Questi modelli si basano in gran parte su dati etichettati per apprendere e generalizzare in modo efficace i modelli, che possono essere costosi, dispendiosi in termini di tempo e laboriosi. Tuttavia, questa limitazione si verifica spesso in aree specializzate in cui è necessaria un'etichettatura esperta.

La gestione di set di dati grandi, complessi e rumorosi è un'altra sfida che può influire sulle prestazioni del modello. I modelli di apprendimento supervisionato operano partendo dal presupposto che i dati etichettati riflettano veramente i modelli sottostanti nel mondo reale. Ma se i dati contengono rumore, relazioni intricate o altre complessità, il modello potrebbe avere difficoltà a prevedere un risultato accurato.

Inoltre, l'interpretabilità può essere difficile in alcuni casi. I modelli di apprendimento supervisionato possono restituire risultati accurati, ma non forniscono informazioni chiare sul ragionamento sottostante. La mancanza di interpretabilità può essere critica in settori come l'assistenza sanitaria, dove la trasparenza è vitale.

Cos'è l'apprendimento senza supervisione?

L'apprendimento non supervisionato è un approccio di apprendimento automatico che utilizza dati non etichettati e apprende senza supervisione. A differenza dei modelli di apprendimento supervisionato, che si occupano di dati etichettati, i modelli di apprendimento non supervisionato si concentrano sull'identificazione di modelli e relazioni all'interno dei dati senza alcun output predeterminato. Pertanto, tali modelli sono estremamente preziosi quando si tratta di grandi set di dati in cui l'etichettatura è difficile o poco pratica.

La segmentazione dei clienti è un semplice esempio di apprendimento non supervisionato. Sfruttando un approccio di apprendimento non supervisionato, i modelli possono identificare i segmenti di clienti in base al loro comportamento e alle loro preferenze e aiutare le aziende a personalizzare le proprie strategie di marketing.

Tecniche e algoritmi

L'apprendimento non supervisionato utilizza vari metodi, ma le seguenti due tecniche sono ampiamente utilizzate:

• Raggruppamento: Il clustering è una tecnica che identifica raggruppamenti naturali all'interno di punti dati in base alle loro somiglianze o differenze. Gli algoritmi di clustering, come k-means e DBSCAN, possono scoprire modelli nascosti nei dati senza etichette preesistenti.
• Regola di associazione: La regola di associazione aiuta a scoprire le dipendenze e le connessioni intrinseche in diversi set di dati. Estraendo le relazioni tra le variabili, modelli come Apriori aiutano a derivare regole di associazione per gli elementi che si verificano insieme frequentemente e facilitano il processo decisionale.

Esistono altre tecniche, ma il clustering e la regola di associazione sono due delle più comuni tecniche di apprendimento non supervisionato.

Applicazioni comuni

Gli algoritmi di apprendimento non supervisionati trovano applicazioni in diversi domini. Alcuni dei casi d'uso popolari includono:

• Analisi di mercato
• Segmentazione della clientela
• Elaborazione del linguaggio naturale
• Analisi genetica
• Analisi di rete

Limitazioni

Nonostante i suoi numerosi vantaggi, anche l'apprendimento senza supervisione ha i suoi limiti. La natura soggettiva della valutazione e della convalida è una sfida comune nell'apprendimento non supervisionato. Poiché non esistono etichette predefinite, determinare la qualità dei modelli scoperti non è sempre semplice.

Analogamente all'apprendimento supervisionato, anche il metodo di apprendimento non supervisionato si basa sulla qualità e sulla pertinenza dei dati. I set di dati rumorosi con funzionalità irrilevanti possono ridurre l'accuratezza delle relazioni scoperte e restituire risultati imprecisi. Un'attenta selezione e tecniche di pre-elaborazione possono aiutare a mitigare queste limitazioni.

3 differenze chiave tra apprendimento supervisionato e non supervisionato

I metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato differiscono in termini di disponibilità dei dati, processo di formazione e approccio di apprendimento generale ai modelli. Comprendere queste differenze è essenziale per scegliere l'approccio giusto per un'attività specifica.

1. Disponibilità e preparazione dei dati

La disponibilità e la preparazione dei dati è una differenza fondamentale tra i due metodi di apprendimento. L'apprendimento supervisionato si basa su dati etichettati, in cui vengono fornite sia variabili di input che di output. L'apprendimento non supervisionato, d'altra parte, funziona solo su variabili di input. Esplora la struttura e i modelli intrinseci all'interno dei dati senza fare affidamento su output predeterminati.

2. Approccio all'apprendimento

Un modello di apprendimento supervisionato impara a classificare i dati o prevedere con precisione i dati invisibili sulla base di esempi etichettati. Al contrario, l'apprendimento non supervisionato mira a scoprire schemi, raggruppamenti e dipendenze nascosti all'interno di dati non etichettati e li sfrutta per prevedere i risultati.

3. Ciclo di feedback

L'apprendimento supervisionato funziona su un processo di formazione iterativo con un ciclo di feedback. Riceve un feedback diretto sulle sue previsioni, permettendogli di perfezionare e migliorare continuamente le sue risposte. Il ciclo di feedback lo aiuta a regolare i parametri e ridurre al minimo gli errori di previsione. Al contrario, l'apprendimento non supervisionato manca di feedback esplicito e si basa esclusivamente sulla struttura intrinseca dei dati.

Supervisionato vs. Tabella comparativa dell'apprendimento non supervisionato

Le differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato possono essere difficili da comprendere tutte in una volta, quindi abbiamo creato una pratica tabella di confronto.

Come puoi vedere da quanto sopra, le principali differenze derivano dall'approccio alla gestione dei dati e all'apprendimento dalla loro classificazione, sebbene entrambi i metodi giochino un ruolo nel successo dell'apprendimento automatico.

Scegliere il giusto approccio di machine learning

L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono due distinti metodi di apprendimento automatico che derivano modelli all'interno di dati etichettati e non etichettati. Entrambi i metodi hanno i loro vantaggi, limiti e applicazioni specifiche.

L'apprendimento supervisionato è più adatto per attività in cui i risultati sono predefiniti e i dati etichettati sono prontamente disponibili. D'altra parte, l'apprendimento non supervisionato è utile per esplorare intuizioni nascoste in grandi quantità di set di dati non etichettati.

Sfruttando i punti di forza dei due approcci, puoi sfruttare tutto il potenziale degli algoritmi di machine learning e prendere decisioni basate sui dati in vari domini.