L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono le due tecniche di apprendimento automatico. Ma entrambe le tecniche vengono utilizzate in scenari diversi e con set di dati diversi. Di seguito viene fornita la spiegazione di entrambi i metodi di apprendimento insieme alla tabella delle differenze.
Apprendimento automatico supervisionato:
L'apprendimento supervisionato è un metodo di apprendimento automatico in cui i modelli vengono addestrati utilizzando dati etichettati. Nell'apprendimento supervisionato, i modelli devono trovare la funzione di mappatura per mappare la variabile di input (X) con la variabile di output (Y).
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L'apprendimento supervisionato necessita di supervisione per addestrare il modello, che è simile a quando uno studente impara le cose in presenza di un insegnante. L’apprendimento supervisionato può essere utilizzato per due tipi di problemi: Classificazione E Regressione .
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Esempio: Supponiamo di avere un'immagine di diversi tipi di frutta. Il compito del nostro modello di apprendimento supervisionato è identificare i frutti e classificarli di conseguenza. Quindi, per identificare l'immagine nell'apprendimento supervisionato, forniremo i dati di input e di output, il che significa che addestreremo il modello in base alla forma, alle dimensioni, al colore e al gusto di ciascun frutto. Una volta terminato il training, testeremo il modello dando il nuovo set di frutti. Il modello identificherà il frutto e prevederà l'output utilizzando un algoritmo adeguato.
Apprendimento automatico non supervisionato:
L'apprendimento non supervisionato è un altro metodo di apprendimento automatico in cui i modelli vengono dedotti dai dati di input senza etichetta. L'obiettivo dell'apprendimento non supervisionato è trovare la struttura e i modelli dai dati di input. L’apprendimento non supervisionato non necessita di alcuna supervisione. Invece, trova i modelli dai dati da solo.
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L’apprendimento non supervisionato può essere utilizzato per due tipi di problemi: Raggruppamento E Associazione .
Esempio: Per comprendere l'apprendimento non supervisionato, utilizzeremo l'esempio sopra riportato. Quindi, a differenza dell’apprendimento supervisionato, qui non forniremo alcuna supervisione al modello. Forniremo semplicemente il set di dati di input al modello e consentiremo al modello di trovare i modelli dai dati. Con l'aiuto di un apposito algoritmo, il modello si addestrerà e dividerà i frutti in diversi gruppi in base alle caratteristiche più simili tra loro.
Le principali differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato sono riportate di seguito:
| Apprendimento supervisionato | Apprendimento non supervisionato |
|---|---|
| Gli algoritmi di apprendimento supervisionato vengono addestrati utilizzando dati etichettati. | Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato vengono addestrati utilizzando dati senza etichetta. |
| Il modello di apprendimento supervisionato riceve un feedback diretto per verificare se sta prevedendo l'output corretto o meno. | Il modello di apprendimento non supervisionato non richiede alcun feedback. |
| Il modello di apprendimento supervisionato prevede il risultato. | Il modello di apprendimento non supervisionato trova i modelli nascosti nei dati. |
| Nell'apprendimento supervisionato, i dati di input vengono forniti al modello insieme all'output. | Nell'apprendimento non supervisionato, al modello vengono forniti solo i dati di input. |
| L'obiettivo dell'apprendimento supervisionato è addestrare il modello in modo che possa prevedere l'output quando riceve nuovi dati. | L’obiettivo dell’apprendimento non supervisionato è trovare modelli nascosti e informazioni utili dal set di dati sconosciuto. |
| L'apprendimento supervisionato necessita di supervisione per addestrare il modello. | L'apprendimento non supervisionato non necessita di alcuna supervisione per addestrare il modello. |
| L’apprendimento supervisionato può essere classificato in Classificazione E Regressione i problemi. | L’apprendimento non supervisionato può essere classificato in Raggruppamento E Associazioni i problemi. |
| L'apprendimento supervisionato può essere utilizzato per quei casi in cui conosciamo l'input e gli output corrispondenti. | L'apprendimento non supervisionato può essere utilizzato per quei casi in cui abbiamo solo dati di input e nessun dato di output corrispondente. |
| Il modello di apprendimento supervisionato produce un risultato accurato. | Il modello di apprendimento non supervisionato può fornire risultati meno accurati rispetto all’apprendimento supervisionato. |
| L'apprendimento supervisionato non è vicino alla vera intelligenza artificiale poiché in questo caso, prima addestriamo il modello per ciascun dato e solo dopo può prevedere l'output corretto. | L'apprendimento non supervisionato è più vicino alla vera Intelligenza Artificiale poiché apprende in modo simile a come un bambino impara le cose della routine quotidiana attraverso le sue esperienze. |
| Include vari algoritmi come regressione lineare, regressione logistica, macchina vettoriale di supporto, classificazione multiclasse, albero decisionale, logica bayesiana, ecc. | Include vari algoritmi come Clustering, KNN e Apriori. |