Entdecken Sie die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen und ihre einzigartigen Rollen in Data-Science-Anwendungen.

One of the fundamental differences between supervised learning and unsupervised learning stem from labels in the Data. In supervised learning, every data point has a label or truth value associated with it. This label is the target value that algorithm is attempting to learn to predict.

When no labels or target values are associated with the data, unsupervised learning algorithms come to the rescue. Unsupervised learning techniques are commonly used in various fields such as customer segmentation, genomic data analysis, etc.

Was sind die Hauptunterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?

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Data Science, ein sich ständig weiterentwickelndes Gebiet, hängt von der Fähigkeit ab, verschiedene Techniken des maschinellen Lernens zu verstehen und zu implementieren. Zwei grundlegende Ansätze des maschinellen Lernens sind überwachtes und unüberwachtes Lernen. Diese Methoden unterscheiden sich erheblich in ihren Anwendungen, Algorithmen und der Art der Daten, die sie verarbeiten. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend für die Auswahl des geeigneten Algorithmus für Ihr Data Science-Projekt. In diesem Artikel werden die wichtigsten Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen untersucht und Sie erhalten Einblicke, wann und wie Sie jeden Ansatz effektiv einsetzen können.

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Aditi Godbole

AI & ML @ SAP | LinkedIn Top 1% AI & Data Science Voice | Artificial Intelligence | Machine Learning | Mentor | Speaker

1 Labels lernen

Beim überwachten Lernen wird jeder Eingabedatenpunkt mit einer erwarteten Ausgabe gekennzeichnet. Diese Bezeichnung leitet den Algorithmus während des Trainings und ermöglicht es ihm, zu lernen, indem er seine Vorhersagen mit den tatsächlichen Ergebnissen vergleicht. Stellen Sie sich das wie einen Schüler vor, der mit Hilfe eines gut organisierten Lehrbuchs lernt, das Antworten auf der Rückseite hat; Der Schüler kann sofort überprüfen, ob seine Lösung richtig ist, und aus Fehlern lernen. Überwachtes Lernen wird typischerweise für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet, bei denen die Beziehung zwischen Eingabedaten und einer bekannten Ausgabe entscheidend ist.

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Aditi Godbole

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One of the fundamental differences between supervised learning and unsupervised learning stem from labels in the Data. In supervised learning, every data point has a label or truth value associated with it. This label is the target value that algorithm is attempting to learn to predict.

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2 Algorithmus-Typen

Unüberwachte Lernalgorithmen hingegen arbeiten mit unbeschrifteten Daten. Sie zielen darauf ab, zugrunde liegende Muster oder Strukturen ohne Bezug zu bekannten Ergebnissen zu identifizieren. Stellen Sie sich vor, unser Schüler erforscht jetzt ein Thema ohne Lehrbuch oder Lehrer und versucht, Muster und Verbindungen unabhängig voneinander zu finden. Zu den gängigen Aufgaben des unüberwachten Lernens gehören Clustering, bei dem Daten basierend auf Ähnlichkeit in Cluster gruppiert werden, und Assoziationen, bei denen Regeln identifiziert werden, die große Teile der Daten beschreiben.

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Aditi Godbole

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When no labels or target values are associated with the data, unsupervised learning algorithms come to the rescue. Unsupervised learning techniques are commonly used in various fields such as customer segmentation, genomic data analysis, etc.

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3 Datenabhängigkeit

Die Art der Daten beim überwachten Lernen ist ziemlich strukturiert, da jedes Datenelement mit einem Label gepaart werden muss. Dies kann eine Einschränkung sein, wenn gekennzeichnete Daten knapp oder teuer zu beschaffen sind. Unüberwachtes Lernen lebt von unbeschrifteten Daten, die reichlich vorhanden und leicht verfügbar sind. Das Fehlen von Labels bedeutet jedoch, dass es schwieriger sein kann, die Leistung eines unüberwachten Algorithmus zu messen, da es keine klare "richtige Antwort" gibt, mit der verglichen werden kann.

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4 Einblick in die Komplexität

Überwachte Lernmodelle können sehr komplex werden, da sie darauf abzielen, Eingaben und Ausgaben mit hoher Genauigkeit abzubilden. Diese Komplexität erfordert eine sorgfältige Optimierung, um eine Überanpassung zu vermeiden, bei der ein Modell bei Trainingsdaten gut abschneidet, aber bei unsichtbaren Daten schlecht. Bei unüberwachten Lernmodellen geht es weniger um Vorhersagen als vielmehr um Entdeckungen, die sich auf die Aufdeckung versteckter Strukturen oder Muster in Daten konzentrieren. Dies führt oft zu Modellen, die von Natur aus weniger komplex, aber auch weniger präzise in ihren Vorhersagen sind.

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5 Bewertungs-Metriken

Beim überwachten Lernen sind die Bewertungsmetriken klar definiert. Genauigkeit, Präzision, Abruf und F1-Score sind einige der Metriken, die verwendet werden, um die Leistung eines Modells anhand von gekennzeichneten Testdaten zu bewerten. Unüberwachtes Lernen fehlt dieser Luxus, da es keine vordefinierten Labels gibt, um die Ergebnisse zu validieren. Stattdessen werden Metriken wie der Silhouetten-Score oder der Davies-Bouldin-Index verwendet, um die Qualität von Clustern zu bewerten, die von einem unüberwachten Algorithmus gebildet werden.

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6 Praktische Anwendungen

Schließlich unterscheiden sich die Anwendungen des überwachten und des unüberwachten Lernens stark. Überwachtes Lernen zeichnet sich durch Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung und Vorhersage von Börsentrends aus – Bereiche, in denen beschriftete Beispiele für Schulungen zur Verfügung stehen. Unüberwachtes Lernen wird häufig in der explorativen Datenanalyse, Kundensegmentierung und Warenkorbanalyse eingesetzt, wo das Ziel darin besteht, versteckte Muster und Beziehungen in Daten ohne vordefinierte Kategorien oder Labels aufzudecken.

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7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

Dies ist ein Ort, an dem Sie Beispiele, Geschichten oder Erkenntnisse austauschen können, die in keinen der vorherigen Abschnitte passen. Was möchten Sie noch hinzufügen?

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Hamidreza Moeini

Vice President of Management and Resources Development
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Supervised learning involves training a model on labeled data, where the algorithm learns the relationship between input features and corresponding target labels. It predicts outcomes based on learned patterns. In contrast, unsupervised learning deals with unlabeled data. The algorithm identifies patterns or structures within the data without explicit supervision, clustering similar data points or reducing dimensionality without predefined classes. Supervised learning aims for prediction or classification tasks, while unsupervised learning focuses on discovering hidden patterns or grouping similar instances.

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Supervised learning involves training a model on labeled data, where the algorithm learns the relationship between input features and corresponding target labels. It predicts outcomes based on learned patterns. In contrast, unsupervised learning deals with unlabeled data. The algorithm identifies patterns or structures within the data without explicit supervision, clustering similar data points or reducing dimensionality without predefined classes. Supervised learning aims for prediction or classification tasks, while unsupervised learning focuses on discovering hidden patterns or grouping similar instances.

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Was sind die Hauptunterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?

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1 Labels lernen

2 Algorithmus-Typen

3 Datenabhängigkeit

4 Einblick in die Komplexität

5 Bewertungs-Metriken

6 Praktische Anwendungen

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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2 Algorithmus-Typen

3 Datenabhängigkeit

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