Введение:

Добро пожаловать в «Серию вопросов для интервью по науке о данных» — ежедневное путешествие, созданное для того, чтобы предоставить начинающим специалистам по данным инструменты, позволяющие уверенно решать даже самые сложные вопросы на собеседовании. С каждым днем ​​мы будем углубляться в новый вопрос, анализировать основную концепцию и предоставлять реальные примеры из реальной жизни, чтобы укрепить ваше понимание.

День 5: Разница между обучением с учителем и без учителя

Вопрос:

В контексте машинного обучения, каковы ключевые различия между обучением с учителем и без учителя и в каких случаях вы бы предпочли одно из них другому?

Ответ:

Обучение с учителем и без учителя — это две фундаментальные парадигмы машинного обучения с различными характеристиками:

Обучение под наблюдением:

  1. Управляемое обучение. При контролируемом обучении алгоритм снабжен помеченными данными, что означает, что каждый входной пример связан с соответствующей целью или выходом. Цель модели — изучить сопоставление входных данных и выходных данных.
  2. Прогнозирующее моделирование. Обучение с учителем обычно используется для таких задач, как классификация (присвоение меток входным данным) и регрессия (прогнозирование числовых значений). Например, он может классифицировать электронные письма как спам или не спам на основе помеченных обучающих примеров.
  3. На основе обратной связи. Алгоритм получает обратную связь во время обучения, что позволяет ему корректировать свои внутренние параметры, чтобы минимизировать ошибки прогнозирования.

Обучение без учителя:

  1. Исследовательское обучение. Обучение без учителя касается немаркированных данных, при этом цель алгоритма – находить скрытые закономерности, структуры или группировки в данных без специального руководства.
  2. Кластеризация и уменьшение размерности. К распространенным приложениям относятся группировка схожих точек данных (например, сегментация клиентов) или уменьшение размерности данных при сохранении важной информации.
  3. Самостоятельное управление. При обучении без учителя алгоритм должен самостоятельно выявлять закономерности и взаимосвязи в данных.

Когда выбирать:

  • Обучение с учителем. Используйте обучение с учителем, если вы пометили данные и хотите сделать прогнозы или классификации. Например, при создании фильтра спама или прогнозировании цен на жилье на основе известных характеристик.
  • Обучение без учителя. Выбирайте обучение без учителя, когда вы изучаете неструктурированные или немаркированные данные и хотите обнаружить закономерности, группировки или уменьшить сложность данных. Варианты использования включают кластеризацию изображений или документов, обнаружение аномалий или системы рекомендаций.

Аналогия из реальной жизни 1: изучение нового языка

Думайте об обучении с учителем как об изучении нового языка с преподавателем, который предоставляет переводы (метки) для каждого слова, с которым вы встречаетесь. Вы быстро схватываете структуру языка и начинаете строить предложения (предсказания). С другой стороны, обучение без учителя похоже на погружение в чужую страну без каких-либо переводов. Вы наблюдаете закономерности в речи, определяете общие фразы и в конечном итоге улавливаете нюансы языка без явного руководства.

Аналогия из реальной жизни 2: организация библиотеки

Обучение под присмотром похоже на организацию библиотеки, где каждая книга имеет определенный жанр. Вы можете эффективно классифицировать новые книги по жанрам. Однако обучение без присмотра больше похоже на организацию библиотеки без жанровых ярлыков. Вы начинаете замечать сходство между книгами, группируете их соответствующим образом и создаете жанры на основе общих характеристик.

Аналогия из реальной жизни 3: рекомендация по музыке

Подумайте о создании системы музыкальных рекомендаций. При контролируемом обучении вы просите пользователей оценивать песни, указывая четкие предпочтения (метки). Затем система на основе этих ярлыков прогнозирует песни, которые могут понравиться пользователям. При обучении без присмотра система будет анализировать модели прослушивания и группировать пользователей со схожими вкусами, рекомендуя песни на основе групповых предпочтений без явных оценок.

Заключение:

Понимание этих основных различий между контролируемым и неконтролируемым обучением имеет важное значение для выбора правильного подхода к решению различных задач машинного обучения. Оставайтесь с нами, чтобы получить дополнительную информацию в нашей «Серии вопросов для интервью по науке о данных».