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教師あり学習と教師なし学習の違い

教師あり学習および教師なし学習は、経験とパフォーマンスの尺度から学習することによってタスクのクラスを解決するのに使用される機械学習パラダイムです。 教師あり学習と教師なし学習は主に教師付き学習が入力から基本出力へのマッピングを含むという事実によって異なる。 それとは反対に、教師なし学習は特定の入力の応答で出力を生成することを目的としておらず、代わりにデータ内のパターンを発見します。

これらの監視された教師なしの学習技術は、膨大な数の相互にリンクされた処理要素を含むデータ処理システムである人工ニューラルネットワークのような様々な用途で実施される。

比較表

比較基準教師あり学習教師なし学習
基本ラベル付きデータを扱います。ラベルなしデータを処理します。
計算の複雑さ高い低い
分析オフラインリアルタイム
正確さ
正確な結果を生み出す中程度の結果を生み出す
サブドメイン
分類と回帰
クラスタリングとアソシエーションのルールマイニング

教師あり学習の定義

教師付き学習方法は、目標パターン(出力パターン)と共に訓練セットがタスクを実行するためにシステムに提供されるシステムまたは機械の訓練を含む。 通常、監督するとは、タスク、プロジェクト、およびアクティビティの実行を観察してガイドすることを意味します。 しかし、どこで教師付き学習を実施することができますか? 主に、それは機械学習回帰とクラスターとニューラルネットワークで実装されています。

では、モデルをどのように訓練しますか。 モデルは、将来のインスタンスの予測を容易にするために、モデルに知識をロードする助けを借りて導かれます。 それは訓練のためにラベル付けされたデータセットを使います。 人工ニューラルネットワークは、入力パターンが出力パターンとも関連するネットワークを訓練する。

教師なし学習の定義

教師なし学習モデルは目標出力を含まないため、トレーニングはシステムに提供されません。 システムは入力パターンの構造的特徴に従って決定し適応することを通してそれ自身で学習しなければならない。 ラベルなしデータについて結論を出す機械学習アルゴリズムを使用します。

教師なし学習は教師つき学習と比較してより複雑なアルゴリズムで機能します。なぜなら我々はデータに関する情報をほとんどまたは全く持っていないからです。 それは私たちのために結果を生み出すことを意図した機械やシステムとして管理しにくい環境を作り出します。 教師なし学習の主な目的は、グループ、クラスタ、次元数削減などのエンティティを検索し、密度推定を実行することです。

教師あり学習と教師なし学習の主な違い

  1. 教師あり学習技法は、出力データパターンがシステムに知られているラベル付きデータを扱う。 それとは対照的に、教師なし学習は、出力が単に認識の集合に基づいているラベルなしデータを使用して機能します。
  2. それが複雑になると、教師つき学習法はそれほど複雑ではないが教師なし学習法はより複雑になる。
  3. 教師あり学習はまたオフライン分析を行うことができるが教師なし学習はリアルタイム分析を使用する。
  4. 教師あり学習のテクニックの結果は、より正確で信頼できます。 対照的に、教師なし学習は中程度だが信頼できる結果を生み出す。
  5. 分類と回帰は、教師付き学習法の下で解決される問題の種類です。 逆に、教師なし学習には、クラスタリングおよび連想ルールマイニングの問題が含まれます。

結論

教師あり学習は、システムにトレーニング、入力および出力パターンを提供することによってタスクを達成する技法であるのに対し、教師なし学習は、システムがそれ自体でかつ前の一連のカテゴリなしで入力母集団の特徴を発見する自己学習技法である使用されています。

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