Контролируемое обучение и неконтролируемое обучение — это два типа методов машинного обучения, которые используются для обучения систем искусственного интеллекта (ИИ). Они различаются способом обучения системы ИИ и типом данных, которые используются для обучения системы.
Контролируемое обучение
При контролируемом обучении система ИИ обучается на наборе данных с метками. Это означает, что данные помечены правильным выходом или решением, и система ИИ обучается предсказывать правильный выход на основе входных данных. Например, система контролируемого обучения может быть обучена распознавать рукописные цифры, если ей показать тысячи помеченных примеров цифр и соответствующие им метки (т.е. правильную цифру).
Неконтролируемое обучение
С другой стороны, обучение без контроля не использует маркированные данные. Вместо этого системе искусственного интеллекта предоставляется набор данных, и ее просят найти закономерности или взаимосвязи в этих данных. Например, системе неконтролируемого обучения можно предоставить набор данных о клиентах и попросить ее найти закономерности или тенденции в этих данных, например, общие характеристики клиентов, которые с большей вероятностью совершают покупки.
Различия
Одно из основных различий между контролируемым и неконтролируемым обучением заключается в количестве необходимого вмешательства человека. При контролируемом обучении помеченные данные предоставляются человеком, а система ИИ обучается следовать предоставленным примерам. При неконтролируемом обучении система ИИ самостоятельно обнаруживает закономерности и взаимосвязи, практически без вмешательства человека.
Еще одно различие заключается в типе получаемых результатов. При контролируемом обучении система ИИ выдает определенный результат или прогноз на основе входных данных. При неконтролируемом обучении система ИИ может создавать кластеры или группы в данных, но она не производит конкретного вывода или прогноза.
Контролируемое обучение часто используется в приложениях, где есть четкая цель или задача, например, распознавание изображений или речи. Неконтролируемое обучение используется в приложениях, где целью является обнаружение закономерностей или взаимосвязей в данных, например, сегментация клиентов или выявление мошенничества.
Как контролируемое, так и неконтролируемое обучение имеет свои преимущества и недостатки. Контролируемое обучение может быть более точным, но оно требует большого количества помеченных данных, сбор которых может занимать много времени и быть дорогостоящим. Неконтролируемое обучение не требует маркированных данных, но оно может быть не таким точным, как контролируемое обучение, и может потребовать большего вмешательства человека для интерпретации результатов.
Итог
В заключение следует отметить, что контролируемое обучение и неконтролируемое обучение — это два разных типа методов машинного обучения, которые используются для обучения систем ИИ. Контролируемое обучение использует маркированные данные для получения конкретных результатов, в то время как неконтролируемое обучение обнаруживает закономерности в данных без использования маркированных примеров. Оба метода имеют свои уникальные преимущества и недостатки, и выбор лучшего метода зависит от конкретной задачи и типа имеющихся данных.