APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO E NON SUPERVISIONATO

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).

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 .

Saperne di più Apprendimento automatico supervisionato

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.

Saperne di più Apprendimento automatico non supervisionato

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.