Контролируемое и неконтролируемое обучение: мощная комбинация машинного обучения, которая сделает все ваши самые безумные прогнозы реальностью!
Обучение под наблюдением похоже на строгого учителя, который дает вам все ответы перед тестом. Это как снова оказаться в старшей школе, за исключением того, что на этот раз вы учитесь предсказывать будущее. При обучении с учителем вам предоставляется помеченный набор данных, в котором результат или метка для каждого примера уже известны. Это все равно, что получить ответы на тест еще до того, как вы его пройдете. Вы сможете легко разобраться в материале и сделать прогнозы.
С другой стороны, обучение без учителя похоже на попытку ориентироваться в чужом городе без карты. Это немного сложнее, но и намного веселее. При неконтролируемом обучении вам не дают никаких ответов или ярлыков. Вместо этого вы предоставлены сами себе, чтобы выяснить, что данные пытаются вам сказать. Это как быть детективом, пытающимся раскрыть скрытые закономерности и идеи.
Теперь некоторые из вас могут подумать: «Но я не хочу быть детективом; Я просто хочу делать прогнозы!» Что ж, не бойтесь, потому что как контролируемое, так и неконтролируемое обучение можно использовать вместе для создания идеальной машины прогнозирования. Думайте об этом как о Бэтмене и Робине или Бонни и Клайде (минус вся эта штука с ограблением банков). Вместе они непобедимы.
Итак, как вы используете эти два типа обучения в своих интересах? Что ж, сначала вы начинаете с контролируемого обучения, когда вы обучаете свою модель на помеченном наборе данных. Это похоже на то, как Бэтмен учится быть супергероем у своего верного дворецкого Альфреда. После того, как ваша модель обучена, вы можете использовать неконтролируемое обучение, чтобы найти новые закономерности и идеи в ваших данных. Это похоже на то, как Бэтмен объединяется с Робином, чтобы победить Джокера. Вместе они представляют собой динамичный дуэт, способный справиться с любой задачей.
Теперь предположим, что вы пытаетесь предсказать, какую пиццу люди будут заказывать. Вы начинаете с контролируемого обучения, где вы обучаете свою модель на наборе данных о прошлых заказах пиццы. Это похоже на то, как Бэтмен учится бороться с преступностью у Альфреда. После того, как ваша модель обучена, вы можете использовать неконтролируемое обучение, чтобы найти новые закономерности и идеи в ваших данных. Это похоже на то, как Бэтмен объединяется с Робином, чтобы победить Джокера. Вместе они представляют собой динамичный дуэт, способный справиться с любой задачей.
Таким образом, контролируемое и неконтролируемое обучение — это два типа машинного обучения, которые используются для обучения моделей делать прогнозы или решения без явного программирования для этого. Вместе они, как Бэтмен и Робин или Бонни и Клайд, работают вместе, чтобы воплотить в реальность все ваши самые смелые предсказания.
