Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая включает разработку алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться и делать прогнозы на основе данных. В машинном обучении есть две основные категории алгоритмов: контролируемые и неконтролируемые.

Алгоритмы контролируемого обучения используются, когда у нас есть помеченные данные, и мы хотим, чтобы машина научилась выполнять функцию отображения между входными и выходными данными. Машина обучается на размеченном наборе данных и учится прогнозировать выходные данные на основе входных признаков. После того, как модель обучена, ее можно использовать для прогнозирования выходных данных для новых, невидимых данных. Примеры алгоритмов обучения с учителем включают линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений и машины опорных векторов. Эти алгоритмы обычно используются для таких задач, как классификация, регрессия и предсказание.

С другой стороны, алгоритмы обучения без учителя не имеют помеченных данных. Вместо этого они используются для поиска закономерностей или взаимосвязей внутри самих данных. Цель неконтролируемого обучения состоит в том, чтобы раскрыть структуру данных, такую ​​как кластеры или закономерности, а не делать прогнозы. Примеры алгоритмов обучения без учителя включают кластеризацию k-средних, иерархическую кластеризацию и алгоритмы уменьшения размерности, такие как PCA. Эти алгоритмы часто используются для исследовательского анализа данных, визуализации данных и обнаружения аномалий.

Таким образом, ключевое различие между алгоритмами обучения с учителем и без учителя заключается в наличии или отсутствии помеченных данных. Алгоритмы обучения с учителем используются, когда мы разметили данные и хотим делать прогнозы, в то время как алгоритмы обучения без учителя используются для выявления взаимосвязей и закономерностей в данных без необходимости в размеченных данных. Оба типа алгоритмов имеют свои уникальные сильные и слабые стороны, и выбор правильного алгоритма зависит от конкретной проблемы и типа анализируемых данных.

ПД: Существуют также алгоритмы обучения с подкреплением, но это тема для другого разговора.