监督VS无监督学习:哪种机器学习模型适合您?

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机器学习不一定是神秘的。我们将分解本文中最常见的两种类型及其用例。

一个人和一台机器互相分享数据

作为一个商业领导者,您知道采用新技术可以缓解疼痛点,使您的业务更具竞争力。这就是为什么在一年中断,许多企业转向数字转型通过它。

你可能也意识到了新兴技术的潜力,比如机器学习这可以使您的业务未来证明。但是买方要小心 - 如果您不了解机器学习的应用,则会在无法使用的结果上浪费金钱。迈出下面的例子看看我们的意思。

为了准备写这篇文章,我们使用了一个自然语言生成(NLG)工具来帮助我们理解如何最好地分解监督学习和非监督学习。以下是来自NLG的摘录:

“每个无监督学习模型基于相关系数、假阳性响应、非常小的统计有用数据(或严重依赖于它)提供了前置张量矩阵,用于使用图和树来生成自己的极限数据点的降维。”

感觉一头雾水?我们也是。但尽管没有令人眼花缭乱的NLG工具句子的句子,但这个实验人工智能(AI)并不是完全没有帮助。这让我们意识到,要想从人工智能中获得最好的结果,找到正确的应用程序很重要——这正是我们编写这篇指南来帮助你的原因。

我们采访了托马斯林他帮助用通俗易懂的术语分解了这个话题。在Wood的帮助下,我们将解释两种常见事物之间的区别机器学习方法,监督和非监督学习,以及哪种用例最适合每种方法。

机器学习新知识?在深入本文的其他部分之前,请先回顾一下这些关键概念:

  • 机器学习(毫升)是人工智能(AI)的一个子集,它通过算法和统计模型从数据中提取知识来解决问题。一般来说,所有的机器学习模型可以分为监督学习和非监督学习。
  • 一个算法在机器学习中,是一个在数据上运行以创建机器学习模型的过程。
  • 一个模型在机器学习中是机器学习算法在数据上运行的输出。也就是说,一个模型代表了机器学习算法学到的东西。

监督式学习和非监督式学习的主要区别是什么?

如果我们要把它归结为一句话,那就是:监督学习和非监督学习的主要区别在于监督学习使用标记数据来帮助预测结果,而非监督学习则不会。

然而,这两种方法之间还有其他细微差别,我们将继续澄清,以便您可以根据自己的情况选择最佳的方法。

监督机器学习方式如何

就像我们上面提到的,监督学习使用标记数据来训练模型。但这在理论上意味着什么呢?首先让我们浏览一些示例。

通过有监督学习,该模型提供了输入和相应的输出。假设我们正在训练模型来识别和分类不同种类的水果。在本例中,您将提供一些水果的图片作为输入,以及它们的形状、大小、颜色和味道配置文件。接下来,您将为模型提供每个水果的名称作为输出。

最终,算法将在水果的特征(输入)和名字(输出)之间找到一个模式。一旦发生这种情况,可以为模型提供一个新的输入,它将为您预测输出。这种引导性学习叫做分类,是最常见的

无监督的机器学习如何运作

相反,无监督的学习作品通过教导模型来识别自己的模式(因此无人管理的)。这意味着提供了输入,但没有提供输出。

为了理解它是如何工作的,让我们继续上面给出的水果例子。使用无监督学习,您将为模型提供输入数据集(水果及其特征的图片),但不提供输出(水果的名称)。

该模型将使用合适的算法训练自己,根据水果之间最相似的特征将其分成不同的组。这种非指导性学习叫做聚类,是最常见的。

需要再运行一次这两个机器学习模型吗?查看这段简短的视频,了解高层次的解释:

什么时候应该使用监督学习与未经监督的学习?

你是应该使用监督式学习还是非监督式学习取决于你的目标以及你所掌握的数据的结构和数量。在做决定之前,请您的数据科学家评估以下内容:

  • 输入数据是未标记数据集还是标记数据集?如果没有标签,你的团队能支持附加标签吗?
  • 您想要实现的目标是什么?您是否使用重复,明确的问题,或者算法需要预测新问题吗?
  • 有支持数据量和结构的算法吗?它们是否具有您所需要的相同维度(特性或属性的数量)?

何时使用监督式机器学习

根据Gartner的说法,监督学习是商业场景中最受欢迎和最常用的机器学习类型。这很可能是因为虽然分类大数据可能是监督学习中的真正挑战,但结果是高度准确和值得信赖的(适用于客户的完整源).

下面是一些监督学习用例的例子。一些是特定行业的,而其他可以适用于任何组织:

  • 确定疾病风险因素并规划预防措施
  • 分类邮件是否为垃圾邮件
  • 预测房价
  • 客户流失预测
  • 预测降雨和天气情况
  • 了解贷款申请人是低风险的还是高风险的
  • 汽车发动机机械部件失效预测
  • 预测社交媒体分享分数和表现分数

木头与我们共享举例例是他如何使用监督学习来构建客户的传入电子邮件的分类系统。借助了CRM系统,电子邮件被分类为代表常见查询(例如客户更改地址,投诉)的组。然后,Wood使用这些类别来训练一个模型,这样当它收到一个新的传入电子邮件时,它就会知道该将该电子邮件分配到哪个类别。他说:

“在这种情况下,由于CRM系统的存在,因此在这种情况下可以进行监督,该系统提供了一组”标签“来训练模型。没有这些,只有无监督的学习就是可能的。“

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何时使用无监督机器学习

与监督学习相比,无监督的学习可以实时处理大量数据。并且由于该模型将自动识别数据中的结构(分类),因此在人类在自己的数据内难以找到趋势的情况下是有用的。

例如,如果您试图将潜在的消费者分段为营销目的,则无监督的聚类方法将是一个伟大的起点。

以下是一些非监督学习用例的例子:

  • 根据顾客的购买行为对他们进行分组
  • 在客户数据中寻找相关性(例如,购买某种风格的包的人可能也对某种风格的鞋感兴趣)
  • 通过购买历史分割数据
  • 根据不同的利益对人们进行分类
  • 根据生产和销售指标分组库存

木头向我们解释说,他曾经为世界各地的制造设施工作过制药公司。该软件公司用于记录其设施中发生的错误的错误没有下拉菜单,其中包含常见的错误选项。

因此,工厂工人用纯文本(英语或当地语言)记录错误。该公司希望知道常见制造问题的原因,但没有错误的分类,就不可能对数据进行统计分析。

木材使用无监督的学习算法来发现错误中的共性。他能够确定最大的主题,并产生统计数据,例如公司共同制造问题的饼图崩溃。木头说:

“这让公司大致了解了业务中存在的问题,否则就需要大量的体力劳动。”

为智能未来做准备:拥抱机器学习

机器学习是一个功能强大的工具,可以帮助您解决业务问题并进行数据驱动的决策。希望这篇文章为您提供了一些关于在您的组织中实现监督或无监督机器学习的想法。

如果您已准备好接受机器学习技术,您的后续步骤应该是评估当前软件堆栈的功能。然后,向您的供应商询问您的行业中其他客户端的用例,与您希望使用机器学习的应用程序对齐。

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塞拉罗杰斯

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