Aprendizado supervisionado e não supervisionado são as duas técnicas de aprendizado de máquina. Mas ambas as técnicas são usadas em cenários diferentes e com conjuntos de dados diferentes. Abaixo é fornecida a explicação de ambos os métodos de aprendizagem, juntamente com sua tabela de diferenças.
Aprendizado de máquina supervisionado:
O aprendizado supervisionado é um método de aprendizado de máquina no qual os modelos são treinados usando dados rotulados. Na aprendizagem supervisionada, os modelos precisam encontrar a função de mapeamento para mapear a variável de entrada (X) com a variável de saída (Y).
A aprendizagem supervisionada precisa de supervisão para treinar o modelo, o que é semelhante a quando um aluno aprende coisas na presença de um professor. A aprendizagem supervisionada pode ser usada para dois tipos de problemas: Classificação e Regressão .
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Exemplo: Suponha que tenhamos uma imagem de diferentes tipos de frutas. A tarefa do nosso modelo de aprendizagem supervisionada é identificar as frutas e classificá-las de acordo. Então para identificar a imagem no aprendizado supervisionado, daremos os dados de entrada e também de saída para isso, o que significa que treinaremos o modelo pelo formato, tamanho, cor e sabor de cada fruta. Assim que o treinamento for concluído, testaremos o modelo dando o novo conjunto de frutas. O modelo identificará a fruta e preverá a saída usando um algoritmo adequado.
Aprendizado de máquina não supervisionado:
O aprendizado não supervisionado é outro método de aprendizado de máquina no qual padrões são inferidos a partir de dados de entrada não rotulados. O objetivo do aprendizado não supervisionado é encontrar a estrutura e os padrões dos dados de entrada. A aprendizagem não supervisionada não precisa de nenhuma supervisão. Em vez disso, ele encontra padrões nos dados por conta própria.
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A aprendizagem não supervisionada pode ser usada para dois tipos de problemas: Agrupamento e Associação .
Exemplo: Para entender a aprendizagem não supervisionada, usaremos o exemplo dado acima. Portanto, diferentemente do aprendizado supervisionado, aqui não forneceremos nenhuma supervisão ao modelo. Forneceremos apenas o conjunto de dados de entrada ao modelo e permitiremos que o modelo encontre os padrões a partir dos dados. Com a ajuda de um algoritmo adequado, o modelo irá treinar-se e dividir os frutos em diferentes grupos de acordo com as características mais semelhantes entre eles.
As principais diferenças entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada são apresentadas abaixo:
| Aprendizagem Supervisionada | Aprendizagem não supervisionada |
|---|---|
| Algoritmos de aprendizagem supervisionada são treinados usando dados rotulados. | Algoritmos de aprendizagem não supervisionados são treinados usando dados não rotulados. |
| O modelo de aprendizagem supervisionada recebe feedback direto para verificar se está prevendo o resultado correto ou não. | O modelo de aprendizagem não supervisionado não aceita nenhum feedback. |
| O modelo de aprendizagem supervisionada prevê o resultado. | O modelo de aprendizagem não supervisionado encontra os padrões ocultos nos dados. |
| Na aprendizagem supervisionada, os dados de entrada são fornecidos ao modelo junto com a saída. | Na aprendizagem não supervisionada, apenas os dados de entrada são fornecidos ao modelo. |
| O objetivo do aprendizado supervisionado é treinar o modelo para que ele possa prever o resultado quando receber novos dados. | O objetivo do aprendizado não supervisionado é encontrar padrões ocultos e insights úteis no conjunto de dados desconhecido. |
| A aprendizagem supervisionada precisa de supervisão para treinar o modelo. | A aprendizagem não supervisionada não precisa de supervisão para treinar o modelo. |
| A aprendizagem supervisionada pode ser categorizada em Classificação e Regressão problemas. | A aprendizagem não supervisionada pode ser classificada em Agrupamento e Associações problemas. |
| A aprendizagem supervisionada pode ser usada nos casos em que conhecemos a entrada e também as saídas correspondentes. | A aprendizagem não supervisionada pode ser usada nos casos em que temos apenas dados de entrada e nenhum dado de saída correspondente. |
| O modelo de aprendizagem supervisionada produz um resultado preciso. | O modelo de aprendizagem não supervisionado pode fornecer resultados menos precisos em comparação com a aprendizagem supervisionada. |
| O aprendizado supervisionado não está próximo da verdadeira inteligência artificial, pois primeiro treinamos o modelo para cada dado e só então ele pode prever o resultado correto. | A aprendizagem não supervisionada está mais próxima da verdadeira Inteligência Artificial, pois aprende da mesma forma que uma criança aprende coisas da rotina diária por meio de suas experiências. |
| Inclui vários algoritmos, como regressão linear, regressão logística, máquina de vetores de suporte, classificação multiclasse, árvore de decisão, lógica bayesiana, etc. | Inclui vários algoritmos, como Clustering, KNN e algoritmo Apriori. |