מפוקח לעומת למידה ללא פיקוח: מה ההבדל?

למידת מכונה היא המדע המאפשר למכונות לרכוש ידע, לבצע תחזיות ולחשוף דפוסים בתוך מערכי נתונים גדולים. בדומה לבני אדם שלומדים מהתנסויות יומיומיות, אלגוריתמי למידת מכונה משפרים בהדרגה את התחזיות שלהם על פני מספר איטרציות.

למידה מפוקחת ולא מפוקחת הן שתי גישות למידה עיקריות המשמשות לאימון אלגוריתמי למידת מכונה. לכל שיטה יש חוזקות ומגבלות והיא מתאימה יותר למשימות ספציפיות.

אז, מהן כמה הבחנות ויישומים של שתי שיטות למידת מכונה אלה?

מהי למידה בפיקוח?

למידה מפוקחת היא גישת למידת מכונה פופולרית שבה מודל מאומן באמצעות נתונים מסומנים. הנתונים המסומנים מורכבים ממשתני קלט ומשתני הפלט המתאימים להם. המודל מחפש קשרים בין הקלט למשתני הפלט הרצויים וממנף אותם לביצוע תחזיות על נתונים חדשים בלתי נראים.

דוגמה פשוטה לגישת למידה מפוקחת היא מסנן דואר זבל. כאן, המודל מאומן על מערך נתונים עם אלפי מיילים, כל אחד מהם מסומן "ספאם" או "לא דואר זבל". המודל מזהה דפוסי אימייל ולומד להבחין בין דואר זבל למיילים לגיטימיים.

למידה מפוקחת מאפשרת למודלים של בינה מלאכותית לחזות תוצאות המבוססות על אימון שכותרתו בדיוק.

תהליך הדרכה

תהליך ההכשרה בלמידת מכונה מפוקחת מצריך רכישה ותיוג של נתונים. הנתונים מסומנים לעתים קרובות תחת פיקוחו של מדען נתונים כדי להבטיח שהם תואמים במדויק את התשומות. ברגע שהמודל לומד את הקשר בין תשומות לתפוקות, הוא משמש לסיווג נתונים בלתי נראים ולביצוע תחזיות.

אלגוריתמי למידה מפוקחים כוללים שני סוגים של משימות:

• מִיוּן: סיווג משמש כאשר אתה רוצה שהמודל יסווג אם הנתונים שייכים לקבוצה או מחלקה ספציפית. בדוגמה של הודעות דואר זבל, קביעת הודעות דוא"ל כ"ספאם" או "לא דואר זבל" נופלת בסיווג.
• נְסִיגָה: במשימות רגרסיה, ה אלגוריתם למידת מכונה מנבא תוצאות מנתונים המשתנים ללא הרף. זה כרוך ביחסים בין שני משתנים או יותר, כך ששינוי במשתנה אחד משנה משתנה אחר. דוגמה למשימת רגרסיה יכולה להיות חיזוי מחירי בתים על סמך תכונות כמו מספר חדרים, מיקום ושטח מרובע. על ידי אימון המודל באמצעות נתונים מסומנים, הוא לומד את הדפוסים והקשרים בין משתנים אלה ויכול לחזות מחיר מכירה מתאים.

השילוב של שתי המשימות מהווה בדרך כלל את הבסיס ללמידה בפיקוח, אם כי ישנם היבטים נוספים לתהליך.

יישומים נפוצים

לאלגוריתמי למידה מפוקחים יש יישומים נרחבים בתעשיות שונות. חלק מהשימושים הפופולריים כוללים:

• זיהוי תמונה ואובייקט
• סיווג דיבור וטקסט
• ניתוח הסנטימנט
• איתור הונאה וחריגות
• הערכת סיכונים

אבל יש הרבה שימושים ויישומים אחרים של למידה מפוקחת.

מגבלות

מודלים של למידה בפיקוח מציעים יכולות חשובות אך יש להם גם מגבלות מסוימות. מודלים אלה מסתמכים במידה רבה על נתונים מסומנים כדי ללמוד ולהכליל ביעילות דפוסים, שעלולים להיות יקרים, גוזלים זמן ודורשים עבודה. עם זאת, מגבלה זו מתעוררת לעתים קרובות בתחומים מיוחדים שבהם יש צורך בתיוג מומחים.

טיפול במערכי נתונים גדולים, מורכבים ורועשים הוא אתגר נוסף שיכול להשפיע על ביצועי המודל. מודלים של למידה מפוקחת פועלים תחת ההנחה שהנתונים המסומנים באמת משקפים את הדפוסים הבסיסיים בעולם האמיתי. אבל אם הנתונים מכילים רעש, קשרים מורכבים או מורכבויות אחרות, המודל עשוי להתקשה לחזות תוצאה מדויקת.

בנוסף, פרשנות יכולה להיות מאתגרת במקרים מסוימים. מודלים של למידה בפיקוח עשויים להחזיר תוצאות מדויקות, אך הם אינם מספקים תובנות ברורות לגבי ההיגיון הבסיסי. חוסר הפירוש יכול להיות קריטי בתחומים כמו שירותי בריאות, שבהם שקיפות חיונית.

מהי למידה ללא פיקוח?

למידה ללא פיקוח היא גישת למידת מכונה המשתמשת בנתונים ללא תווית ולומדת ללא פיקוח. בניגוד למודלים של למידה מפוקחת, העוסקים בנתונים מתויגים, מודלים של למידה לא מפוקחים מתמקדים בזיהוי דפוסים ויחסים בתוך נתונים ללא תפוקות קבועות מראש. לפיכך, מודלים כאלה הם בעלי ערך רב כאשר עוסקים במערכי נתונים גדולים שבהם התיוג קשה או לא מעשי.

פילוח לקוחות הוא דוגמה פשוטה ללמידה ללא פיקוח. על ידי מינוף גישת למידה ללא פיקוח, מודלים יכולים לזהות פלחי לקוחות על סמך התנהגותם והעדפותיהם ולעזור לעסקים להתאים אישית את אסטרטגיות השיווק שלהם.

טכניקות ואלגוריתמים

למידה ללא פיקוח משתמשת בשיטות שונות, אך שתי הטכניקות הבאות נמצאות בשימוש נרחב:

• אשכול: Clustering היא טכניקה המזהה קבוצות טבעיות בתוך נקודות נתונים על סמך הדמיון או ההבדלים ביניהן. אלגוריתמי אשכולות, כגון k-means ו-DBSCAN, יכולים לחשוף דפוסים נסתרים בנתונים ללא תוויות קיימות מראש.
• כלל ההתאגדות: כלל שיוך עוזר לחשוף תלות וקשרים מובנים במערכים שונים. על ידי כריית קשרים בין משתנים, מודלים כמו Apriori עוזרים לגזור כללי שיוך לפריטים המתרחשים יחד לעתים קרובות ומקלים על קבלת החלטות.

ישנן טכניקות אחרות, אך תקציר מקבצים וכלל אסוציאציות הן שתיים מטכניקות הלמידה הנפוצות ביותר ללא פיקוח.

יישומים נפוצים

אלגוריתמי למידה ללא פיקוח מוצאים יישומים בתחומים מגוונים. חלק ממקרי השימוש הפופולריים כוללים:

• ניתוח שוק
• פילוח לקוחות
• עיבוד שפה טבעית
• ניתוח גנטי
• ניתוח רשתות

מגבלות

למרות יתרונותיה הרבים, ללמידה ללא פיקוח יש גם מגבלות. האופי הסובייקטיבי של הערכה ותיקוף הוא אתגר שכיח בלמידה ללא פיקוח. מכיוון שאין תוויות מוגדרות מראש, קביעת האיכות של דפוסים שהתגלו אינה תמיד פשוטה.

בדומה ללמידה מפוקחת, גם שיטת הלמידה הבלתי מפוקחת נשענת על האיכות והרלוונטיות של הנתונים. מערכי נתונים רועשים עם מאפיינים לא רלוונטיים יכולים להפחית את הדיוק של הקשרים שהתגלו ולהחזיר תוצאות לא מדויקות. טכניקות בחירה וטכניקות עיבוד מקדים יכולות לסייע בהפחתת מגבלות אלו.

3 הבדלים עיקריים בין למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת

שיטות למידה מפוקחות ובלתי מפוקחות נבדלות מבחינת זמינות הנתונים, תהליך ההדרכה וגישת הלמידה הכוללת למודלים. הבנת ההבדלים הללו חיונית בבחירת הגישה הנכונה למשימה ספציפית.

1. זמינות נתונים והכנה

זמינות הנתונים והכנתם הם הבדל מרכזי בין שתי שיטות הלמידה. למידה מפוקחת מסתמכת על נתונים מסומנים, שבהם מסופקים משתני קלט ופלט. למידה ללא פיקוח, לעומת זאת, עובדת רק על משתני קלט. הוא בוחן מבנה ודפוסים מובנים בתוך נתונים מבלי להסתמך על פלטים שנקבעו מראש.

2. גישת למידה

מודל למידה מפוקח לומד לסווג נתונים או לחזות במדויק נתונים בלתי נראים על סמך דוגמאות מסומנות. לעומת זאת, למידה ללא פיקוח שואפת לגלות דפוסים נסתרים, קבוצות ותלות בתוך נתונים לא מתויגים וממנפת אותם לניבוי תוצאות.

3. לולאת משוב

למידה מפוקחת עובדת על תהליך אימון איטרטיבי עם לולאת משוב. הוא מקבל משוב ישיר על התחזיות שלו, מה שמאפשר לו לחדד ולשפר את התגובות שלו ללא הרף. לולאת המשוב עוזרת לו להתאים פרמטרים ולמזער שגיאות חיזוי. לעומת זאת, למידה ללא פיקוח חסרה משוב מפורש והיא מסתמכת אך ורק על המבנה המובנה של הנתונים.

מפוקח לעומת טבלת השוואת למידה ללא פיקוח

קשה לקלוט את ההבדלים בין למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת בבת אחת, אז יצרנו טבלת השוואה שימושית.

כפי שניתן לראות מהאמור לעיל, ההבדלים העיקריים נובעים מהגישה לטיפול בנתונים ולמידה מהסיווג שלהם, אם כי שתי השיטות ממלאות תפקיד בהצלחת למידת מכונה.

בחירת הגישה הנכונה ללימוד מכונה

למידה מפוקחת ולא מפוקחת הן שתי שיטות למידת מכונה נפרדות שמפיקות דפוסים בתוך נתונים מסומנים ובלתי מסומנים. לשתי השיטות יש יתרונות, מגבלות ויישומים ספציפיים.

למידה מפוקחת מתאימה יותר למשימות שבהן התפוקות מוגדרות מראש ונתונים מסומנים זמינים. מצד שני, למידה ללא פיקוח שימושית בחקירת תובנות נסתרות בכמויות אדירות של מערכי נתונים ללא תווית.

על ידי מינוף החוזקות של שתי הגישות, אתה יכול לנצל את מלוא הפוטנציאל של אלגוריתמי למידת מכונה ולקבל החלטות מונעות נתונים בתחומים שונים.