教師あり学習と教師なし学習の違い

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比較表
教師あり学習の定義
教師なし学習の定義
結論

教師あり学習と教師なし学習は、経験とパフォーマンス測定から学習することでタスクのクラスを解決する際に使用される機械学習パラダイムです。教師あり学習と教師なし学習は、主に、教師あり学習が入力から必須出力へのマッピングを含むという事実によって異なります。それどころか、教師なし学習は、特定の入力の応答で出力を生成することを目的とせず、代わりにデータのパターンを検出します。

これらの教師ありおよび教師なし学習手法は、大部分が相互にリンクされた膨大な数の処理要素を含むデータ処理システムである人工ニューラルネットワークなど、さまざまなアプリケーションに実装されています。

1. 比較表
2. 定義
3. 主な違い
4. 結論

比較表


比較の根拠	教師あり学習	教師なし学習
ベーシック	ラベル付きデータを扱います。	ラベルのないデータを処理します。
計算の複雑さ	高い	低い
分析	オフライン	リアルタイム
正確さ	正確な結果を生成します	中程度の結果を生成します
サブドメイン	分類と回帰	クラスタリングおよびアソシエーションルールマイニング

教師あり学習の定義

教師あり学習 方法には、システムまたはマシンのトレーニングが含まれます。トレーニングセットは、目標パターン（出力パターン）とともにタスクを実行するためにシステムに提供されます。通常、監督とは、タスク、プロジェクト、およびアクティビティの実行を監視およびガイドすることです。しかし、教師あり学習はどこで実装できますか？主に、機械学習回帰とクラスターおよびニューラルネットワークに実装されています。

さて、どのようにモデルを訓練しますか？モデルは、将来のインスタンスの予測を容易にするために、モデルに知識をロードすることでガイドされます。トレーニングにはラベル付きデータセットを使用します。人工ニューラルネットワークの入力パターンは、出力パターンにも関連付けられているネットワークをトレーニングします。

教師なし学習の定義

教師なし学習 モデルにはターゲット出力が含まれないため、システムにトレーニングは提供されません。システムは、入力パターンの構造特性に応じて決定および適応することにより、独自に学習する必要があります。ラベルのないデータに関する結論を引き出す機械学習アルゴリズムを使用します。

教師なし学習は、教師付き学習と比較してより複雑なアルゴリズムで動作します。これは、データに関する情報がほとんどまたはまったくないためです。マシンまたはシステムが結果を生成することを意図しているため、管理しにくい環境が作成されます。教師なし学習の主な目的は、グループ、クラスター、次元削減などのエンティティを検索し、密度推定を実行することです。

教師あり学習手法は、出力データパターンがシステムに認識されているラベル付きデータを処理します。反対に、教師なし学習はラベル付けされていないデータで機能し、出力は知覚のコレクションにのみ基づいています。
複雑さに関しては、教師なし学習方法はより複雑ですが、教師あり学習方法はそれほど複雑ではありません。
教師なし学習ではリアルタイム分析を使用しますが、教師あり学習ではオフライン分析も実行できます。
教師あり学習手法の結果は、より正確で信頼性があります。対照的に、教師なし学習では、中程度ではあるが信頼できる結果が生成されます。
分類と回帰は、教師あり学習法で解決される問題のタイプです。逆に、教師なし学習には、クラスタリングおよび連想ルールマイニングの問題が含まれます。