Unterschiede zwischen Supervised und Unsupervised Learning im Bereich des maschinellen Lernens.Supervised Learning (Überwachtes Lernen): Unter überwachtem Lernen versteht man eine Art maschinellen Lernens, bei dem der Algorithmus aus Eingabedaten lernt, die bereits mit richtigen Ausgabewerten (auch Labels genannt) versehen sind. Das Ziel besteht darin, eine Abbildung von Eingaben auf Ausgaben zu erstellen, basierend auf diesen gekennzeichneten Daten. Im Wesentlichen erhält der Algorithmus während des Trainings Feedback, das ihm hilft, seine Vorhersagemodelle zu verbessern. Typische Anwendungen sind Klassifikation und Regression, bei denen der Algorithmus trainiert wird, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, um zukünftige Datenpunkte korrekt zu klassifizieren oder zu prognostizieren. Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen): Im Gegensatz dazu bezieht sich unüberwachtes Lernen auf eine Methode des maschinellen Lernens, bei der der Algorithmus mit unmarkierten oder nicht gekennzeichneten Daten arbeitet. Das bedeutet, dass es keine expliziten Ausgabewerte gibt, auf die der Algorithmus trainiert wird. Stattdessen soll der Algorithmus natürliche Strukturen oder Muster in den Daten selbstständig erkennen. Das Hauptziel besteht darin, die versteckte Struktur oder Verteilung in den Daten zu entdecken, um Gruppierungen oder Cluster zu bilden, Ähnlichkeiten aufzudecken oder Daten zu reduzieren, um sie besser analysieren zu können. Beispiele für Anwendungen sind Clusteranalyse, Dimensionsreduktion und Anomalieerkennung. Unterschiede zusammengefasst: 1. Daten: Supervised Learning verwendet gekennzeichnete Daten, während Unsupervised Learning unmarkierte Daten verwendet. 2. Feedback: Supervised Learning erhält Feedback während des Trainings, Unsupervised Learning nicht. 3. Ziel: Supervised Learning zielt darauf ab, Vorhersagemodelle zu erstellen, während Unsupervised Learning Muster und Strukturen in den Daten selbstständig entdeckt. Diese Unterscheidung ist fundamental für die Auswahl des richtigen Ansatzes in verschiedenen Anwendungsfällen des maschinellen Lernens, je nachdem, ob bereits bekannte Ausgabewerte verfügbar sind oder nicht. FAQ 56: Aktualisiert am: 27 Juli 2024 17:53 |
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