# Co to jest Uczenie nadzorowane i Nienadzorowane?
## Wprowadzenie
Uczenie maszynowe jest dziedziną informatyki, która zajmuje się tworzeniem algorytmów i modeli, które umożliwiają komputerom uczenie się na podstawie danych. Istnieją różne podejścia do uczenia maszynowego, w tym uczenie nadzorowane i nienadzorowane. W tym artykule przyjrzymy się tym dwóm rodzajom uczenia maszynowego, ich różnicom i zastosowaniom.
## 1. Uczenie nadzorowane
### 1.1 Definicja
Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na podstawie danych wejściowych i odpowiadających im etykiet. Algorytm otrzymuje dane wejściowe wraz z informacją o tym, jakie powinny być oczekiwane wyniki, a następnie próbuje nauczyć się przewidywać te wyniki na podstawie dostarczonych danych.
### 1.2 Przykłady zastosowań
– Klasyfikacja: Uczenie nadzorowane może być wykorzystane do klasyfikacji danych na różne kategorie. Na przykład, algorytm może nauczyć się rozpoznawać, czy dany e-mail jest spamem czy nie.
– Regresja: Uczenie nadzorowane może być również stosowane do przewidywania wartości numerycznych. Na przykład, algorytm może nauczyć się przewidywać cenę domu na podstawie różnych cech, takich jak liczba pokoi, powierzchnia, lokalizacja, itp.
## 2. Uczenie nienadzorowane
### 2.1 Definicja
Uczenie nienadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na podstawie danych wejściowych bez dostarczania mu jakichkolwiek etykiet. Algorytm próbuje samodzielnie znaleźć wzorce lub struktury w danych, bez konkretnego celu przewidywania czy klasyfikacji.
### 2.2 Przykłady zastosowań
– Grupowanie: Uczenie nienadzorowane może być wykorzystane do grupowania danych na podstawie ich podobieństwa. Na przykład, algorytm może nauczyć się grupować klientów na podstawie ich preferencji zakupowych.
– Redukcja wymiarowości: Uczenie nienadzorowane może również pomóc w redukcji wymiarowości danych. Algorytm może nauczyć się wyodrębniać najważniejsze cechy danych, co może być przydatne w przypadku analizy dużych zbiorów danych.
## 3. Różnice między uczeniem nadzorowanym a nienadzorowanym
– W uczeniu nadzorowanym algorytm otrzymuje dane wejściowe wraz z etykietami, podczas gdy w uczeniu nienadzorowanym nie ma etykiet.
– Uczenie nadzorowane ma konkretny cel przewidywania lub klasyfikacji, podczas gdy uczenie nienadzorowane ma na celu znalezienie wzorców lub struktur w danych.
– Uczenie nadzorowane jest bardziej odpowiednie, gdy mamy dostęp do etykietowanych danych, podczas gdy uczenie nienadzorowane może być stosowane w przypadku braku etykiet lub w celu odkrycia nowych wzorców.
## 4. Podsumowanie
Uczenie nadzorowane i nienadzorowane są dwoma głównymi rodzajami uczenia maszynowego. Uczenie nadzorowane polega na szkoleniu algorytmu na podstawie danych wejściowych i odpowiadających im etykiet, podczas gdy uczenie nienadzorowane polega na szkoleniu algorytmu na podstawie danych wejściowych bez etykiet. Oba rodzaje mają różne zastosowania i mogą być używane w zależności od dostępności danych i celu analizy.
Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na podstawie danych wejściowych i odpowiadających im etykiet. Uczenie nienadzorowane natomiast polega na szkoleniu algorytmu bez dostarczania mu etykiet, a zamiast tego, algorytm samodzielnie znajduje wzorce i struktury w danych wejściowych.
Link do strony: https://batfinanse.pl/
