Наприклад, контрольовану модель можна використовувати для прогнозування часу польоту на основі конкретних параметрів, таких як погодні умови, завантаженість аеропорту, години пік польотів тощо. З іншого боку, неконтрольоване навчання є більш корисним для виявлення нових закономірностей і зв’язків у необроблених, немаркованих даних.
Переваги неконтрольованого машинного навчання включають: Вимагає менше ручної підготовки даних (тобто без ручного маркування), ніж кероване машинне навчання. Здатність знаходити раніше невідомі закономірності в даних, що неможливо з моделями керованого машинного навчання.
Застосування: моделі навчання під наглядом ідеально підходять для виявлення спаму, аналізу настроїв, прогнозування погоди та прогнозування цін, серед іншого. На відміну від цього, неконтрольоване навчання чудово підходить для виявлення аномалій, механізмів рекомендацій, персоналізації клієнтів і медичної візуалізації.
У чому головна перевага навчання без контролю над навчанням під контролем? Можливість робити прогноз на основі немаркованих даних. Відкрийте для себе раніше невідому інформацію про набір даних. Краще оцінює продуктивність побудованої моделі.
Алгоритми неконтрольованого навчання, як-от кластеризація та виявлення аномалій, можуть виявляти приховану інформацію в даних, не потребуючи прикладів з мітками, що забезпечує більш гнучкий аналіз. Однак вони мають деякі основні недоліки: Переваги. Відкривайте природні групи даних і шаблони без нагляду людини.
Неконтрольована класифікація – це метод, який не вимагає жодних навчальних зразків або попередніх знань про класи земельного покриву. Алгоритм автоматично об’єднує пікселі або багатокутники в групи на основі їхніх спектральних або просторових властивостей без втручання людини.