Verschil tussen datamining onder toezicht en zonder toezicht

Datamining maakt gebruik van een overvloed aan computationele methoden en algoritmen om aan te werken kennis extractie. Classificatie is misschien wel de meest basale vorm van data-analyse. Een veel voorkomende taak bij datamining is het onderzoeken van gegevens waarvan de classificatie onbekend is of in de toekomst zal plaatsvinden, met als doel te voorspellen wat die classificatie is of zal zijn. Evenzo worden gegevens waarvan de classificatie bekend is, gebruikt om regels te ontwikkelen, die vervolgens worden toegepast op de gegevens waarvan de classificatie onbekend is. Dat gezegd hebbende, de technieken van datamining zijn er in twee hoofdvormen: onder toezicht en zonder toezicht. Bewaakt is een voorspellende techniek, terwijl onbewaakt een beschrijvende techniek is. Hoewel beide algoritmen veel worden gebruikt om verschillende dataminingtaken uit te voeren, is het belangrijk om het verschil tussen de twee te begrijpen.

Wat is gecontroleerde datamining?

Supervised data mining, zoals de naam suggereert, verwijst naar leeralgoritmen die worden gebruikt bij classificatie en voorspelling. Het bewaakte algoritme leert van de trainingsgegevens die zijn gelabeld en de taak wordt bestuurd door de kennis ingenieur en systeemontwerper. Met bewaakte gegevens moeten we bekende inputs hebben die overeenkomen met bekende outputs, zoals bepaald door domein experts. De dataminingtaak wordt vaak begeleid leren genoemd, omdat de klassen worden bepaald voordat de gegevens worden onderzocht. Deze techniek maakt gebruik van een objectieve functie (de afhankelijke variabele) en een set gegevenselementen die onafhankelijke variabelen zijn. De gecontroleerde techniek probeert relaties tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen te identificeren, de mate van correlatie voor elke set variabelen te identificeren en een model te bouwen dat het web van afhankelijkheden laat zien. Het model wordt vervolgens toegepast op de gegevens waarvan de streefwaarde onbekend is.



Wat is niet-gecontroleerde datamining?

In tegenstelling tot gesuperviseerde techniek heeft niet-gesuperviseerde datamining geen vooraf bepaalde objectieve functie, noch voorspelt het een streefwaarde. Technieken zonder toezicht zijn technieken waarbij er geen resultaat variabele om te voorspellen of te classificeren. Daarom wordt er niet geleerd uit gevallen waarin een dergelijke uitkomstvariabele bekend is. Het algoritme vereist dat de gebruiker het aantal intervallen specificeert en / of hoeveel datapunten in een bepaald interval moeten worden opgenomen. Het helpt je bij het identificeren van allerlei onbekende patronen in gegevens. Een niet-gecontroleerd model wordt ook een beschrijvend model genoemd omdat het zoekt naar onbekende patronen in een dataset zonder vooraf bepaalde labels en zonder of met minimale menselijke supervisie. Ongecontroleerde leermethoden omvatten clustering, associatie en extractiemethoden. Dit type leertechniek wordt gebruikt wanneer een specifiek doel niet beschikbaar is of wanneer de gebruiker verborgen relaties in gegevens zoekt.



Verschil tussen datamining gecontroleerd en niet-gecontroleerd

Gegevens

- Begeleid leren is de datamining-taak waarbij algoritmen worden gebruikt om een ​​model te ontwikkelen op basis van bekende input en output data, wat betekent dat het algoritme leert van data die is gelabeld om de uitkomst van de invoergegevens te voorspellen. Bewaakte techniek is simpelweg leren van de trainingsdataset. Ongecontroleerd leren daarentegen is de techniek waarbij algoritmen worden gebruikt waarbij er geen uitkomstvariabele is om te voorspellen of te classificeren, wat betekent dat er niet wordt geleerd van gevallen waarin een dergelijke uitkomstvariabele bekend is.

Doel

- De begeleide techniek tracht losse verbanden tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen te identificeren, de mate van correlatie voor elke reeks variabelen te isoleren en een model te ontwikkelen dat het web van afhankelijkheden laat zien. Het model wordt vervolgens toegepast op gegevens waarvan de streefwaarde onbekend is. Ongecontroleerd leren probeert onbekende patronen te identificeren in een dataset zonder vooraf bepaalde labels en zonder of met minimale menselijke supervisie. Het doel van niet-gecontroleerde dataminingtechnieken is om patronen in datasets te vinden op basis van de relatie tussen datapunten onderling.



Methode

- Onder toezicht staande modellen zijn modellen die worden gebruikt bij classificatie en voorspelling, vandaar voorspellende modellen genoemd omdat ze leren van de trainingsgegevens, de gegevens waaruit de classificatie of de voorspelling algoritme leert. Zodra het algoritme heeft geleerd van de trainingsgegevens, wordt het toegepast op een andere steekproef van gegevens waarvan het resultaat bekend is. De methoden omvatten de volgende bewaakte functies: classificatie, regressie en anomaliedetectie. Met datamining zonder toezicht kunt u allerlei onbekende patronen in gegevens identificeren met behulp van methoden zoals clustering, associatie en extractie.

Schaalbaarheid

- Schaalbaarheid is een van de grootste problemen bij het delven van grote datasets en het is niet praktisch om de hele dataset meerdere keren te analyseren. Datamining met supervisie is doorgaans zeer schaalbaar, wat betekent dat het enorme hoeveelheden gegevens kan verwerken in tijdsbestekken die niet onredelijk toenemen, en het is over het algemeen snel. Ongecontroleerde leermethoden daarentegen roepen vaak verschillende problemen op als het gaat om schaalbaarheid als een soort van parallel evaluatie wordt niet gebruikt, en in tegenstelling tot leren onder supervisie, is het relatief traag, maar het kan convergeren naar meerdere sets oplossingsstatussen.

Gecontroleerde versus niet-gecontroleerde datamining: vergelijkingsschema

Overzicht

Kort samengevat: datamining onder toezicht is een voorspellende techniek, terwijl datamining zonder toezicht een beschrijvende techniek is. Technieken onder supervisie worden gebruikt wanneer een duidelijk doel beschikbaar is en de gebruiker probeert te bepalen hoe de veranderingen in de toestand van de gegevens het resultaat beïnvloeden. Datamining zonder toezicht begint daarentegen met een schone lei, wat betekent dat het geen vooraf gedefinieerde objectieve functie heeft en de gebruiker probeert onbekende patronen of verborgen relaties in de gegevens te vinden. Het doel van datamining zonder toezicht is om patronen in datasets te vinden op basis van de relatie tussen datapunten onderling.



Populaire Berichten

Amerika's eerste vrouwelijke vliegeniers

Amelia Earhart volgde een spoor van verschillende gedurfde vrouwelijke piloten.

Verschil tussen TL en TSX

TL vs TSX De meeste mensen die snel even kijken, zijn van mening dat er maar heel weinig verschillen zijn tussen de TL- en TSX-modellen. Acura heeft eigenlijk beide ontwikkeld

Verschil tussen Nintendo DS Lite en DSi XL

Nintendo DS Lite vs DSi XL De DS Lite en DSi XL zijn twee versies van de succesvolle draagbare spelsystemen van Nintendo. Alleen al met de namen kunnen we al achterhalen

Verschil tussen Nano en Micro SIM

Een simkaart is een essentieel maar het meest vertrouwde onderdeel van een mobiele telefoon. Men dacht dat het tegelijkertijd met de mobiele telefoons werd geboren. Een abonnee

Verschil tussen onderwijs en opleiding

Training en opleiding zijn beide verschillende facetten van leren. In het begin kan het moeilijk zijn om het verschil tussen hen te zien, vooral op de huidige school

Verschil tussen inspectie en beoordeling

Inspectie en taxatie zijn twee essentiële voorwaarden voor elke vastgoedtransactie. Bij beide disciplines gaat het om de evaluatie van een kenmerk