什么是监督式学习？一文看懂监督式学习、非监督式学习差异！

什么是监督式学习？一文看懂监督式学习、非监督式学习差异！

监督式学习是机器学习领域的重要分支，通过已标记的数据进行训练，帮助AI理解输入数据与预期结果之间的关系。本文将详细介绍监督式学习的定义、工作流程、与其他学习方式的区别，以及其在实际中的应用案例。

监督式学习介绍｜带你认识何谓监督式学习？

（一）监督式学习是什么？3 分钟了解监督式学习定义！

监督式学习是机器学习的一种，通过已标记的数据进行训练，学习输入内容与输出结果之间的关系，进而预测数据。

监督式学习英文为“Supervised Learning”，中文也可称“监督学习”，是机器学习中最核心的技术之一。其原理是通过已标记的数据来训练模型，帮助AI理解输入数据（Input）与预期结果（Output）之间的关联性，进而对未见数据进行准确的预测。

可以将监督式学习比喻为考试时能够直接在已经画重点的书中找到答案，通过反复练习及考试次数增加，AI模型会逐渐熟悉类似的问题，准确率也随之提高。监督式学习模型广泛应用于分类与回归任务，例如垃圾邮件检测、疾病诊断、股票价格预测等。

不过，监督式学习的最大挑战在于数据标记的过程，需要大量的时间与人力资源，特别是在数据量庞大的情况下。因此，选择适合的数据与问题类型，才能让监督式学习发挥其最大效益。

（二）监督式学习的运作方式！4 大步骤了解监督式学习的流程

AI 监督式学习的流程大致分为 4 个主要步骤：

📍STEP 1：数据准备与标记

监督式学习的第一步是收集数据并对其进行标记。数据需包含输入与输出对应的标签，而这些标注过的数据是模型学习的基础。

例如，在一个图像分类问题中，数据标注可能是标明每张图片的内容（如猫、狗等）。有效的数据标注对于模型的准确性至关重要的，并且这一过程通常需要人工介入，尤其是对于复杂或细致的分类标注。

📍STEP 2：模型训练

在数据准备好后，下一步是选择适合的监督式学习模型并进行训练。此阶段的目标是通过将标注过的数据喂给模型，让模型学习输入和输出之间的关联。

例如，对于图像分类问题，模型将学习从图像的像素特征中识别出不同物体的标签。在此过程中，模型会不断调整其内部参数，以最小化预测误差。

📍STEP 3：模型验证与优化

当模型完成初步训练后，下一步是使用测试数据来评估其性能。这些测试数据是训练过程中未见过的资料，旨在模拟模型在实际应用中的表现。此时，会根据模型的预测结果与真实标签的比较，计算出准确率等性能指标。

若发现模型的表现不如预期，则需调整模型的超参数（如学习率、正则化参数等），并进行多轮优化，直到模型达到满意的预测精度。

📍STEP 4：模型应用

在训练和优化完成后，模型可以应用于实际场景中，进行预测和决策。

例如，在电商平台上，已训练好的推荐系统模型可以根据用户的浏览行为推荐商品；在医疗领域，训练好的诊断模型可以帮助医生识别患者的疾病。此阶段的目的是将训练好的模型部署到实际环境中，进行真实的运作，并持续收集反馈来进行微调。

监督式学习的 4 步骤不仅是 AI 能够实现准确预测的基础，也使其在许多领域得以成功应用，如电子商务推荐系统、语音识别、医疗诊断、金融风险评估等。通过不断优化和应用，监督式学习模型能够持续进步，提供更精确且智能的解决方案。

另外，深度学习也能应用在监督式学习、非监督式学习与强化学习中，想进一步了解深度学习，可以参考这篇文章：深度学习是什么？5 分钟带你了解 AI、深度学习与机器学习的差异！

监督式学习 vs 非监督式学习 vs 半监督式学习 vs 强化学习

（一）非监督式学习（Unsupervised Learning）

非监督式学习（或称非监督学习、无监督学习）是一种不依赖标注数据的学习方式。这种学习方法的主要目的是让模型通过分析数据本身的结构与模式来学习。

非监督式学习通常应用于“聚类”（例如：根据用户的购物行为将用户分成不同群体）、“降维”（例如：使用 PCA 技术将高维数据简化为更易理解的低维形式）等任务。

监督式学习、非监督式学习 2 者之间的主要区别在于，监督式学习依赖于数据的标签，通过这些标签来学习数据与输出结果之间的关联；而非监督式学习则专注于从数据的内部结构中发现模式，并不需要标注数据。

举例来说：大箱子里有许多不同颜色的球，监督式学习就像是你先告诉模型每个球的颜色（标签），然后让模型学会如何区分这些颜色。而非监督式学习则像是你把这些球丢进箱子里，让模型自己去发现哪些球是相似的，并将它们分组，根据相似度来进行分类。

（二）半监督式学习（Semi-Supervised Learning）

半监督式学习（或称半监督学习）是一种结合了监督式学习与非监督式学习特点的学习方法。它通常使用少量的标注数据和大量的未标注数据来训练。这种方法特别适用于标注数据成本高的情况，如医疗影像分析、文件分类等领域的应用。

监督式学习与半监督式学习相比，半监督式学习能够在降低标注数据需求的情况下，依然保持较高的准确度。它的优势在于减少了标注数据的依赖，并能够充分利用大量未标注数据来提高模型的学习能力。

例如在学习外语时，老师提供一小部分的单词卡片（这便是标注数据），但剩下的大部分卡片你并不知道上面写的单词（这是未标注数据）。

你可以通过将已知单词与未知单词进行联系，逐渐学会更多的单词。这就是半监督式学习的基本概念：利用少量的已知资料来辅助学习大量的未知资料。

（三）强化学习（Reinforcement learning）

强化学习（或称强化式学习）是一种通过与环境互动来学习最佳策略的机器学习方法。

强化学习中的模型，通常被称作代理人（Agent），通过与环境互动获得反馈（奖励或惩罚），进而学习如何达到目标。强化学习的核心在于寻求最佳行动序列，使得代理人在每个时刻都能获得最大的奖励。

强化学习的应用非常广泛，尤其是在需要做出一系列决策的情况下。例如，强化学习被广泛用于机器人导航、游戏 AI（如棋盘游戏或电子游戏中的自动对手）等领域的应用。

举例来说：在玩游戏中，每当完成一个任务或者击败一个敌人，就会获得奖励（例如分数），如果犯错，则会受到惩罚（例如减少生命值）。

随着游戏的进行，会学会哪些行为能让自己获得最多的奖励，进而提高自己的游戏表现。这就像强化学习中的“试错法”，代理人通过反复尝试，找到最佳的策略。

（四）半监督式学习、监督式学习、非监督式学习差異比较

以下整理半监督式学习、监督式学习、非监督式学习优缺点与应用范畴，让各位更进一步了解监督式学习、非监督式学习、半监督式学习！

不管是半监督式学习、监督式学习、非监督式学习、强化学习，关键在于明确知道“你想解决的问题是什么”。只有根据目标、需求和整体情况选择适合的方法，才能高效的找到解决方案。

认识监督式学习算法｜分类、回归

（一）监督式学习回归与监督式学习分类

监督式学习中，最常处理的两个问题就是“分类（Classification）”与“回归（Regression）”。

📍 回归

当预测目标为连续数值时，称为回归问题。例如，根据过去的销售数据预测未来的销售额，或是根据房屋特征估计其价格。

📍 分类

当预测目标为离散类别时，称为分类问题。例如，根据电子邮件的内容判断其是否为垃圾邮件，或是根据病患的症状诊断疾病类型。

（二）7 种监督式学习算法：逻辑回归、线性回归、决策树等

🔺 逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归（Logistic Regression） 是一种分类算法，特别适合解决二元分类问题，例如判断电子邮件是垃圾邮件还是有效邮件。与线性回归不同，逻辑回归的输出是一个概率值，最终将数据分为两类或多类。

逻辑回归算法应用广泛，例如在医疗诊断中，用于预测患者是否患有某种疾病。

🔺 线性回归（Linear Regression）

线性回归（Linear Regression） 是最基本的回归算法，旨在找到输入变量（Input）和输出变量（Output）之间的线性关系。这种方法常用于预测连续值，例如销售额、温度变化或房价走势。

线性回归计算简单且直观，是许多初学者学习回归分析的第一步。

🔺 多项式回归（Polynomial Regression）

当数据之间的关系不是线性的时候，多项式回归（Polynomial Regression） 是一个理想选择。通过添加高次项，这种回归方法可以拟合更复杂的数模，例如预测股市走势或产品需求量。

多项式回归能有效处理曲线数据，是线性回归的进阶版本。

🔺 决策树（Decision Tree）

决策树（Decision Tree） 是一种结构化的分类与回归算法，通过将数据按照特征分割为多个子集，逐层构建“树形结构”进行预测。

决策树算法被广泛应用于如信用评分、风险管理等领域，因其结构清晰，能够提供易于理解的预测过程。

🔺 随机森林（Random Forest）

随机森林（Random Forest） 是由多棵决策树组成的集成算法，通过结合多个模型的预测结果，提升准确性和稳健性。随机森林在分类和回归任务中都表现出色，例如图像识别、销售预测等。

由于其高效性和准确性，随机森林是监督式学习中的常用方法。

🔺 支持向量机（SVM, Support Vector Machine）

支持向量机（SVM, Support Vector Machine） 是一种强大的分类算法，特别适合处理高维数据。例如，用于文本分类、情感分析或基因表达数据分析。

支持向量机通过寻找一条最佳分隔线（Hyperplane），将不同类别的数据点分开，并最大化分类边界。

🔺 神经网络（Neural Networks）

神经网络（Neural Networks）是深度学习的基础，模仿人类大脑结构来进行数据处理。它由多层人工神经元组成，能够处理复杂的非线性问题，例如图像识别、语音识别和自然语言处理。

神经网络是最具潜力的技术之一，广泛应用于医疗诊断、自动驾驶等领域。

非监督式学习、半监督式学习、监督式学习案例分享

非监督式学习、半监督式学习、监督式学习应用范围非常广泛，以下将分别分享半监督式学习、监督式学习、非监督式学习例子。

（一）非监督式学习：Netflix 透过观看行为进行顾客分群与推荐

Netflix 利用非监督式学习技术（例如聚类分析），分析用户的观影行为数据，从而实现个性化推荐。 数据来源：Netflix 收集用户在平台上的行为数据，包括观看历史、影片评分、停留时长和搜索记录等。

• 分群与推荐：
• 使用K-means 聚类技术，将具有相似偏好的用户分为不同群体（例如喜欢动作片、喜剧片的群体）。
• 结合分群结果，推荐用户可能喜欢但尚未观看的内容，提升用户参与度。
• 成效：
• 个性化推荐占 Netflix 收视量的80%，极大地提升了用户满意度和黏性。
• 通过行为分析精准推荐，减少用户因“选片困难”而流失的情况。

（二）半监督式学习：Google Health 疾病检测

Google Health 使用半监督式学习技术，实现了 X 光片和 CT 影像中异常检测的自动化与高效化。

• 核心技术：结合少量专家标记的医疗数据与大量未标记的医学影像，训练深度学习模型，准确识别异常特征。
• 应用范围：主要针对肺结核、肺炎等疾病，模型可快速检测影像中的病变区域，辅助医生诊断。
• 成果：
• 减少医生诊断的工作量，将诊断效率提高至传统方法的数倍。
• 模型的检测准确率已接近专业医师水准，为偏远地区或医疗资源有限的环境提供协助。

（三）监督式学习：Tesla 自动驾驶中的物体检测

Tesla 利用监督式学习技术，为其自动驾驶系统提供物体检测和识别能力，保证车辆行驶安全，是经典的监督式学习例子。

• 训练数据：通过车队收集来自真实路况的大量数据，并将数据经过手动标记，其涵盖行人、交通标志、车辆、道路标线等元素。
• 应用技术：
• 物体检测：通过深度学习模型（如 YOLO 或 RCNN），识别周围环境中的行人、标志和其他车辆，并进行位置定位。
• 道路情境分析：结合标记数据，系统能理解动态场景，识别红绿灯信号、车道线等，实现精确导航与驾驶决策。
• 成效：
• 高效反应：Tesla 的监督式学习模型使车辆能够在多变环境中快速做出反应，提高行驶安全性。

以上就是监督式学习的介绍，如果您想要了解更多 Solwen AI 信息，或者想要免费咨询 AI 导入评估，都可以通过下方蓝色按钮与 Solwen AI 团队联系！