监督学习、非监督学习和自监督学习是机器学习中的三种主要学习范式,它们各自的特点和应用如下:
1. 监督学习
定义:在监督学习中,模型在带有标签的数据上进行训练。每个训练样本都有一个对应的输出标签,模型的目标是学习从输入到输出的映射关系。
应用:分类(如图像分类、文本分类)和回归(如房价预测)。
示例算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、神经网络等。
2. 非监督学习
定义:非监督学习不依赖于标签数据。模型的目标是从未标记的数据中发现结构或模式。
应用:聚类(如市场细分)、降维(如主成分分析)、异常检测等。
示例算法:K-means、层次聚类、主成分分析(PCA)、自编码器等。
3. 自监督学习
定义:自监督学习是一种特殊的非监督学习形式,它通过生成标签来进行训练。模型利用输入数据的一部分来预测另一部分,从而自我生成标签。
应用:主要用于预训练模型,特别是在自然语言处理(如BERT、GPT)和计算机视觉(如图像生成)等领域。
示例方法:填补缺失数据、图像旋转预测、文本的下一词预测等。
总结
监督学习:有标签,目标明确。
非监督学习:无标签,发现模式。
自监督学习:无标签,通过数据自身生成标签进行训练。