Обучение с учителем и без учителя в ML: в чем разница?

Алгоритмы машинного обучения помогают рекомендовать фильмы, выявлять мошенничество и даже ставить диагнозы. Но прежде чем модель сможет выполнять такие задачи, ее нужно обучить. Почти каждый ML-проект начинается с выбора: использовать обучение с учителем или без него? От того, как устроены ваши данные и чего вы хотите добиться — точных прогнозов или новых инсайтов — зависит, какой подход даст наилучший результат.

В этой статье мы подробно разберем, чем различаются обучение с учителем и без учителя, как работают эти методы и когда стоит использовать каждый из них.

Обучение с учителем

Обучение с учителем можно сравнить с тем, как ребенка учат различать предметы. Ему показывают ложку и говорят: «Это ложка», затем — мяч и объясняют, что это мяч. Со временем ребенок запоминает, как выглядят разные вещи, и начинает узнавать их сам.

Точно так же и алгоритм в обучении с учителем получает примеры с правильными ответами, чтобы научиться распознавать новые объекты и делать точные предсказания.

Как это работает?

В обучении с учителем модель учится на размеченных данных. Это такие данные, где каждый пример состоит из пары: объекта для анализа (например, изображения, текста или числового набора) и правильного ответа — метки.

Во время обучения алгоритм ищет закономерности между входными данными и метками. Он может заметить, что на всех изображениях с подписью «кот» есть усы, уши определенной формы и мех. Постепенно модель запоминает такие признаки и использует их, чтобы делать выводы.

Когда обучение завершено, модель может принимать на вход новые данные без меток и делать предсказания самостоятельно. То есть, если показать ей новое изображение, она скажет, что на нем изображено, опираясь на опыт, полученный во время обучения.

Качество предсказаний напрямую зависит от того, насколько разнообразными и точными были размеченные примеры. Поэтому подготовка хорошего датасета — ключевой шаг в обучении с учителем.

Где используется обучение с учителем?

Обучение с учителем применяют в задачах, где нужно классифицировать объекты или делать точные прогнозы. Ниже — несколько распространенных примеров:

• Фильтрация спама — классификация писем на основе их содержимого.
• Анализ тональности — определение эмоциональной окраски текста: положительной, отрицательной или нейтральной.
• Медицинская диагностика — постановка предварительного диагноза на основе результатов обследований.

Как оценивается качество модели?

Чтобы оценить, хорошо ли модель справляется с задачей, используют специальные метрики. Они позволяют сравнить предсказания модели с реальными ответами и понять, насколько те точны:

• Accuracy (общая точность) — доля правильных предсказаний из общего числа примеров.
• Precision (точность) — доля правильных положительных предсказаний среди всех, которые модель отнесла к положительному классу.
• Recall (полнота) — доля объектов положительного класса, которые модель действительно распознала как положительные.
• F1-метрика — гармоническое среднее между Precision и Recall. Помогает сбалансировать обе метрики, особенно при дисбалансе классов.

Популярные алгоритмы обучения с учителем

• Линейная регрессия — простой статистический метод, который находит зависимость между переменными и строит прогноз в виде прямой линии. Применяется, когда нужно предсказать числовое значение, например цену квартиры или уровень дохода человека.
• Деревья решений — модель, представленная в виде дерева: каждый узел проверяет признак, ветви соответствуют условиям, а листья содержат итоговый ответ. Удобны тем, что легко интерпретируются.
• Нейронные сети — модели, вдохновленные структурой мозга. Состоят из слоев взаимосвязанных элементов (нейронов) и особенно эффективны при работе с изображениями, текстами и другими сложными типами данных.

Обучение без учителя

Обучение без учителя работает иначе. Представьте, что человеку дали набор перемешанных кусочков пазла, не показав, как выглядит итоговая картинка. Его задача — сгруппировать похожие детали, полагаясь на форму и цвет. Так и алгоритм без учителя ищет закономерности в данных без заранее заданных ответов.

Как это работает?

В обучении без учителя данные не имеют меток. Алгоритм сам пытается найти в них закономерности, сходства и связи. Его цель — выявить структуру, которая не была очевидна изначально.

Один из самых распространенных способов — кластеризация. Алгоритм анализирует признаки объектов и объединяет похожие в группы (кластеры). Например, если загрузить фотографии животных без подписей, модель может сама разделить их на группы: кошки, собаки, птицы. 

Другой пример — снижение размерности. Это когда алгоритм упрощает данные, убирая лишние признаки и оставляя только самые информативные. Такой подход помогает визуализировать данные или ускорить работу других моделей.

Несмотря на то, что обучение без учителя не требует прямого вмешательства, роль человека остается ключевой. Например, алгоритм может сгруппировать клиентов по схожему поведению — частоте покупок, суммам заказов или интересам, но только аналитик сможет определить, важна ли эта информация для бизнеса и как с ней работать дальше.

Где используется обучение без учителя?

Обучение без учителя особенно полезно, когда нужно исследовать данные, выявить скрытые связи или подготовить основу для дальнейшего анализа:

• Сегментация клиентов — автоматическая группировка пользователей по схожему поведению, интересам или частоте покупок.
• Выявление аномалий — обнаружение нетипичных объектов или событий, которые могут указывать на ошибки, сбои или мошеннические действия.
• Тематическое моделирование — определение скрытых тем в больших массивах данных (например, в статьях или отзывах).

Популярные алгоритмы обучения без учителя

• Метод k‑средних — алгоритм, который разбивает данные на k групп на основе сходства между объектами. Каждая точка относится к ближайшему центру своего кластера.
• Иерархическая кластеризация — формирует дерево кластеров, показывая, как объекты объединяются шаг за шагом. Особенно полезна для визуализации структуры и «вложенности» данных, например, в биологии.
• Метод главных компонент — метод снижения размерности, который сохраняет наиболее значимую информацию, избавляясь от лишних признаков. Часто используется для анализа и визуализации сложных многомерных данных.

Как оценивается качество модели?

В обучении без учителя нет правильных ответов, поэтому нельзя просто сравнить предсказания с эталоном и измерить точность. Вместо этого оценивают, насколько логичны и практически полезны найденные закономерности. Для этого часто требуется участие эксперта из предметной области.

Главное различие 

Основное различие между обучением с учителем и без него заключается в наличии размеченных данных.

В обучении с учителем алгоритм получает как входные данные, так и соответствующие им метки — заранее известные правильные ответы. Это позволяет напрямую контролировать процесс обучения и точно оценивать качество модели.

В обучении без учителя таких меток нет. Алгоритм работает с неразмеченными данными и самостоятельно выявляет скрытую структуру: находит группы, аномалии или ключевые признаки. В этом случае результат не всегда имеет однозначную интерпретацию.

Таким образом, обучение с учителем направлено на точное предсказание, а обучение без учителя — на исследование данных и выявление закономерностей.

Критерий	Обучение с учителем	Обучение без учителя
Тип данных	Размеченные данные	Неразмеченные данные
Задачи	Регрессия, классификация	Кластеризация, снижение размерности
Цель	Прогнозирование результатов	Поиск скрытых структур и закономерностей
Требования к данным	Требует большого объема размеченных данных	Может работать с меньшим количеством данных
Оценка качества	Accuracy, Precision, Recall, F1-метрика	Метрики кластеризации (например, Silhouette Score)

Что выбрать?

Выбор подхода зависит от задачи, структуры данных и доступных ресурсов. Ниже — основные шаги, которые помогут определить, какой метод подойдет в вашем случае:

Шаг 1: Какие у вас за данные?

Прежде чем выбирать алгоритм, важно оценить, с какими данными вы работаете:

• Есть ли метки или известные ответы?

Если каждому примеру в датасете соответствует заранее известный результат — числовое значение, категория или класс — такие данные считаются размеченными. Это означает, что можно применять обучение с учителем, так как модель будет иметь возможность сравнивать свои предсказания с эталонными значениями и постепенно повышать точность.

• Можно ли разметить данные вручную?

Разметка — трудоемкая задача. Чтобы вручную обработать большой объем данных, например 100 000 изображений, потребуется немало времени, усилий и вложений. В таком случае стоит рассмотреть обучение без учителя.

• Если меток нет и размечать сложно — можно ли все же сформулировать полезный бизнес-вопрос?

Из неразмеченных данных тоже можно извлечь практическую пользу. Главное — правильно сформулировать задачу. Например: «Какие существуют типы покупательского поведения?» — хороший кейс для кластеризации (обучения без учителя).

Шаг 2: Какая у вас цель?

Выбор метода обучения напрямую зависит от того, какой результат вы хотите получить:

• Нужно предсказать будущее событие?

Пример: «Откажется ли клиент от подписки на сервис в следующем месяце?».

→ Используется обучение с учителем — необходимы исторические данные с метками, чтобы модель могла учиться на прошлых примерах.

• Хотите выявить скрытую структуру в данных?

Пример: «Какие группы пользователей существуют в нашей клиентской базе?».

→ Подходит обучение без учителя — метки не требуются, модель самостоятельно находит закономерности и объединяет похожие объекты.

• Нужно выявить аномалии?

Пример: «Какие транзакции могут быть мошенническими?».

Подойдут оба подхода:

→ С учителем, если у вас есть готовые примеры (случаи мошенничества);

→ Без учителя, если вы хотите находить новые, ранее неизвестные схемы обмана.

Шаг 3: А что с ресурсами?

В реальных проектах выбор метода часто определяется не только задачей, но и доступными ресурсами.

• Есть немного размеченных данных и много неразмеченных?

Это классический случай для обучения с частичным привлечением учителя (Semi-Supervised Learning). Модель обучается на размеченной части, затем предсказывает метки для неразмеченных данных и использует те, в которых уверена, чтобы продолжить обучение.

• Нужно обработать высокоразмерные данные?

Даже если вы планируете использовать обучение с учителем, иногда стоит сначала применить методы без учителя, чтобы упростить данные и сократить количество признаков.

• Нужно быстро получить общее представление о данных до начала разметки?

Начните с обучения без учителя, а потом решите, стоит ли вкладываться в ручную разметку.

Шаг 4: Долгосрочная перспектива

• Ваши данные быстро меняются?

В таких случаях обучение без учителя может быть более гибким, так как работа алгоритма не зависит от наличия разметки. Обучение с учителем, напротив, потребует регулярного обновления меток и переобучения модели.

• Необходима высокая интерпретируемость решений?

Лучше использовать обучение с учителем — особенно простые модели, такие как логистическая регрессия или деревья решений. Они позволяют объяснить, почему был сделан тот или иной вывод.

Практический совет: лучше протестировать оба подхода

На практике специалисты часто не выбирают сразу, а тестируют оба метода. Сначала применяют обучение без учителя — например, делают быструю кластеризацию, чтобы понять структуру данных. Затем на основе этих результатов размечают часть данных и запускают обучение с учителем. После этого сравнивают эффективность подходов и выбирают тот, который лучше справляется с задачей и приносит ценность для бизнеса.

Ключевые выводы

Обучение с учителем остается одним из самых надежных и точных подходов в машинном обучении — особенно в задачах прогнозирования и классификации. Но по мере роста объемов неразмеченных данных растет и интерес к обучению без учителя. Компромиссным решением становится обучение с частичным привлечением учителя, которое помогает объединить точность одного подхода с гибкостью другого.