Diferența dintre învățarea supravegheată și cea nesupravegheată

• 2019

Învățarea supravegheată și neaservată sunt paradigmele de învățare a mașinilor care sunt folosite în rezolvarea clasei de sarcini prin învățarea din experiența și măsurarea performanței. Învățarea supravegheată și neaservată diferă în principal prin faptul că învățarea supravegheată presupune cartografia de la intrare la ieșirea esențială. Dimpotrivă, învățarea nesupravegheată nu are scopul de a produce rezultate în răspunsul intrării particulare în loc de a descoperi modelele din date.

Aceste tehnici de învățare supravegheate și nesupravegheate sunt implementate în diverse aplicații, cum ar fi rețelele neuronale artificiale, care sunt sisteme de prelucrare a datelor care conțin un număr imens de elemente de procesare interconectate.

Diagramă de comparație

Bazele de comparație	Învățarea supravegheată	Educația neaservată
De bază	Se ocupă cu datele etichetate.	Manipulează date neetichetate.
Computationalitate complexa	Înalt	Scăzut
analyzation	Deconectat	Timp real
Precizie	Produce rezultate precise	Generează rezultate moderate
Sub-domenii	Clasificarea și regresia	Clustering și Asociația de exploatare miniere

Definiția învățării supravegheate

Metoda de învățare supravegheată implică instruirea sistemului sau a mașinii în care setul de instruire împreună cu modelul țintă (modelul de ieșire) este furnizat sistemului pentru efectuarea unei sarcini. Supravegherea tipică înseamnă observarea și ghidarea executării sarcinilor, a proiectului și a activității. Dar, în cazul în care învățarea supravegheată poate fi implementată? Mai întâi, acesta este implementat în mașinile de învățare a rețelelor de regresie și cluster și neuronale.

Acum, cum să pregătim un model? Modelul este ghidat cu ajutorul încărcării modelului cu cunoștințele, pentru a facilita predicția viitoarelor instanțe. Utilizează seturi de date etichetate pentru antrenament. Rețelele neuronale artificiale modelul de intrare trasează rețeaua care este, de asemenea, asociată cu modelul de ieșire.

Definiția învățării nesupravegheate

Modelul de învățare nesupravegheat nu implică ieșirea țintă, ceea ce înseamnă că nu este oferită nici o instruire sistemului. Sistemul trebuie să învețe pe cont propriu prin determinarea și adaptarea în funcție de caracteristicile structurale ale modelelor de intrare. Utilizează algoritmi de învățare automată care trag concluzii privind datele neetichetate.

Învățarea nesupravegheată funcționează pe algoritmi mai complicați în comparație cu învățarea supravegheată deoarece avem informații rare sau lipsite de date. Creează un mediu mai puțin gestionabil ca mașină sau sistem destinat să genereze rezultate pentru noi. Obiectivul principal al învățării nesupravegheate este de a căuta entități cum ar fi grupuri, clustere, reducerea dimensionalității și de a efectua estimarea densității.

Diferențe cheie între învățarea supravegheată și cea necontrolată

1. Tehnica de învățare supravegheată se ocupă de datele etichetate în care șabloanele de date de ieșire sunt cunoscute de sistem. În schimb, procesul de învățare nesupravegheat funcționează cu date neetichetate, în care producția se bazează doar pe colectarea de percepții.
2. Când vine vorba de complexitate, metoda de învățare supravegheată este mai puțin complexă, în timp ce metoda de învățare nesupravegheată este mai complicată.
3. Învățarea supravegheată poate efectua și o analiză offline, în timp ce învățarea nesupravegheată implică o analiză în timp real.
4. Rezultatul tehnicii de învățare supravegheată este mai precis și mai fiabil. În schimb, învățarea nesupravegheată generează rezultate moderate, dar fiabile.
5. Clasificarea și regresia sunt tipurile de probleme rezolvate prin metoda de învățare supravegheată. În schimb, învățarea nesupravegheată include probleme de grupare și asimilare a regulilor asociative.

Concluzie

Învățarea supravegheată este tehnica de a îndeplini o sarcină prin furnizarea de sisteme de instruire, de intrare și de ieșire a sistemelor, în timp ce învățarea nesupravegheată este o tehnică de auto-învățare în care sistemul trebuie să descopere caracteristicile populației de intrare prin propriul ei set de categorii anterioare sunt folosite.