Priporočena, 2022

Izbira Urednika

Razlika med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem

Nadzorovano in nenadzorovano učenje sta paradigmi strojnega učenja, ki se uporabljata pri reševanju razreda nalog z učenjem iz izkušenj in meril uspešnosti. Nadzorovano in nenadzorovano učenje se večinoma razlikujeta po tem, da nadzorovano učenje vključuje preslikavo od vhoda do bistvenega rezultata. Nasprotno, nenadzorovano učenje nima namena ustvariti rezultat v odgovoru posameznega vnosa, temveč odkriva vzorce v podatkih.

Te nadzorovane in nenadzorovane učne tehnike se izvajajo v različnih aplikacijah, kot so umetne nevronske mreže, ki so sistemi za obdelavo podatkov, ki vsebujejo veliko število pretežno povezanih elementov obdelave.

Primerjalna tabela

Podlaga za primerjavoNadzorovano učenjeNenadzorovano učenje
OsnovnoObravnava označene podatke.Obravnava neoznačene podatke.
Računalniška kompleksnostVisokaNizka
AnalizaBrez povezaveV realnem času
Točnost
Ustvari natančne rezultateUstvari zmerne rezultate
Poddomene
Klasifikacija in regresija
Grozdenje in rudarjenje pravil združenja

Opredelitev nadzorovanega učenja

Nadzorovana učna metoda vključuje usposabljanje sistema ali stroja, kjer je sistem za izvajanje naloge podan izobraževalnim kompletom skupaj s ciljnim vzorcem (izhodni vzorec). Običajno nadzorujejo sredstva za opazovanje in usmerjanje izvajanja nalog, projekta in dejavnosti. Toda kje se lahko izvaja nadzorovano učenje? Predvsem se izvaja v regresiji strojnega učenja ter grozdovih in nevronskih mrežah.

Kako treniramo model? Model je voden s pomočjo nalaganja modela z znanjem, da se olajša napovedovanje prihodnjih primerov. Za usposabljanje uporablja označene podatkovne zbirke. Umetne nevronske mreže, ki vhodni vzorec poučujejo omrežje, ki je prav tako povezano z izhodnim vzorcem.

Opredelitev nenadzorovanega učenja

Nenadzorovani model učenja ne vključuje ciljnega rezultata, kar pomeni, da sistem ne prejema nobenega usposabljanja. Sistem se mora samostojno naučiti z določanjem in prilagajanjem strukturnih značilnosti vhodnih vzorcev. Uporablja algoritme strojnega učenja, ki pripravljajo zaključke o neoznačenih podatkih.

Nenadzorovano učenje deluje na bolj zapletenih algoritmih v primerjavi z nadzorovanim učenjem, ker imamo podatke o podatkih redko ali brez informacij. Ustvarja manj obvladljivo okolje, kot je stroj ali sistem namenjen ustvarjanju rezultatov za nas. Glavni cilj nenadzorovanega učenja je iskanje subjektov, kot so skupine, skupine, zmanjšanje dimenzionalnosti in ocena gostote.

Ključne razlike med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem

  1. Nadzorovana tehnika učenja se ukvarja z označenimi podatki, kjer so izhodni vzorci podatkov znani sistemu. V nasprotju s tem nenadzorovano učenje deluje z neoznačenimi podatki, v katerih rezultat temelji samo na zbiranju zaznav.
  2. Ko gre za kompleksnost, je metoda nadzorovanega učenja manj kompleksna, medtem ko je nenadzorovana metoda učenja bolj zapletena.
  3. Nadzorovano učenje lahko izvaja tudi offline analizo, medtem ko nenadzorovano učenje uporablja analizo v realnem času.
  4. Rezultat tehnike pod nadzorom učenja je bolj natančen in zanesljiv. Nasprotno pa nenadzorovano učenje ustvarja zmerne, a zanesljive rezultate.
  5. Klasifikacija in regresija sta vrsti problemov, ki se rešujeta pod nadzorovano metodo učenja. Nasprotno pa nenadzorovano učenje vključuje probleme grozdenja in asociativnega rudarjenja.

Zaključek

Nadzorovano učenje je tehnika izvajanja naloge z zagotavljanjem izobraževalnih, vhodnih in izhodnih vzorcev za sisteme, medtem ko je nenadzorovano učenje tehnika samoučenja, v kateri mora sistem odkriti značilnosti vhodne populacije po svojih lastnih in brez predhodnega niza kategorij. so uporabljeni.

Top