Razlike med nadzorovanim učenjem in nenadzorovanim učenjem

Študenti, ki se ukvarjajo s strojnim učenjem, imajo težave pri razlikovanju nadzorovanega učenja od nenadzorovanega učenja. Kaže, da je postopek, uporabljen v obeh učnih metodah, enak, zato je težko razlikovati med obema načinoma učenja. Toda ob natančnem pregledu in neomajni pozornosti je mogoče jasno razumeti, da obstajajo pomembne razlike med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem..

• Kaj je nadzorovano učenje?

Nadzorovano učenje je ena od metod, povezanih s strojnim učenjem, ki vključuje dodeljevanje označenih podatkov, tako da se iz teh podatkov lahko sklepa določen vzorec ali funkcija. Omeniti velja, da nadzorovano učenje vključuje dodeljevanje vhodnega predmeta, vektorja, hkrati pa predvidevanje najbolj želene izhodne vrednosti, ki se večinoma imenuje nadzorni signal. Bistvo nadzorovanega učenja je, da so vhodni podatki znani in označeni ustrezno.

• Kaj je nenadzorovano učenje?

Nenadzorovano učenje je druga metoda algoritma strojnega učenja, pri kateri se sklepi črpajo iz neoznačenih vhodnih podatkov. Cilj nenadzorovanega učenja je določiti skrite vzorce ali združevanje podatkov iz neoznačenih podatkov. Večinoma se uporablja pri raziskovalnih analizah podatkov. Eden od glavnih znakov nenadzorovanega učenja je, da vhod in izhod nista znana.

Razlike med nadzorovanim učenjem in nenadzorovanim učenjem

1. Vhodni podatki pri nadzorovanem učenju in nenadzorovanem učenju

Glavna razlika med nadzorovanim učenjem in nenadzorovanim učenjem so podatki, uporabljeni v obeh metodah strojnega učenja. Omeniti velja, da obe metodi strojnega učenja zahtevata podatke, ki jih bodo analizirali, da bi ustvarili določene funkcije ali skupine podatkov. Vendar so vhodni podatki, ki se uporabljajo pri nadzorovanem učenju, dobro znani in so označeni. To pomeni, da ima stroj samo vlogo, da določi skrite vzorce iz že označenih podatkov. Vendar podatki, ki se uporabljajo pri nenadzorovanem učenju, niso znani niti označeni. Delo stroja je kategorizirati in označiti surove podatke, preden določi skrite vzorce in funkcije vhodnih podatkov.

2. Računalniška zapletenost pri nadzorovanem učenju in nenadzorovanem učenju

Strojno učenje je zapletena zadeva in vsaka vpletena oseba mora biti pripravljena na nalogo, ki jo čaka. Ena izmed izjemnih razlik med nadzorovanim učenjem in nenadzorovanim učenjem je računalniška zapletenost. Nadzorovano učenje naj bi bilo zapletena metoda učenja, medtem ko je nenadzorovana metoda učenja manj zapletena. Eden od razlogov, ki povzroča nadzorovanje učenja, je dejstvo, da mora razumeti in označevati vnose, medtem ko pri nenadzorovanem učenju ni treba razumeti in označevati vnosov. To pojasnjuje, zakaj je veliko ljudi raje nenadzorovano učenje v primerjavi z nadzorovano metodo strojnega učenja.

3. Natančnost rezultatov nadzorovanega učenja in nenadzorovanega učenja

Druga prevladujoča razlika med nadzorovanim učenjem in nenadzorovanim učenjem je natančnost rezultatov, pridobljenih po vsakem ciklu strojne analize. Vsi rezultati, ki nastanejo pri nadzorovani metodi strojnega učenja, so bolj natančni in zanesljivi v primerjavi z rezultati, ki nastanejo pri nenadzorovani metodi strojnega učenja. Eden izmed dejavnikov, ki pojasnjuje, zakaj nadzorovana metoda strojnega učenja daje natančne in zanesljive rezultate, je, ker so vhodni podatki dobro znani in označeni, kar pomeni, da bo stroj analiziral le skrite vzorce. To ni v nasprotju z nenadzorovanim načinom učenja, kjer mora stroj določiti in označiti vhodne podatke, preden določi skrite vzorce in funkcije.

4. Število razredov nadzorovanega učenja in nenadzorovanega učenja

Omeniti velja tudi, da je pri številu razredov značilna razlika. Omeniti velja, da so vsi razredi, ki se uporabljajo pri nadzorovanem učenju, znani, kar pomeni, da bodo verjetno znani tudi odgovori v analizi. Edini cilj nadzorovanega učenja je torej določiti neznano gručo. Vendar pa o nenadzorovani metodi strojnega učenja ni predhodnega znanja. Poleg tega število razredov ni znano, kar jasno pomeni, da ni znanih nobenih informacij in rezultatov, pridobljenih po analizi, ni mogoče ugotoviti. Poleg tega ljudje, ki sodelujejo v nenadzorovani metodi učenja, ne poznajo nobenih informacij v zvezi s surovimi podatki in pričakovanimi rezultati.

5. Učenje v realnem času pri nadzorovanem učenju in nenadzorovano učenje

Med drugimi razlikami obstaja čas, po katerem se izvaja vsaka metoda učenja. Pomembno je poudariti, da se nadzorovana metoda učenja izvaja brez povezave, nenadzorovana metoda učenja pa v realnem času. Ljudje, ki sodelujejo pri pripravi in ​​označevanju vhodnih podatkov, to počnejo brez povezave, medtem ko se analiza skritih vzorcev izvaja na spletu, kar ljudem, ki sodelujejo v strojnem učenju, onemogoča možnost interakcije s strojem, ko analizira diskretne podatke. Nenadzorovana metoda strojnega učenja pa poteka v realnem času, tako da se vsi vhodni podatki analizirajo in označijo v prisotnosti učencev, kar jim pomaga razumeti različne metode učenja in razvrščanje surovih podatkov. Analiza podatkov v realnem času ostaja najpomembnejša zasluga nenadzorovane metode učenja.

Tabela, ki prikazuje razlike med nadzorovanim učenjem in nenadzorovanim učenjem: primerjalna shema

	Nadzorovano učenje	Nenadzorovano učenje
Vhodni podatki	Uporablja znane in označene vhodne podatke	Uporablja neznane vhodne podatke
Računalniška zapletenost	Zelo zapleteno pri računanju	Manj računalniške zapletenosti
V realnem času	Uporablja off-line analizo	Uporablja analizo podatkov v realnem času
Število razredov	Število razredov je znano	Število razredov ni znano
Natančnost rezultatov	Natančni in zanesljivi rezultati	Zmerni natančni in zanesljivi rezultati

Povzetek nadzorovanega učenja in nenadzorovanega učenja

• Izkopavanje podatkov postaja pomemben vidik v trenutnem poslovnem svetu zaradi večjih surovih podatkov, ki jih organizacije potrebujejo za analizo in obdelavo, da lahko sprejmejo zanesljive in zanesljive odločitve.
• To pojasnjuje, zakaj potrebe po strojnem učenju naraščajo in s tem potrebujejo ljudi z zadostnim znanjem tako nadzorovanega strojnega učenja kot tudi nenadzorovanega strojnega učenja..
• Vredno je razumeti, da vsaka metoda učenja ponuja svoje prednosti in slabosti. To pomeni, da se morate seznaniti z obema metodama strojnega učenja, preden določite, katero metodo boste uporabili za analizo podatkov.