Razlika med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem

Nadzorovano vs Nenadzorovano učenje

Izraza, kot sta nadzorovano učenje in nenadzorovano učenje, se uporabljata v okviru strojnega učenja in umetne inteligence, ki z vsakim dnem pridobiva na pomenu. Strokovno učenje, za laike, so algoritmi, ki jih poganjajo podatki in s pomočjo primerov omogočajo strojno učenje. Obstajata dve vrsti učenja; in sicer nadzirano učenje in nenadzorovano učenje, ki zmede študente, saj je med njima veliko podobnosti. Kljub prekrivanju pa obstajajo razlike, ki jih bomo poudarili v tem članku.

V prihodnjih letih bomo verjetno povečali razvoj strojnega učenja, da bi bilo lažje in hitrejše reševanje poslovnih težav. Najem zaposlenih za reševanje preprostih poslovnih težav bi z uporabo konceptov nadzorovanega in nenadzorovanega učenja zastaral.

Kaj je nadzorovano učenje?

To je vrsta učenja, kjer strojno učenje poteka s pomočjo vhodov uporabnikov. Večina dosedanjih raziskav na področju strojnega učenja in umetne inteligence se je osredotočila na nadzorovano učenje. Na primer, mapa z neželeno pošto v vašem e-poštnem sporočilu se polni in včasih nenamerno pride do pomembnih sporočil. Sistem deluje na podlagi strojnega učenja, ki sporoči algoritem, ki se nanaša na analizo neželene pošte. Sistem uporablja podatke za filtriranje sporočil in jih pošilja v mapo z neželeno pošto, s čimer se zmanjšajo lažni pozitivni rezultati. V iskalniku algoritem deluje na podlagi povezave, ki je bila najprej kliknjena, ko odpre rezultate iskanja. To vodi k izboljšanju rezultatov iskanja za uporabnika. Vendar pa pri nadzorovanem učenju obstajajo nekatere pomanjkljivosti, saj ima stroj nejasno predstavo, kaj je prav in kaj narobe. Ta človeška povratna informacija pogosto omejuje prihodnjo uporabo nadzorovanega učenja.

Kaj je nenadzorovano učenje?

Živimo v časih, ko ves čas iščemo boljše zmogljivosti strojev, ne glede na to, ali gre za podatke CCTV, podatke GPS, spletne podatke o transakcijah, podatke strojnega skeniranja, podatke varnostnega skeniranja in tako naprej. Organizacije in vlade si želijo, da bi dosegli boljše rezultate stroji, ki ne potrebujejo ljudi ali jih potrebujejo nadzorovani podatki. To seveda zahteva veliko več truda v smeri avtomatizacije, in čeprav je verjetno, da nenadzorovano učenje v bližnji prihodnosti nadomesti nadzorovano učenje, se bodo v bližnji prihodnosti verjetno pojavili hibridni pristopi, ki bodo hitrejši in bolj učinkovitejši od rezultatov, ki jih dosežemo z nadzorovanim učenjem.

Kakšna je razlika med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem?

• Nadzirano učenje in nenadzorovano učenje sta dva različna pristopa za boljše avtomatizacijo ali umetno inteligenco.

• Pri nadzorovanem učenju so človeške povratne informacije za boljšo avtomatizacijo, medtem ko naj bi pri nenadzorovanem učenju stroj prinesel boljše zmogljivosti brez človeških vložkov.

• Hibridni pristopi so bolj verjetno rešitve v bližnji prihodnosti, ki uporabljajo tako nadzorovano kot nenadzorovano učenje.