Razlika med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem
Vsebina
Nadzorovano in nenadzorovano učenje sta paradigmi strojnega učenja, ki se uporabljata pri reševanju razreda nalog z učenjem iz meril izkušenj in uspešnosti. Nadzorovano in nenadzorovano učenje se v glavnem razlikujeta po dejstvu, da nadzorovano učenje vključuje preslikavo od vhoda do bistvenega rezultata. Nasprotno, nenadzorovano učenje ni namenjeno pridobivanju rezultatov v odzivu na določen vložek, temveč odkrije vzorce v podatkih.
Te nadzorovane in nenadzorovane tehnike učenja se izvajajo v različnih aplikacijah, kot so umetna nevronska omrežja, ki so sistemi za obdelavo podatkov, ki vsebujejo ogromno število medsebojno povezanih med seboj obdelanih elementov.
-
- Primerjalna tabela
- Opredelitev
- Ključne razlike
- Zaključek
Primerjalna tabela
| Osnove za primerjavo | Nadzorovano učenje | Nenadzorovano učenje |
|---|---|---|
| Osnovni | Ukvarja se z označenimi podatki. | Obdeluje neoznačene podatke. |
| Računalniška zapletenost | Visoka | Nizka |
| Analiza | Brez povezave | V realnem času |
| Natančnost | Daje natančne rezultate | Ustvari zmerne rezultate |
| Poddomene | Razvrstitev in regresija | Rudarstvo s pravili za gručenje in združevanje |
Opredelitev nadzorovanega učenja
Nadzorovano učenje metoda vključuje usposabljanje sistema ali stroja, pri katerem sistem za izvajanje naloge skupaj s ciljnim vzorcem (izhodni vzorec) da sistemu. Običajno nadzirate pomeni opazovati in voditi izvajanje nalog, projekta in dejavnosti. Toda, kje se lahko izvaja nadzorovano učenje? Primarno se izvaja v omrežju strojnega učenja Regression, Cluster in Neural.
Zdaj, kako treniramo model? Model je voden s pomočjo nalaganja modela z znanjem, kar olajša napovedovanje prihodnjih primerov. Za usposabljanje uporablja označene naloge podatkov. Umetni nevronski omrežji vhodni vzorec trenirajo mrežo, ki je povezana tudi z izhodnim vzorcem.
Opredelitev nenadzorovanega učenja
Nenadzorovano učenje model ne vključuje ciljnega izida, kar pomeni, da v sistemu ni zagotovljeno usposabljanje. Sistem se mora naučiti sam z določanjem in prilagajanjem glede na strukturne značilnosti vhodnih vzorcev. Uporablja algoritme strojnega učenja, ki sklepajo o neoznačenih podatkih.
Nenadzorovano učenje deluje na bolj zapletenih algoritmih v primerjavi z nadzorovanim učenjem, ker imamo podatke redke ali jih sploh nimamo. Ustvari manj obvladljivo okolje, saj je stroj ali sistem namenjen ustvarjanju rezultatov za nas. Glavni cilj nenadzorovanega učenja je iskanje subjektov, kot so skupine, grozdi, zmanjšanje dimenzij in ocena gostote.
- Nadzorovana učna tehnika se ukvarja z označenimi podatki, kjer so vzorci izhodnih podatkov v sistemu znani. Nasprotno pa nenadzorovano učenje deluje z neoznačenimi podatki, v katerih rezultat temelji le na zbiranju zaznav.
- Kar zadeva zapletenost, je nadzorovana metoda učenja manj zapletena, nenadzorovana metoda učenja pa bolj zapletena.
- Nadzorovano učenje lahko izvaja tudi analize brez povezave, medtem ko nenadzorovano učenje uporablja analizo v realnem času.
- Rezultat nadzorovane učne tehnike je bolj natančen in zanesljiv. Nasprotno pa nenadzorovano učenje daje zmerne, a zanesljive rezultate.
- Razvrstitev in regresija sta tipi problemov, ki se rešujejo v okviru nadzorovane metode učenja. Nasprotno pa nenadzorovano učenje vključuje težave z grozdanjem in asociativna pravila.
Zaključek
Nadzorovano učenje je tehnika uresničevanja naloge z zagotavljanjem vzorcev usposabljanja, vnosa in izhoda v sisteme, medtem ko je nenadzorovano učenje tehnika samostojnega učenja, v kateri mora sistem odkriti značilnosti vhodne populacije po lastnem in brez predhodnega nabora kategorij so uporabljeni.
