Rozdiely medzi učením pod dohľadom a učením bez dozoru

Študenti, ktorí sa púšťajú do strojového učenia, mali ťažkosti pri odlíšení učenia pod dohľadom od učenia bez dozoru. Zdá sa, že postup použitý v oboch metódach učenia je rovnaký, čo sťažuje rozlíšenie medzi týmito dvoma metódami učenia. Po preskúmaní a neochvejnej pozornosti je však zrejmé, že medzi učením pod dohľadom a bez dozoru existujú značné rozdiely..

• Čo je učenie pod dohľadom?

Dozorované učenie je jednou z metód spojených so strojovým učením, ktorá zahŕňa pridelenie označených údajov tak, aby z nich bolo možné odvodiť určitý vzorec alebo funkciu. Stojí za povšimnutie, že učenie pod dohľadom zahŕňa pridelenie vstupného objektu, vektora, pričom sa zároveň predpokladá najžiadanejšia výstupná hodnota, ktorá sa väčšinou označuje ako kontrolný signál. Vlastnosť spodného riadku učenia pod dohľadom je, že vstupné údaje sú dobre známe a označené.

• Čo je vzdelávanie bez dozoru?

Neupozorňované učenie je druhá metóda algoritmu strojového učenia, kde sú závery odvodené z neznačených vstupných údajov. Cieľom učenia bez dozoru je zistiť skryté vzorce alebo zoskupenie údajov z neoznačených údajov. Používa sa väčšinou pri analýze prieskumných údajov. Jednou z definujúcich znakov učenia bez dozoru je skutočnosť, že vstup aj výstup nie sú známe.

Rozdiely medzi učením pod dohľadom a učením bez dozoru

1. Vstupné údaje v učení pod dohľadom a bez dozoru

Primárny rozdiel medzi učením pod dohľadom a učením bez dozoru sú údaje použité v oboch metódach strojového učenia. Je potrebné poznamenať, že obidve metódy strojového učenia vyžadujú údaje, ktoré budú analyzovať, aby vytvorili určité funkcie alebo skupiny údajov. Vstupné údaje použité v učení pod dohľadom sú však dobre známe a sú označené. To znamená, že stroj má za úlohu iba určovať skryté vzory z už označených údajov. Údaje použité v učení bez dozoru však nie sú známe ani označené. Je to práca stroja na kategorizáciu a označenie nespracovaných údajov pred určením skrytých vzorov a funkcií vstupných údajov.

2. Výpočtová zložitosť v učení pod dohľadom a bez dozoru

Strojové učenie je komplexná záležitosť a každá zúčastnená osoba musí byť pripravená na ďalšiu úlohu. Jedným z výrazných rozdielov medzi učením pod dohľadom a učením bez dozoru je výpočtová zložitosť. Dozorované učenie sa považuje za zložitú metódu učenia, zatiaľ čo nekontrolovaná metóda učenia je menej zložitá. Jedným z dôvodov, prečo je učená záležitosť pod dohľadom, je skutočnosť, že človek musí porozumieť a označiť vstupy, zatiaľ čo v učení bez dozoru nie je potrebné porozumieť a označiť vstupy. Toto vysvetľuje, prečo mnoho ľudí uprednostňuje vzdelávanie bez dozoru v porovnaní s dohliadanou metódou strojového učenia.

3. Presnosť výsledkov kontrolovaného učenia a učenia bez dozoru

Ďalším prevládajúcim rozdielom medzi učením pod dohľadom a učením bez dozoru je presnosť výsledkov dosiahnutých po každom cykle strojovej analýzy. Všetky výsledky generované metódou strojového učenia pod dohľadom sú presnejšie a spoľahlivejšie v porovnaní s výsledkami generovanými metódou strojového učenia bez dozoru. Jedným z faktorov, ktorý vysvetľuje, prečo vedená metóda strojového učenia vedie k presným a spoľahlivým výsledkom, je skutočnosť, že vstupné údaje sú dobre známe a označené, čo znamená, že stroj bude analyzovať iba skryté vzorce. Toto je na rozdiel od metódy dozoru bez dozoru, kde stroj musí definovať a označiť vstupné údaje pred určením skrytých vzorov a funkcií..

4. Počet tried v učení pod dohľadom a bez dozoru

Za zmienku tiež stojí, že pokiaľ ide o počet tried, existuje výrazný rozdiel. Je potrebné poznamenať, že sú známe všetky triedy používané pri výučbe pod dohľadom, čo znamená, že pravdepodobne budú známe aj odpovede v analýze. Jediným cieľom učenia pod dohľadom je preto určiť neznáme zoskupenie. Neexistujú však žiadne predchádzajúce vedomosti o metóde strojového učenia bez dozoru. Okrem toho nie sú známe počty tried, čo jasne znamená, že nie sú známe žiadne informácie a výsledky získané po analýze nie je možné zistiť. Okrem toho ľudia zapojení do metódy dozoru bez dozoru nie sú informovaní o žiadnych informáciách týkajúcich sa prvotných údajov a očakávaných výsledkov.

5. Učenie v reálnom čase v supervízovanom vzdelávaní a učení bez dozoru

Okrem iných rozdielov existuje čas, po ktorom sa každá metóda učenia uskutočňuje. Je dôležité zdôrazniť, že metóda výučby pod dohľadom prebieha off-line, zatiaľ čo metóda výučby bez dozoru prebieha v reálnom čase. Ľudia, ktorí sa podieľajú na príprave a označovaní vstupných údajov, tak robia off-line, zatiaľ čo analýza skrytého modelu sa vykonáva online, čo ľuďom, ktorí sa podieľajú na strojovom učení, odmieta možnosť interakcie so strojom pri analýze diskrétnych údajov. Neupozornená metóda strojového učenia sa však uskutočňuje v reálnom čase tak, že všetky vstupné údaje sa analyzujú a označujú v prítomnosti študentov, čo im pomáha porozumieť rôznym metódam učenia a klasifikácie prvotných údajov. Analýza údajov v reálnom čase zostáva naďalej najvýznamnejšou výhodou metódy bez dozoru.

Tabuľka ukazujúca rozdiely medzi učením pod dohľadom a učením bez dozoru: tabuľka porovnania

	Učenie pod dohľadom	Učenie bez dozoru
Vstupné Data	Používa známe a označené vstupné údaje	Používa neznáme vstupné údaje
Výpočtová zložitosť	Veľmi komplexný výpočet	Menej výpočtovej zložitosti
Reálny čas	Používa off-line analýzu	Používa analýzu údajov v reálnom čase
Počet tried	Počet tried je známy	Počet tried nie je známy
Presnosť výsledkov	Presné a spoľahlivé výsledky	Mierne presné a spoľahlivé výsledky

Zhrnutie učenia pod dohľadom a učenia bez dozoru

• Získavanie údajov sa stáva základným aspektom v súčasnom obchodnom svete z dôvodu väčšieho množstva nespracovaných údajov, ktoré organizácie potrebujú analyzovať a spracovať, aby mohli robiť spoľahlivé a spoľahlivé rozhodnutia..
• Toto vysvetľuje, prečo potreba strojového učenia rastie, a preto si vyžaduje ľudí s dostatočnými znalosťami strojového dozoru pod dohľadom a strojového učenia bez dozoru..
• Je potrebné pochopiť, že každá metóda učenia ponúka svoje výhody a nevýhody. To znamená, že človek musí byť oboznámený s oboma metódami strojového učenia sa predtým, ako určí, ktorá metóda sa použije na analýzu údajov.