Różnica między nauką nadzorowaną i bez nadzoru

2019

Uczenie nadzorowane i bez nadzoru to paradygmaty uczenia maszynowego, które są wykorzystywane w rozwiązywaniu zadań, ucząc się na podstawie doświadczenia i miary wydajności. Nadzorowane i bez nadzoru nauki różnią się głównie tym, że nadzorowane uczenie się obejmuje mapowanie od danych wejściowych do istotnych wyników. Wręcz przeciwnie, uczenie się bez nadzoru nie ma na celu uzyskania danych wyjściowych w odpowiedzi na dane wejście, zamiast tego odkrywa wzorce w danych.

Te nadzorowane i nienadzorowane techniki uczenia się są realizowane w różnych aplikacjach, takich jak sztuczne sieci neuronowe, które są systemami przetwarzania danych zawierającymi ogromną liczbę w dużej mierze powiązanych ze sobą elementów przetwarzających.

Wykres porównania

Podstawa do porównania	Nadzorowana nauka	Edukacja bez nadzoru
Podstawowy	Zajmuje się znakowanymi danymi.	Obsługuje bez etykiety dane.
Złożoność obliczeniowa	Wysoki	Niska
Analiza	Offline	Czas rzeczywisty
Precyzja	Zapewnia dokładne wyniki	Generuje umiarkowane wyniki
Subdomeny	Klasyfikacja i regresja	Klasterowanie i reguła asocjacji

Definicja nadzorowanej nauki

Nadzorowana metoda uczenia obejmuje szkolenie systemu lub maszyny, w której zestaw szkoleń wraz z wzorcem docelowym (Wzorzec wyjściowy) jest dostarczany do systemu w celu wykonania zadania. Zazwyczaj nadzorowanie oznacza obserwowanie i kierowanie wykonywaniem zadań, projektów i działań. Ale gdzie można wprowadzić nadzorowane uczenie się? Przede wszystkim jest zaimplementowany w uczeniu maszynowym Regresja oraz Klastry i sieci neuronowe.

Teraz, jak szkolimy model? Model jest kierowany za pomocą ładowania modelu z wiedzą, aby ułatwić przewidywanie przyszłych wystąpień. Do szkolenia używa etykietowanych zestawów danych. Sztuczne sieci neuronowe wzorzec wejściowy trenują sieć, która jest również powiązana ze wzorcem wyjściowym.

Definicja kształcenia bez nadzoru

Model bez uczenia się nie angażuje docelowego wyniku, co oznacza, że system nie zapewnia żadnego szkolenia. System musi się uczyć samodzielnie, określając i dostosowując zgodnie z charakterystyką strukturalną we wzorcach wprowadzania danych. Wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, które wyciągają wnioski na nieoznakowanych danych.

Uczenie się bez nadzoru działa na bardziej złożonych algorytmach w porównaniu do uczenia nadzorowanego, ponieważ mamy rzadkie lub brakujące informacje na temat danych. Tworzy to mniej zarządzalne środowisko, jak maszyna lub system, który generuje dla nas wyniki. Głównym celem uczenia się bez nadzoru jest wyszukiwanie takich podmiotów, jak grupy, klastry, redukcja wymiarów i ocena gęstości.

Kluczowe różnice między uczeniem się pod nadzorem i bez nadzoru

Nadzorowana technika uczenia się zajmuje się etykietowanymi danymi, w których znane są układy danych wyjściowych. W przeciwieństwie do tego, nienadzorowane uczenie się działa z nieoznakowanymi danymi, w których wynik jest oparty jedynie na zbiorze percepcji.
Jeśli chodzi o złożoność, nadzorowana metoda uczenia jest mniej skomplikowana, a metoda uczenia bez nadzoru jest bardziej skomplikowana.
Nadzorowane uczenie się może również prowadzić analizę offline, podczas gdy uczenie się bez nadzoru wykorzystuje analizę w czasie rzeczywistym.
Wynik nadzorowanej techniki uczenia jest bardziej dokładny i niezawodny. Natomiast uczenie się bez nadzoru generuje umiarkowane, ale wiarygodne wyniki.
Klasyfikacja i regresja to rodzaje problemów rozwiązanych w ramach nadzorowanej metody uczenia się. Odwrotnie, uczenie bez nadzoru obejmuje tworzenie klastrów i rozwiązywanie problemów związanych z regułami.

Wniosek

Uczenie się przez nadzorowanie jest techniką wykonywania zadania poprzez dostarczanie systemów szkoleń, danych wejściowych i wyjściowych, podczas gdy uczenie się bez nadzoru jest techniką samouczącą się, w której system musi odkryć cechy populacji wejściowej według własnych i bez wcześniejszego zestawu kategorii. są używane.