Perbezaan antara pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan

Pelajar yang meneroka pembelajaran mesin telah mengalami kesukaran dalam membezakan pembelajaran yang diawasi dari pembelajaran yang tidak diselia. Nampaknya prosedur yang digunakan dalam kedua -dua kaedah pembelajaran adalah sama, yang menjadikannya sukar bagi seseorang untuk membezakan antara kedua -dua kaedah pembelajaran. Walau bagaimanapun, apabila diteliti dan perhatian yang tidak berbelah bahagi, seseorang dapat memahami dengan jelas bahawa terdapat perbezaan yang signifikan antara pembelajaran yang diawasi dan tidak diselia.

• Apa yang diawasi pembelajaran?

Pembelajaran yang diselia adalah salah satu kaedah yang berkaitan dengan pembelajaran mesin yang melibatkan peruntukan data berlabel supaya corak atau fungsi tertentu dapat disimpulkan dari data tersebut. Perlu diingat bahawa pembelajaran yang diawasi melibatkan memperuntukkan objek input, vektor, sementara pada masa yang sama menjangkakan nilai output yang paling dikehendaki, yang kebanyakannya disebut sebagai isyarat penyeliaan. Properti Bawah Pembelajaran yang diselia adalah bahawa data input diketahui dan dilabelkan dengan sewajarnya.

• Apa itu pembelajaran tanpa pengawasan?

Pembelajaran yang tidak diselia adalah kaedah kedua algoritma pembelajaran mesin di mana kesimpulan diambil dari data input tidak berlabel. Matlamat pembelajaran tanpa pengawasan adalah untuk menentukan corak tersembunyi atau pengelompokan dalam data dari data yang tidak berlabel. Kebanyakannya digunakan dalam analisis data penerokaan. Salah satu watak yang menentukan pembelajaran tanpa pengawasan adalah bahawa kedua -dua input dan output tidak diketahui.

Perbezaan antara pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan

1. Data input dalam pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan

Perbezaan utama antara pembelajaran yang diselia dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah data yang digunakan dalam kaedah pembelajaran mesin. Perlu diingat bahawa kedua -dua kaedah pembelajaran mesin memerlukan data, yang mereka akan menganalisis untuk menghasilkan fungsi atau kumpulan data tertentu. Walau bagaimanapun, data input yang digunakan dalam pembelajaran yang diawasi diketahui dan dilabelkan. Ini bermaksud bahawa mesin hanya ditugaskan dengan peranan menentukan corak tersembunyi dari data yang sudah dilabel. Walau bagaimanapun, data yang digunakan dalam pembelajaran tanpa pengawasan tidak diketahui atau dilabelkan. Ini adalah kerja mesin untuk mengkategorikan dan melabelkan data mentah sebelum menentukan corak dan fungsi tersembunyi data input.

2. Kerumitan komputasi dalam pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan

Pembelajaran Mesin adalah urusan yang rumit dan mana -mana orang yang terlibat mesti bersedia untuk tugas yang akan datang. Salah satu perbezaan yang menonjol antara pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah kerumitan pengiraan. Pembelajaran yang diselia dikatakan sebagai kaedah pembelajaran yang kompleks sementara kaedah pembelajaran yang tidak diselia kurang terjejas kurang kompleks. Salah satu sebab yang membuat urusan pembelajaran yang diselia adalah hakikat bahawa seseorang harus memahami dan melabelkan input semasa dalam pembelajaran tanpa pengawasan, seseorang tidak perlu memahami dan melabelkan input. Ini menjelaskan mengapa ramai orang telah memilih pembelajaran tanpa pengawasan berbanding dengan kaedah pembelajaran mesin yang diawasi.

3. Ketepatan hasil pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan

Perbezaan yang lain antara pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah ketepatan hasil yang dihasilkan selepas setiap kitaran analisis mesin. Semua hasil yang dihasilkan daripada kaedah pembelajaran mesin yang diselia adalah lebih tepat dan boleh dipercayai berbanding dengan hasil yang dihasilkan daripada kaedah pembelajaran mesin yang tidak diselia. Salah satu faktor yang menjelaskan mengapa kaedah pembelajaran mesin yang diawasi menghasilkan hasil yang tepat dan boleh dipercayai adalah kerana data input diketahui dan dilabelkan yang bermaksud bahawa mesin hanya akan menganalisis corak tersembunyi. Ini tidak seperti kaedah pembelajaran tanpa pengawasan di mana mesin harus menentukan dan melabelkan data input sebelum menentukan corak dan fungsi tersembunyi.

4. Bilangan kelas dalam pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan

Perlu diingat bahawa terdapat perbezaan yang signifikan ketika datang ke bilangan kelas. Perlu diingat bahawa semua kelas yang digunakan dalam pembelajaran yang diawasi diketahui yang bermaksud bahawa juga jawapan dalam analisis mungkin diketahui. Oleh itu, matlamat pembelajaran yang diawasi adalah untuk menentukan kelompok yang tidak diketahui. Walau bagaimanapun, tidak ada pengetahuan terlebih dahulu dalam kaedah pembelajaran mesin yang tidak diselia. Di samping itu, bilangan kelas tidak diketahui yang jelas bermaksud bahawa tiada maklumat yang diketahui dan hasil yang dihasilkan selepas analisis tidak dapat dipastikan. Selain itu, orang yang terlibat dalam kaedah pembelajaran yang tidak diselia tidak menyedari sebarang maklumat mengenai data mentah dan hasil yang diharapkan.

5. Pembelajaran masa nyata dalam pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan

Antara perbezaan lain, terdapat masa selepas itu setiap kaedah pembelajaran berlaku. Adalah penting untuk menyerlahkan bahawa kaedah pembelajaran yang diawasi berlaku di luar talian sementara kaedah pembelajaran yang tidak diselia berlaku dalam masa nyata. Orang yang terlibat dalam penyediaan dan pelabelan data input berbuat demikian di luar talian sementara analisis corak tersembunyi dilakukan secara dalam talian yang menafikan orang yang terlibat dalam mesin pembelajaran peluang untuk berinteraksi dengan mesin kerana ia menganalisis data diskret. Walau bagaimanapun, kaedah pembelajaran mesin tanpa pengawasan berlaku dalam masa nyata supaya semua data input dianalisis dan dilabelkan dengan kehadiran pelajar yang membantu mereka memahami kaedah pembelajaran dan klasifikasi data mentah yang berbeza. Analisis data masa nyata tetap menjadi merit yang paling penting dalam kaedah pembelajaran yang tidak diselia.

Jadual menunjukkan perbezaan antara pembelajaran yang diselia dan pembelajaran tanpa pengawasan: carta perbandingan

Ringkasan pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan

• Perlombongan data menjadi aspek penting dalam dunia perniagaan semasa disebabkan peningkatan data mentah yang perlu dianalisis dan diproses oleh organisasi supaya mereka dapat membuat keputusan yang baik dan boleh dipercayai.
• Ini menjelaskan mengapa keperluan untuk pembelajaran mesin berkembang dan dengan itu memerlukan orang yang mempunyai pengetahuan yang mencukupi tentang pembelajaran mesin yang diselia dan pembelajaran mesin yang tidak diselia.
• Perlu memahami bahawa setiap kaedah pembelajaran menawarkan kelebihan dan kekurangannya sendiri. Ini bermaksud bahawa seseorang harus pandai dengan kedua -dua kaedah pembelajaran mesin sebelum menentukan kaedah yang akan digunakan untuk menganalisis data.