Különbségek a felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás között

A gépi tanulásban részt vevő hallgatók nehézségekbe ütköztek a felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás megkülönböztetésében. Úgy tűnik, hogy a két tanulási módszerben alkalmazott eljárás azonos, ami megnehezíti a két tanulási módszer megkülönböztetését. Ellenőrzés és zavartalan figyelem alapján azonban egyértelműen megérthetjük, hogy jelentős különbségek vannak a felügyelt és a nem felügyelt tanulás között.

• Mi az a felügyelt tanulás??

A felügyelt tanulás az egyik módszer a gépi tanuláshoz, amely magában foglalja a címkézett adatok elosztását oly módon, hogy ezekből az adatokból bizonyos mintázat vagy funkció levezethető. Érdemes megjegyezni, hogy a felügyelt tanulás egy bemeneti objektum, egy vektor kiosztását foglalja magában, miközben a leginkább kívánt kimeneti értéket várja meg, amelyet általában felügyeleti jelnek neveznek. A felügyelt tanulás lényegében az, hogy a bemeneti adatok megfelelőek és ismertek.

• Mi a felügyelet nélküli tanulás??

A nem felügyelt tanulás a gépi tanulási algoritmus második módszere, ahol a következtetéseket vonják le a címkézetlen bemeneti adatokból. A nem felügyelt tanulás célja a rejtett minták meghatározása vagy az adatok csoportosítása a jelöletlen adatokból. Leginkább feltáró adatok elemzésében használják. A felügyelet nélküli tanulás egyik meghatározó jellege az, hogy mind a bemenetek, mind a kimenetek nem ismertek.

Különbségek a felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás között

1. Bemeneti adatok a felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás során

A felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás közötti elsődleges különbség mindkét gépi tanulás során alkalmazott adat. Érdemes megjegyezni, hogy a gépi tanulás mindkét módszeréhez adatokra van szükség, amelyeket bizonyos funkciók vagy adatcsoportok előállításához elemeznek. A felügyelt tanuláshoz használt bemeneti adatok azonban jól ismertek és címkézve vannak. Ez azt jelenti, hogy a gép csak azt a feladatot látja el, hogy a már megjelölt adatok alapján meghatározza a rejtett mintákat. A felügyelet nélküli tanuláshoz felhasznált adatok azonban nem ismertek és nem címkéztek. A nyers adatok kategorizálása és címkézése a gép feladata, mielőtt meghatározzák a bemeneti adatok rejtett mintáit és funkcióit.

2. Számítástechnikai komplexitás a felügyelt tanulásban és a felügyelet nélküli tanulásban

A gépi tanulás összetett ügy, és minden résztvevőnek fel kell készülnie a feladatra. Az egyik kiemelkedő különbség a felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás között a számítási bonyolultság. A felügyelt tanulásról azt mondják, hogy egy komplex tanulási módszer, míg a felügyelet nélküli tanulás kevésbé bonyolult. A felügyelt tanulási viszonyok egyik oka az, hogy meg kell értenie és meg kell jelölnie a bemeneteket, miközben nem felügyelt tanulásban meg kell érteni és meg kell jelölnie a bemeneteket. Ez magyarázza, hogy miért sokan inkább a felügyelet nélküli tanulást részesítik előnyben, mint a gépi tanulás felügyelt módszere.

3. A felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás eredményeinek pontossága

A másik uralkodó különbség a felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás között a gézelemzés minden ciklusa után kapott eredmények pontossága. A gépi tanulás felügyelt módszeréből származó összes eredmény pontosabb és megbízhatóbb, mint a gépi tanulás nem felügyelt módszerének eredményei. Az egyik tényező, amely megmagyarázza, hogy a gépi tanulás felügyelt módszere miért ad pontos és megbízható eredményeket, az az, hogy a bemeneti adatok jól ismertek és címkézve vannak, ami azt jelenti, hogy a gép csak a rejtett mintákat elemzi. Ez ellentétben a felügyelet nélküli tanulási módszerrel, ahol a gépnek meg kell határoznia és címkéznie kell a bemeneti adatokat, mielőtt meghatározná a rejtett mintákat és funkciókat..

4. Osztályok száma a felügyelt és nem felügyelt tanulásban

Azt is érdemes megjegyezni, hogy jelentős különbség van az osztályok számában. Érdemes megjegyezni, hogy a felügyelt tanulásban alkalmazott összes osztály ismert, ami azt jelenti, hogy valószínűleg ismerik az elemzésben szereplő válaszokat. A felügyelt tanulás egyetlen célja ezért az ismeretlen klaszter meghatározása. A gépi tanulás felügyelet nélküli módszerével kapcsolatban azonban nincs előzetes ismeretek. Ezenkívül az osztályok száma nem ismert, ami egyértelműen azt jelenti, hogy nincs információ, és az elemzés után kapott eredményeket nem lehet megállapítani. Ráadásul a felügyelet nélküli tanulási módszerrel foglalkozó embereknek nincsenek ismereteik a nyers adatokkal és a várt eredményekkel kapcsolatos információkkal.

5. Valós idejű tanulás felügyelt és nem felügyelt tanulásban

A különbségek között megtalálható az az idő is, amely után az egyes tanulási módszerek megtörténnek. Fontos kiemelni, hogy a felügyelt tanulási módszer offline módban zajlik, míg a felügyelet nélküli tanulási módszer valós időben zajlik. A bemeneti adatok előkészítésében és címkézésében részt vevő emberek offline módban végzik ezt a tevékenységet, míg a rejtett minták elemzése online módon történik, ami megtagadja a gépi tanulásban részt vevő embereknek a géppel való interakció lehetőségét, mivel a különálló adatokat elemzi. A gépi tanulás felügyelet nélküli módszerére azonban valós időben kerül sor, oly módon, hogy az összes bemeneti adatot elemzik és címkézik a tanulók jelenlétében, ami segíti őket a különböző tanulási módszerek megértésében és a nyers adatok osztályozásában. A valós idejű adatok elemzése továbbra is a tanulás nem felügyelt módszere legfontosabb érdeme.

Táblázat, amely bemutatja a felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás közötti különbségeket: összehasonlító táblázat

	Felügyelt tanulás	Nem felügyelt tanulás
Beviteli adat	Az ismert és címkézett bemeneti adatokat használja	Ismeretlen bemeneti adatokat használ
Számítási komplexitás	Nagyon összetett a számításban	Kevesebb számítási bonyolultság
Valós idő	Offline elemzést használ	Az adatok valós idejű elemzését használja
Osztályok száma	Az osztályok száma ismert	Az osztályok száma nem ismert
Az eredmények pontossága	Pontos és megbízható eredmények	Közepes pontosságú és megbízható eredmények

A felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás összefoglalása

• Az adatbányászat elengedhetetlen tényezővé válik a jelenlegi üzleti világban a megnövekedett nyers adatok miatt, amelyeket a szervezeteknek elemezniük és feldolgozniuk kell, hogy megalapozott és megbízható döntéseket hozzanak..
• Ez magyarázza, hogy miért növekszik a gépi tanulás iránti igény, és így olyan emberekre van szükség, akiknek mind a felügyelt gépi tanulás, mind a nem felügyelt gépi tanulás elegendő ismerete van..
• Érdemes megérteni, hogy a tanulás minden módja megmutatja saját előnyeit és hátrányait. Ez azt jelenti, hogy tisztában kell lennie a gépi tanulás mindkét módszerével, mielőtt meghatároznák, melyik módszert fogják használni az adatok elemzésére.