Preporučeno, 2019

Izbor Urednika

Razlika između nadziranog i nenadziranog učenja

Supervizirano i nesupervirano učenje su paradigme strojnog učenja koje se koriste u rješavanju razreda zadataka učeći iz iskustva i mjere uspješnosti. Nadzirano i nenadzirano učenje uglavnom se razlikuje po činjenici da nadzirano učenje uključuje mapiranje od ulaznog do bitnog rezultata. Naprotiv, nenadzirano učenje nema za cilj proizvesti izlaz u odgovoru na određeni ulaz, već otkriva uzorke u podacima.

Ove nadzirane i nenadzirane tehnike učenja primjenjuju se u različitim aplikacijama kao što su umjetne neuronske mreže, a to su sustavi za obradu podataka koji sadrže veliki broj pretežno međusobno povezanih elemenata za obradu.

Tablica usporedbe

Osnova za usporedbuNadzirano učenjeUčenje bez nadzora
Osnovni, temeljniBavi se označenim podacima.Obrađuje neoznačene podatke.
Složenost računanjavisoknizak
AnalyzationofflineStvarno vrijeme
Točnost
Daje točne rezultateGenerira umjerene rezultate
Pod-domena
Klasifikacija i regresija
Grupiranje i rudarstvo pravila udruženja

Definicija nadziranog učenja

Nadzirana metoda učenja obuhvaća osposobljavanje sustava ili stroja gdje se sustav za izvođenje zadatka postavlja zajedno s ciljnim obrascem (Output pattern). Obično nadziru sredstva za promatranje i usmjeravanje izvršavanja zadataka, projekta i aktivnosti. No, gdje se može provoditi učenje pod nadzorom? Prvenstveno se provodi u regresiji strojnog učenja i klaster i neuralnim mrežama.

Kako trenirati model? Model je vođen uz pomoć učitavanja modela sa znanjem, kako bi se olakšalo predviđanje budućih primjeraka. Ona koristi označene skupove podataka za obuku. Umjetne neuronske mreže koje uzorak unose obučavaju mrežu koja je također povezana s izlaznim obrascem.

Definicija učenja bez nadzora

Neupravljeni model učenja ne uključuje ciljani rezultat što znači da sustav ne pruža nikakvu obuku. Sustav mora samostalno učiti kroz određivanje i prilagođavanje strukturalnim karakteristikama ulaznih obrazaca. Koristi algoritme strojnog učenja koji izvlače zaključke o neoznačenim podacima.

Nenadzirano učenje radi na složenijim algoritmima u odnosu na nadzirano učenje jer imamo rijetke ili nikakve informacije o podacima. To stvara manje upravljivu okolinu kao što je stroj ili sustav namjeravao generirati rezultate za nas. Glavni cilj učenja bez nadzora je pretraživanje entiteta kao što su skupine, klasteri, smanjenje dimenzionalnosti i procjena gustoće.

Ključne razlike između nadziranog i nenadziranog učenja

  1. Nadzirana tehnika učenja se bavi označenim podacima gdje su izlazni obrasci podataka poznati sustavu. Nasuprot tome, učenje bez nadzora djeluje s neoznačenim podacima u kojima se rezultat temelji samo na prikupljanju percepcija.
  2. Kada je riječ o složenosti, metoda učenja pod nadzorom je manje složena, a metoda učenja bez nadzora je složenija.
  3. Nadzirano učenje također može provoditi offline analizu, dok učenje bez nadzora koristi analizu u stvarnom vremenu.
  4. Ishod tehnike nadgledanog učenja je točniji i pouzdaniji. Nasuprot tome, učenje bez nadzora generira umjerene, ali pouzdane rezultate.
  5. Klasifikacija i regresija su tipovi problema koji se rješavaju pod nadzorom metode učenja. Nasuprot tome, učenje bez nadzora uključuje probleme klastera i asocijativnih pravila rudarstva.

Zaključak

Nadzirano učenje je tehnika ostvarivanja zadatka pružanjem obrazovnih obrazaca, ulaznih i izlaznih obrazaca sustavima, dok je nenadzirano učenje tehnika samoučenja u kojoj sustav mora otkriti osobine ulazne populacije po vlastitim i bez prethodnog skupa kategorija. su korišteni.

Top