Razlike između nadziranog učenja i učenja bez nadzora

Studenti koji se bave strojnim učenjem susreli su se s poteškoćama u razlikovanju nadziranog učenja od učenja bez nadzora. Čini se da je postupak koji se koristi u obje metode učenja isti, što otežava razlikovanje dviju metoda učenja. Međutim, pomnom pažnjom i nepokolebljivom pažnjom, može se jasno shvatiti da postoje značajne razlike između učenja pod nadzorom i bez nadzora..

• Što je nadzirano učenje?

Nadzirano učenje jedna je od metoda povezanih s strojnim učenjem koja uključuje dodjelu označenih podataka tako da se iz tih podataka može zaključiti određeni obrazac ili funkcija. Vrijedi napomenuti da nadzirano učenje uključuje dodjelu ulaznog objekta, vektora, dok istodobno predviđa najpoželjniju izlaznu vrijednost, koja se uglavnom naziva nadzorni signal. Dno crta svojstva nadziranog učenja je da su ulazni podaci poznati i označeni na odgovarajući način.

• Što je nenadzirano učenje?

Učenje bez nadzora je druga metoda algoritma strojnog učenja u kojoj se zaključci izvlače iz neobilježenih ulaznih podataka. Cilj nenadziranog učenja je utvrditi skrivene obrasce ili grupiranje podataka iz neobilježenih podataka. Najčešće se koristi u istraživačkim analizama podataka. Jedan od najvažnijih znakova nenadziranog učenja jest taj što nisu poznati i ulaz i izlaz.

Razlike između nadziranog učenja i učenja bez nadzora

1. Unos podataka u nadzirano učenje i nekontrolirano učenje

Primarna razlika između učenja pod nadzorom i učenja bez nadzora jesu podaci korišteni u bilo kojoj od metoda strojnog učenja. Vrijedi napomenuti da obje metode strojnog učenja zahtijevaju podatke, koje će analizirati kako bi proizvele određene funkcije ili grupe podataka. Međutim, ulazni podaci koji se koriste u supervizijskom učenju dobro su poznati i imaju oznaku. To znači da stroj ima samo ulogu u određivanju skrivenih uzoraka iz već označenih podataka. Međutim, podaci koji se koriste u učenju bez nadzora nisu poznati niti su označeni. Rad je stroja na kategorizaciji i označavanju neobrađenih podataka prije nego što se utvrde skriveni obrasci i funkcije ulaznih podataka.

2. Računarska složenost u nadziranom učenju i nenadzoranom učenju

Strojno učenje je složen posao i svaka osoba koja se bavi mora biti spremna za zadatak koji je pred vama. Jedna od istaknutih razlika između nadziranog učenja i učenja bez nadzora je računska složenost. Nadzirano učenje kaže se složenom metodom učenja, dok je nekontrolirano učenje manje složeno. Jedan od razloga zbog kojeg se nadgleda učenje je činjenica da se mora razumjeti i označiti unose dok se u nekontroliranom učenju ne zahtijeva razumijevanje i označavanje ulazaka. Ovo objašnjava zašto mnogi ljudi preferiraju nekontrolirano učenje u usporedbi s nadziranom metodom strojnog učenja.

3. Točnost rezultata nadziranog učenja i učenja bez nadzora

Druga prevladavajuća razlika između učenja pod nadzorom i učenja bez nadzora je točnost rezultata dobivenih nakon svakog ciklusa strojne analize. Svi rezultati dobiveni iz nadzirane metode strojnog učenja precizniji su i pouzdaniji u usporedbi s rezultatima dobivenim iz metode nenadziranog strojnog učenja. Jedan od faktora koji objašnjava zašto nadzirana metoda strojnog učenja daje točne i pouzdane rezultate je taj što su ulazni podaci dobro poznati i označeni, što znači da će stroj analizirati samo skrivene obrasce. To je za razliku od nenadzirane metode učenja gdje stroj mora definirati i označiti ulazne podatke prije nego što utvrdi skrivene obrasce i funkcije.

4. Broj nastave iz nadziranog učenja i učenja bez nadzora

Također je vrijedno napomenuti da postoji značajna razlika kada je u pitanju broj nastave. Vrijedi napomenuti da su poznate sve klase koje se koriste u supervizijskom učenju, što znači da će vjerojatno biti poznati i odgovori u analizi. Jedini je cilj nadziranog učenja stoga odrediti nepoznati skup. Međutim, ne postoji prethodno znanje o nenadziranom načinu strojnog učenja. Pored toga, broj razreda nije poznat, što jasno znači da nisu poznate nikakve informacije, a rezultati dobiveni nakon analize ne mogu se utvrditi. Osim toga, ljudi koji su uključeni u nenadzirani način učenja nisu svjesni niti jedne informacije koja se tiče sirovih podataka i očekivanih rezultata.

5. Učenje u stvarnom vremenu u okviru nadziranog učenja i nenadziranog učenja

Između ostalih razlika, postoji vrijeme nakon kojeg se odvija svaka metoda učenja. Važno je naglasiti da se nadgledana metoda učenja odvija izvan mreže, dok se metoda nenadziranog učenja odvija u stvarnom vremenu. Ljudi koji su uključeni u pripremu i označavanje ulaznih podataka to čine izvan mreže, dok se analiza skrivenog uzorka vrši na mreži, što osobama koje sudjeluju u strojnom učenju uskraćuje priliku za interakciju s strojem dok analizira diskretne podatke. Međutim, nenadzirana metoda strojnog učenja odvija se u stvarnom vremenu tako da se svi ulazni podaci analiziraju i označavaju u prisustvu učenika što im pomaže da razumiju različite metode učenja i klasificiranje sirovih podataka. Analiza podataka u stvarnom vremenu i dalje je najznačajnija zasluga nenadziranog metoda učenja.

Tablica koja prikazuje razlike između nadziranog učenja i nenadzoranog učenja: komparacijska shema

	Nadzirano učenje	Učenje bez nadzora
Ulazni podaci	Koristi poznate i označene ulazne podatke	Koristi nepoznate ulazne podatke
Računalna složenost	Vrlo složen u računanju	Manja računska složenost
Stvarno vrijeme	Koristi off-line analizu	Koristi analizu podataka u realnom vremenu
Broj razreda	Poznat je broj časova	Broj časova nije poznat
Točnost rezultata	Točni i pouzdani rezultati	Umjereni točni i pouzdani rezultati

Sažetak nadziranog učenja i nenadzorovanog učenja

• Iskopavanje podataka postaje važan aspekt u trenutnom poslovnom svijetu zbog povećanih neobrađenih podataka koje organizacije trebaju analizirati i obrađivati ​​kako bi donijele zdrave i pouzdane odluke.
• To objašnjava zašto raste potreba za strojnim učenjem i stoga zahtijevaju osobe s dovoljno znanja kako o nadziranom strojnom učenju, tako i o nenadziranom strojnom učenju..
• Vrijedno je razumjeti da svaka metoda učenja nudi svoje prednosti i mane. To znači da morate biti upoznati s obje metode strojnog učenja prije nego što odredite koju ćete metodu koristiti za analizu podataka.