Razlika između nadziranog i nekontroliranog učenja

Nadzirano u odnosu na nenadzirano učenje

Pojmovi poput nadziranog učenja i učenja bez nadzora koriste se u kontekstu strojnog učenja i umjetne inteligencije koji dobivaju na značaju sa svakim danom. Strojno učenje, za laika, algoritmi se pokreću na temelju podataka i omogućuju strojno učenje uz pomoć primjera. Postoje dvije vrste učenja; naime, nadzirano učenje i nenadzirano učenje koji zbunjuju studente jer postoji mnogo sličnosti između to dvoje. Međutim, unatoč preklapanju, postoje razlike koje će se istaknuti u ovom članku.

U narednim godinama vjerovatno ćemo biti svjedoci porasta razvoja strojnog učenja kako bi se lakše i brže rješavalo poslovne probleme. Unajmljivanje zaposlenika za rješavanje jednostavnih poslovnih problema postat će zastarjelo korištenjem koncepata učenja pod nadzorom i bez nadzora.

Što je nadzirano učenje?

Ovo je vrsta učenja gdje se strojno učenje odvija uz pomoć ulaza korisnika. Veliki dio dosadašnjih istraživanja na području strojnog učenja i umjetne inteligencije usredotočio se na učenje pod nadzorom. Na primjer, mapa neželjene pošte u vašoj e-pošti puni se ponekad čak i važnim mailovima da ih nenamjenski uputi. Sustav djeluje na temelju strojnog učenja koji prijavljuje algoritam koji se odnosi na analizu neželjene pošte. Sustav koristi informacije za filtriranje poruka i slanje ih u mapu neželjene pošte s smanjenjem lažnih pozitivnih prikaza. U tražilici algoritam radi na temelju veze na koju se prvo klikne kad se otvori rezultati pretraživanja. To dovodi do poboljšanja rezultata pretraživanja za korisnika. No, u nadzornom učenju postoje određene nedostatke jer stroj ima nejasnu predodžbu o tome što je ispravno, a što pogrešno. Ova ljudska povratna veza često ograničava buduću upotrebu nadziranog učenja.

Što je nenadzirano učenje?

Živimo u vremenima u kojima cijelo vrijeme tražimo bolje performanse od strojeva, bilo da se radi o CCTV podacima, GPS podacima, podacima o online transakcijama, podacima strojnog skeniranja, podacima sigurnosnog skeniranja i tako dalje. Organizacije i vlade žele da uređaji za koje ne trebaju ljudi ili ne zahtijevaju nadzirane podatke da bi postigli bolje rezultate. To, naravno, zahtijeva ulaganje puno više napora u smjeru automatizacije, i iako je malo vjerojatno da će nekontrolirano učenje zamijeniti nadzirano učenje u skoroj budućnosti, vjerojatno će se u skoroj budućnosti pojaviti hibridni pristupi koji će biti brži i brži učinkovitije od rezultata koje postižemo kroz nadzirano učenje u ovom trenutku.

Koja je razlika između nadziranog i nekontroliranog učenja?

• Nadzirano učenje i nekontrolirano učenje dva su različita pristupa za rad na boljoj automatizaciji ili umjetnoj inteligenciji.

• U superviziranom učenju postoji ljudska povratna informacija za bolju automatizaciju, dok se za učenje bez nadziranja očekuje da će stroj donijeti bolje performanse bez ljudskog doprinosa.

• Hibridni pristupi su vjerojatnije rješenja u bliskoj budućnosti koja koriste i učenje pod nadzorom i bez nadzora.