Różnica między nauką nadzorowaną i bez nadzoru

Uczenie nadzorowane a nauczanie bez nadzoru

Terminy takie jak nauka nadzorowana i nauka bez nadzoru są używane w kontekście uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, które zyskują na znaczeniu z każdym dniem. Uczenie maszynowe dla laika to algorytmy sterowane danymi, które uczą maszynę za pomocą przykładów. Istnieją dwa rodzaje uczenia się; mianowicie uczenie się nadzorowane i uczenie się bez nadzoru, które dezorientują uczniów, ponieważ istnieje między nimi wiele podobieństw. Jednak pomimo nakładania się istnieją różnice, które zostaną wyróżnione w tym artykule.

W nadchodzących latach prawdopodobnie nastąpi rozwój uczenia maszynowego, aby ułatwić i przyspieszyć rozwiązywanie problemów biznesowych. Zatrudnianie pracowników w celu rozwiązywania prostych problemów biznesowych stałoby się przestarzałe przy zastosowaniu koncepcji uczenia się nadzorowanego i bez nadzoru.

Czym jest nadzorowane uczenie się?

Jest to rodzaj uczenia się, w którym uczenie maszynowe odbywa się za pomocą informacji od użytkowników. Wiele dotychczasowych badań w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji koncentrowało się na uczeniu nadzorowanym. Na przykład folder spamu w e-mailu zapełnia się czasami nawet ważnymi wiadomościami e-mail, które trafiają do niego przypadkowo. System działa w oparciu o uczenie maszynowe, które powiadamia algorytm dotyczący analizy spamu. System wykorzystuje te informacje do filtrowania wiadomości i wysyłania ich do folderu spamu, zmniejszając liczbę fałszywych alarmów. W wyszukiwarce algorytm działa na podstawie linku klikniętego jako pierwszy podczas otwierania wyników wyszukiwania. Prowadzi to do poprawy wyników wyszukiwania dla użytkownika. Istnieją jednak pewne wady nauki nadzorowanej, ponieważ maszyna ma niejasne pojęcie o tym, co jest dobre, a co złe. Ta ludzka informacja zwrotna często ogranicza przyszłe wykorzystanie nauki nadzorowanej.

Co to jest nauka bez nadzoru?

Żyjemy w czasach, w których cały czas szukamy lepszej wydajności maszyn, czy to danych CCTV, danych GPS, danych transakcji online, danych skanowania maszynowego, danych skanowania bezpieczeństwa i tak dalej. Organizacje i rządy chcą, aby maszyny, które nie potrzebują lub nie wymagają nadzorowanych danych od ludzi, przyniosłyby lepsze wyniki. To oczywiście wymaga dużo większego wysiłku w kierunku automatyzacji, i chociaż jest mało prawdopodobne, aby nauczanie bez nadzoru zastąpiło nauczanie nadzorowane w najbliższej przyszłości, podejścia hybrydowe prawdopodobnie pojawią się w najbliższej przyszłości, które będą szybsze i więcej wydajniejsze niż wyniki, które obecnie uzyskujemy dzięki nadzorowanemu uczeniu się.

Jaka jest różnica między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się bez nadzoru?

• Nadzorowane uczenie się i uczenie się bez nadzoru to dwa różne podejścia do pracy na rzecz lepszej automatyzacji lub sztucznej inteligencji.

• W uczeniu nadzorowanym istnieje sprzężenie zwrotne od człowieka w celu lepszej automatyzacji, natomiast w uczeniu się bez nadzoru oczekuje się, że maszyna przyniesie lepsze wyniki bez udziału człowieka.

• Podejścia hybrydowe są bardziej prawdopodobnymi rozwiązaniami w najbliższej przyszłości, które wykorzystują zarówno nadzorowane, jak i nadzorowane uczenie się.