Ramy uczenia maszynowego uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego są wykorzystywane do rozwiązywania szeregu problemów poprzez zrozumienie na podstawie wiedzy i wskaźników wydajności ram. Konwolucyjne sieci neuronowe, które są systemami przetwarzania informacji składającymi się z wielu lub zasadniczo połączonych ze sobą elementów przetwarzania, wykorzystują te nadzorowane i nienadzorowane podejścia do uczenia się w szerokim zakresie zastosowań.
Ten artykuł pomoże Ci zrozumieć, jak szczegółowo działają oba paradygmaty podejścia do uczenia maszynowego, z porównaniem side-to-side w celu ułatwienia różnicowania.
Uczenie nadzorowane a uczenie nienadzorowane
Różnica między uczeniem nadzorowanym a uczeniem nienadzorowanym polega na tym, że uczenie nadzorowane obejmuje przenoszenie z dostępnych danych wejściowych do ważnego rezultatu, który jest przetwarzany, podczas gdy uczenie nienadzorowane nie ma na celu wytworzenia danych wyjściowych dotyczących bezpośredniego wkładu; raczej szuka wzorców w informacjach i przetwarza niezależny wynik.
Jednym z podejść związanych z uczeniem się algorytmów i uczeniem maszynowym jest uczenie nadzorowane, które polega na przypisywaniu etykietowanych informacji, aby wyprowadzić z nich określony wzorzec lub cel funkcjonalny.
Należy wspomnieć, że nadzorowane uczenie się wiąże się z przypisaniem elementu wejściowego, tablicy, przy jednoczesnym projekcji najbardziej pożądanej wartości wyjściowej, często znanej jako czynnik krytyczny, który określa wynik nadzorowanego uczenia się. Najważniejszą cechą nadzorowanego uczenia się jest to, że wymagane informacje są znane i prawidłowo skategoryzowane.
Z drugiej strony uczenie się nienadzorowane jest innym rodzajem paradygmatu, który wyprowadza korelacje z nieustrukturyzowanych informacji wejściowych i wyprowadza wynik na podstawie wywnioskowanych relacji. Nienadzorowane uczenie ma na celu wyodrębnienie hierarchii i połączeń z surowych danych. Nie ma wymogu monitorowania w uczeniu się bez nadzoru. Audyt wewnętrzny jest raczej wykonywany samodzielnie na podstawie danych wejściowych wprowadzonych przez operatora.
Tabela porównawcza między uczeniem nadzorowanym a uczeniem nienadzorowanym
| Parametry porównania | Nadzorowana nauka | Nauka nienadzorowana |
| Rodzaje | Są dwa rodzaje problemów, które można rozwiązać dzięki uczeniu nadzorowanemu. tj. klasyfikacja i regresja | Grupowanie i asocjacja to dwa rodzaje problemów, które można rozwiązać za pomocą uczenia się nienadzorowanego. |
| Relacja wyjście-wejście | Produkcja jest obliczana zgodnie z ramami żywieniowymi, a dane wejściowe są analizowane. | Dane wyjściowe są obliczane niezależnie, a dane wejściowe są tylko analizowane. |
| Dokładność | Bardzo dokładne. | Czasami może być niedokładny. |
| Czas | Przeprowadzana jest analiza ram off-line i input. | W naturze w czasie rzeczywistym. |
| Analiza | Poziom złożoności analizy i obliczeniowej jest wysoki. | Współczynnik analizy jest wyższy, ale złożoność obliczeniowa jest mniejsza. |
Co to jest uczenie nadzorowane?
Technika uczenia nadzorowanego obejmuje programowanie systemu lub maszyny, w której komputer otrzymuje przykłady szkoleniowe oraz sekwencję celów (szablon wyjściowy) do wykonania zadania. Termin „nadzorowanie” zwykle oznacza przeglądanie i kierowanie zadaniami i czynnościami. Ale gdzie można używać nadzorowanego ai? Jest używany głównie w regresji rozpoznawania wzorców, klastrowaniu i sztucznych neuronach.
System jest kierowany przez informacje załadowane do modelu, co ułatwia przewidywanie przyszłych zdarzeń, podobnie jak cięcie danych w predefiniowanym algorytmie i oczekiwanie później podobnych wyników z podobnego zdarzenia. Szkolenie odbywa się na otagowanych próbkach. Sekwencja wejściowa sieci neuronowych szkoli strukturę, która jest również powiązana z wyjściami.
Algorytm „uczy się” z danych testowych poprzez powtarzaną strategię, udowodnił informacje i optymalizację w celu uzyskania właściwej odpowiedzi w głębokiej klasyfikacji. Chociaż nadzorowane techniki uczenia się są bardziej niezawodne niż metody uczenia się bez nadzoru, wymagają zaangażowania człowieka, aby właściwie kategoryzować dane.
regresja jest techniką statystyczną do określania związku między zmienną predykcyjną a jedną lub większą liczbą zmiennych egzogenicznych i jest powszechnie stosowana do prognozowania przyszłych zdarzeń. Stosowana jest analiza regresji liniowej, ponieważ istnieje tylko jeden niezależny czynnik, ale jedna zmienna wynikowa.
Co to jest nauka nienadzorowana?
Uczenie nienadzorowane to kolejny rodzaj algorytmu sieci neuronowej wykorzystujący nieustrukturyzowane surowe dane do wyciągania wniosków. Nienadzorowane uczenie maszynowe ma na celu wykrycie wzorców lub grupowań w danych, które nie zostały oznaczone etykietami. Jest najczęściej używany do eksploracji danych. Uczenie nienadzorowane wyróżnia się tym, że źródło i cel uczenia się są nieznane.
W porównaniu z uczeniem monitorowanym, nienadzorowane uczenie maszynowe pozwala użytkownikom na bardziej skomplikowane przetwarzanie danych. Z drugiej strony nienadzorowane uczenie maszynowe może być bardziej chaotyczne niż inne metody spontanicznego uczenia się. Przykładami są segmentacja, wykrywanie nieprawidłowości, sztuczne neurony i inne nienadzorowane techniki uczenia się.
Ponieważ nie mamy prawie żadnej wiedzy na temat danych, nienadzorowane klasyfikatory stanowią większe wyzwanie niż klasyfikatory. Grupowanie porównywalnych próbek, transformacja falkowa i model przestrzeni wektorowej to typowe problemy z uczeniem się bez nadzoru.
Nienadzorowana technika uczenia algorytmów występuje w czasie rzeczywistym, tj. paradygmat odbywa się z zerowym opóźnieniem procentowym, a dane wyjściowe są obliczane w naturze, a wszystkie dane wejściowe są oceniane i oznaczane przed operatorem, co pozwala mu zrozumieć wiele stylów uczenie się i kategoryzacja surowych danych. Największą zaletą nienadzorowanej techniki uczenia się jest przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.
Główne różnice między uczeniem nadzorowanym a uczeniem nienadzorowanym
Wniosek
Ze względu na rosnącą ilość ogólnych danych, które firmy muszą oceniać i którymi muszą zarządzać, aby dokonywać dobrych i trafnych wyborów, eksploracja danych staje się bardzo ważna w dzisiejszym środowisku korporacyjnym.
To wyjaśnia, dlaczego rośnie zapotrzebowanie na uczenie maszynowe, co wymaga personelu, który jest dobrze zorientowany zarówno w uczeniu maszynowym nadzorowanym, częściowo nadzorowanym, jak i nienadzorowanym. Należy pamiętać, że każdy projekt programu nauczania ma swój własny zestaw zalet i wad. Oznacza to, że przed podjęciem decyzji, które podejście zastosować do oceny danych, należy zapoznać się z obydwoma sposobami uczenia maszynowego.
