Razlika između nadziranog i nekontroliranog učenja
Sadržaj
Nadzirano i Nenadzirano učenje su paradigme strojnog učenja koje se koriste u rješavanju klase zadataka učenjem iz mjera iskustva i performansi. Nadzirano i nenadzirano učenje uglavnom se razlikuje po tome što nadzirano učenje uključuje preslikavanje od ulaznih do bitnih rezultata. Naprotiv, nenadzirano učenje nema za cilj stvaranje rezultata kao odgovor na pojedini unos, već otkriva obrasce u podacima.
Ove nadzirane i nenadzirane tehnike učenja implementirane su u različitim primjenama kao što su umjetne neuronske mreže, što je sustav za obradu podataka koji sadrži ogroman broj uglavnom povezanih elemenata za obradu.
-
- Usporedni grafikon
- definicija
- Ključne razlike
- Zaključak
Usporedni grafikon
| Osnove za usporedbu | Nadzirano učenje | Učenje bez nadzora |
|---|---|---|
| Osnovni, temeljni | Posao s označenim podacima. | Obrađuje neobilježene podatke. |
| Računalna složenost | visok | nizak |
| Analyzation | offline | Stvarno vrijeme |
| Točnost | Daje točne rezultate | Stvara umjerene rezultate |
| Pod-domena | Klasifikacija i regresija | Rudarstvo klasteriranjem i udruživanjem |
Definicija nadziranog učenja
Nadzirano učenje metoda uključuje obuku sustava ili stroja gdje se sustavi obuke zajedno s ciljanim uzorkom (izlazni uzorak) daju sustavu za obavljanje zadatka. Obično nadzirati znači promatrati i voditi izvršenje zadataka, projekata i aktivnosti. Ali gdje se može provoditi nadzirano učenje? Primarno se provodi u mrežnim mrežama učenja regresije i klastera i neurona.
Pa, kako treniramo model? Model se vodi pomoću učitavanja modela sa znanjem kako bi se olakšalo predviđanje budućih slučajeva. Za trening koristi obilježene skupove podataka. Umjetna neuronska mreža ulazni obrazac uvježbava mrežu koja je također povezana s izlaznim obrascem.
Definicija nenadziranog učenja
Učenje bez nadzora model ne uključuje ciljani izlaz što znači da se sustavu ne pruža obuka. Sustav mora učiti samostalno određivanjem i prilagođavanjem prema strukturnim karakteristikama u ulaznim obrascima. Koristi algoritme strojnog učenja koji izvode zaključke o neobilježenim podacima.
Nenadzirano učenje djeluje na složenijim algoritmima u usporedbi s nadziranim učenjem jer imamo rijetke ili nikakve podatke o tim podacima. To stvara manje upravljivo okruženje jer je stroj ili sustav namijenjen stvaranju rezultata za nas. Glavni je cilj nenadziranog učenja pretraživanje entiteta poput grupa, skupina, smanjenja dimenzija i procjena gustoće.
- Nadzirana tehnika učenja bavi se označenim podacima gdje je sustav izlaznih podataka poznat sustavu. Za razliku od toga, nekontrolirano učenje djeluje s neobilježenim podacima u kojima se izlaz temelji samo na prikupljanju percepcija.
- Kad je riječ o složenosti, nadzirana metoda učenja manje je složena, dok je metoda nenadziranog učenja složenija.
- Nadzirano učenje može provoditi i izvanmrežnu analizu, dok nekontrolirano učenje koristi analizu u stvarnom vremenu.
- Ishod nadzirane tehnike učenja precizniji je i pouzdaniji. Suprotno tome, nekontrolirano učenje daje umjerene, ali pouzdane rezultate.
- Razvrstavanje i regresija su vrste problema koji se rješavaju u okviru nadgledane metode učenja. Suprotno tome, nekontrolirano učenje uključuje probleme klastera i asocijativne vladavine pravila.
Zaključak
Nadzirano učenje je tehnika izvršavanja zadatka pružanjem obrazaca obuke, ulaza i izlaza u sustave, dok je nekontrolirano učenje tehnika samoučenja u kojoj sustav mora otkriti značajke ulazne populacije na svoj način i bez prethodnog skupa kategorija su korišteni.
