Zawartość

• Wykres porównania
• Definicja nauki nadzorowanej
• Definicja uczenia się bez nadzoru
• Wniosek

Uczenie nadzorowane i nienadzorowane to paradygmaty uczenia maszynowego, które są wykorzystywane w rozwiązywaniu klasy zadań poprzez uczenie się na podstawie doświadczenia i miary wydajności. Uczenie się pod nadzorem i bez nadzoru różni się głównie tym, że uczenie się pod nadzorem obejmuje mapowanie od wkładu do niezbędnego wyniku. Wręcz przeciwnie, uczenie się bez nadzoru nie ma na celu uzyskania wyników w odpowiedzi na konkretne dane wejściowe, lecz wykrywa wzorce danych.

Te nadzorowane i nienadzorowane techniki uczenia się są wdrażane w różnych aplikacjach, takich jak sztuczne sieci neuronowe, które są systemami przetwarzania danych zawierającymi ogromną liczbę w dużej mierze powiązanych ze sobą elementów przetwarzania.

1. 1. Wykres porównania
   2. Definicja
   3. Kluczowe różnice
   4. Wniosek

Wykres porównania

Podstawa do porównania	Nadzorowana nauka	Uczenie się bez nadzoru
Podstawowy	Zajmuje się danymi oznaczonymi.	Obsługuje dane nieznakowane.
Złożoność obliczeniowa	Wysoki	Niska
Analiza	Offline	Czas rzeczywisty
Precyzja	Daje dokładne wyniki	Generuje umiarkowane wyniki
Subdomeny	Klasyfikacja i regresja	Klastrowanie i wydobywanie reguł asocjacyjnych

Definicja nauki nadzorowanej

Nadzorowana nauka Metoda obejmuje szkolenie systemu lub maszyny, w której zestawy szkoleniowe wraz z wzorcem docelowym (wzorcem wyjściowym) są dostarczane do systemu w celu wykonania zadania. Zazwyczaj nadzorowanie oznacza obserwowanie i kierowanie realizacją zadań, projektu i działania. Ale gdzie można zastosować nadzorowane uczenie się? Przede wszystkim jest zaimplementowany w uczeniu maszynowym Regresja i sieci klastrowe i neuronowe.

Jak trenujemy model? Model jest prowadzony za pomocą ładowania modelu wiedzy, aby ułatwić przewidywanie przyszłych instancji. Do szkolenia wykorzystuje oznaczone zestawy danych. Sztuczne sieci neuronowe wzorzec wejściowy trenuje sieć, która jest również powiązana z wzorcem wyjściowym.

Definicja uczenia się bez nadzoru

Uczenie się bez nadzoru model nie obejmuje docelowego wyniku, co oznacza, że ​​system nie jest szkolony. System musi się uczyć samodzielnie, określając i dostosowując się do cech strukturalnych we wzorcach wejściowych. Wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, które wyciągają wnioski na temat nieznakowanych danych.

Uczenie się bez nadzoru działa na bardziej skomplikowanych algorytmach w porównaniu z uczeniem się nadzorowanym, ponieważ mamy rzadkie lub brak informacji o danych. Tworzy to mniej łatwe do zarządzania środowisko, ponieważ maszyna lub system mają generować dla nas wyniki. Głównym celem uczenia się bez nadzoru jest wyszukiwanie jednostek, takich jak grupy, klastry, redukcja wymiarów i przeprowadzanie szacowania gęstości.

1. Nadzorowana technika uczenia się dotyczy danych oznaczonych, w których wzorce danych wyjściowych są znane systemowi. W przeciwieństwie do tego, uczenie się bez nadzoru działa z nieoznaczonymi danymi, w których dane wyjściowe są oparte na zbiorze percepcji.
2. Jeśli chodzi o złożoność, metoda uczenia nadzorowanego jest mniej złożona, natomiast metoda uczenia się bez nadzoru jest bardziej skomplikowana.
3. Uczenie nadzorowane może również przeprowadzać analizy offline, podczas gdy uczenie się bez nadzoru korzysta z analizy w czasie rzeczywistym.
4. Rezultat nadzorowanej techniki uczenia się jest bardziej dokładny i wiarygodny. Natomiast uczenie się bez nadzoru generuje umiarkowane, ale wiarygodne wyniki.
5. Klasyfikacja i regresja to rodzaje problemów rozwiązanych w ramach nadzorowanej metody uczenia się. I odwrotnie, uczenie się bez nadzoru obejmuje problemy związane z grupowaniem i eksploracją reguł asocjacyjnych.

Wniosek

Uczenie nadzorowane to technika wykonywania zadania poprzez dostarczanie systemom wzorców szkolenia, wkładu i wyników, podczas gdy uczenie się bez nadzoru jest techniką samokształcenia, w której system musi odkrywać cechy populacji wejściowej samodzielnie i bez wcześniejszego zestawu kategorii są używane.