Uczenie nadzorowane i nienadzorowane
Pojęcia takie jak uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane są używane w kontekście uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, które z każdym dniem zyskują na znaczeniu. Uczenie maszynowe to dla laika algorytmy, które są oparte na danych i umożliwiają uczenie maszynowe za pomocą przykładów. Istnieją dwa rodzaje uczenia się; mianowicie uczenie nadzorowane i uczenie się nienadzorowane, które dezorientują uczniów, ponieważ istnieje wiele podobieństw między nimi. Jednak pomimo nakładania się, istnieją różnice, które zostaną podkreślone w tym artykule.
W nadchodzących latach prawdopodobnie będziemy świadkami rozwoju uczenia maszynowego, aby ułatwić i przyspieszyć rozwiązywanie problemów biznesowych. Zatrudnianie pracowników do rozwiązywania prostych problemów biznesowych stałoby się przestarzałe przy użyciu koncepcji nadzorowanego i nienadzorowanego uczenia się.
Co to jest nadzorowane uczenie się?
Jest to rodzaj uczenia się, w którym uczenie maszynowe odbywa się przy pomocy danych wejściowych od użytkowników. Wiele badań w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do tej pory koncentrowało się na uczeniu nadzorowanym. Na przykład folder spamu w wiadomości e-mail zapełnia się, czasami nawet ważne wiadomości e-mail trafiają do niego w sposób niezamierzony. 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 nadzorowanego uczenia się, ponieważ maszyna ma niejasne pojęcie o tym, co jest dobre, a co złe. Te ludzkie opinie często ograniczają przyszłe wykorzystanie nadzorowanego uczenia się.
Co to jest nauka nienadzorowana?
Żyjemy w czasach, w których cały czas szukamy lepszej wydajności maszyn, niezależnie od tego, czy są to dane CCTV, dane GPS, dane transakcji online, dane skanowania maszyny, dane skanowania bezpieczeństwa i tak dalej. Organizacje i rządy chcą, aby maszyny, które nie potrzebują ani nie wymagają nadzorowanych danych od ludzi, dawały lepsze wyniki. To oczywiście wymaga dużo większego wysiłku w kierunku automatyzacji i chociaż jest mało prawdopodobne, aby nauka nienadzorowana zastąpiła naukę nadzorowaną w najbliższej przyszłości, prawdopodobnie w niedalekiej przyszłości pojawią się podejścia hybrydowe, które będą szybsze i liczniejsze. skuteczniejsze niż wyniki, które obecnie uzyskujemy dzięki uczeniu nadzorowanemu.
Jaka jest różnica między uczeniem nadzorowanym a nienadzorowanym?
• Uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane to dwa różne podejścia do pracy na rzecz lepszej automatyzacji lub sztucznej inteligencji.
• W uczeniu nadzorowanym istnieje sprzężenie zwrotne od człowieka dla lepszej automatyzacji, podczas gdy w uczeniu nienadzorowanym oczekuje się, że maszyna zapewni lepsze wyniki bez udziału człowieka.
• Podejścia hybrydowe są bardziej prawdopodobnymi rozwiązaniami w najbliższej przyszłości, które wykorzystują zarówno uczenie nadzorowane, jak i nienadzorowane.
