Рецоммендед, 2020

Избор Уредника

Разлика између надгледаног и ненадзираног учења

Контролисано и несупервисано учење су парадигме машинског учења које се користе у решавању класе задатака учећи из искуства и мере перформанси. Надзирано и ненадзирано учење се углавном разликују по чињеници да надзирано учење укључује мапирање од инпута до суштинског резултата. Напротив, ненадзирано учење нема за циљ да произведе излаз у одговору на одређени улаз, већ открива обрасце у подацима.

Ове надгледане и ненадзиране технике учења се примењују у различитим апликацијама као што су вештачке неуронске мреже које су системи за обраду података који садрже велики број претежно повезаних елемената за обраду.

Цомпарисон Цхарт

Основа за поређењеСупервисед ЛеарнингУнсупервисед Леарнинг
БасицБави се означеним подацима.Обрађује неозначене податке.
Цомпутатионал цомплекитиВисокоЛов
АнализаОдсутанРеалном времену
Тачност
Даје прецизне резултатеГенерише умерене резултате
Под-домени
Класификација и регресија
Групирање и рударство правила удружења

Дефиниција супервизираног учења

Метода учења под надзором подразумијева обуку система или строја гдје се обука поставља заједно са циљним обрасцем (Оутпут паттерн) за систем за извршавање задатка. Обично надгледа средства за посматрање и вођење извршавања задатака, пројекта и активности. Али, гдје се може проводити учење под надзором? Првенствено, имплементирана је у регресији стројног учења и кластер и неуралним мрежама.

Како да тренирамо модел? Модел је вођен уз помоћ оптерећења модела са знањем, како би се олакшало предвиђање будућих инстанци. Она користи означене скупове података за обуку. Вештачка неуронска мрежа која улази образује мрежу која је такође повезана са излазним обрасцем.

Дефиниција несупервираног учења

Неуспешни модел учења не укључује циљани резултат, што значи да систем није обезбијеђен никакав тренинг. Систем мора сам учити кроз одређивање и прилагођавање структуралним карактеристикама улазних образаца. Користи алгоритме машинског учења који извлаче закључке о неозначеним подацима.

Учење без надзора ради на сложенијим алгоритмима у поређењу са надзором под надзором јер имамо ријетке или никакве информације о подацима. Он ствара мање управљиву околину као што је машина или систем намеравао да генерише резултате за нас. Главни циљ учења без надзора је да се претражују ентитети као што су групе, кластери, смањење димензионалности и процена густине.

Кључне разлике између надгледаног и ненадзираног учења

  1. Супервизована техника учења се бави означеним подацима где су излазни обрасци података познати систему. Насупрот томе, учење без надзора ради са неозначеним подацима у којима је резултат заснован само на прикупљању перцепција.
  2. Када је реч о комплексности, метод учења под надзором је мање комплексан, док је метода учења без надзора више компликована.
  3. Надзирано учење такође може водити оффлине анализу, док учење без надзора користи анализу у реалном времену.
  4. Исход технике надгледања учења је прецизнији и поузданији. Насупрот томе, учење без надзора ствара умерене али поуздане резултате.
  5. Класификација и регресија су типови проблема који се рјешавају под надзором методе учења. Насупрот томе, учење без надзора укључује проблеме кластера и асоцијативних правила.

Закључак

Надзирано учење је техника остваривања задатка обезбјеђивањем обуке, улазних и излазних образаца за системе, док је ненадзирано учење техника за самостално учење у којој систем мора открити особине улазне популације по својим властитим и без претходног скупа категорија. се користе.

Top