Învățare supravegheată vs. nesupravegheată
Termenii precum învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată sunt folosiți în contextul învățării automate și al inteligenței artificiale, care câștigă în importanță pe zi ce trece. Învățarea automată, pentru neprofesionist, este algoritmi care sunt bazați pe date și fac o învățare automată cu ajutorul exemplelor. Există două tipuri de învățare; și anume, învățarea supervizată și învățarea nesupravegheată care derutează studenții deoarece există multe asemănări între cele două. Cu toate acestea, în ciuda suprapunerii, există diferențe care vor fi evidențiate în acest articol.
În următorii ani, este posibil să asistăm la o creștere a dezvoltării învățării automate pentru a face rezolvarea problemelor de afaceri mai ușoară și mai rapidă. Angajarea de angajați pentru a aborda probleme simple de afaceri ar deveni învechită folosind conceptele de învățare supravegheată și nesupravegheată.
Ce este învățarea supravegheată?
Acesta este un tip de învățare în care învățarea automată are loc cu ajutorul intrărilor de la utilizatori. O mare parte din cercetările din domeniul învățării automate și al inteligenței artificiale până în prezent s-au concentrat pe învățarea supravegheată. De exemplu, dosarul de spam din e-mailul tău se umple, uneori chiar și e-mailuri importante ajungând la el neintenționat. Sistemul funcționează pe baza învățării automate care notifică un algoritm referitor la analiza spam-ului. Sistemul folosește informațiile pentru a filtra mesajele și a le trimite în folderul de spam, reducând numărul fals pozitiv. Într-un motor de căutare, algoritmul funcționează pe baza linkului pe care s-a făcut clic primul când deschide rezultatele căutării. Acest lucru duce la îmbunătățiri ale rezultatelor căutării pentru un utilizator. Cu toate acestea, există anumite dezavantaje în învățarea supravegheată, deoarece mașina are o idee vagă despre ce este bine și ce este greșit. Acest feedback uman limitează adesea utilizarea viitoare a învățării supravegheate.
Ce este învățarea nesupravegheată?
Trăim vremuri în care căutăm performanțe mai bune de la mașini tot timpul, fie că este vorba de date CCTV, date GPS, date de tranzacții online, date de scanare a mașinii, date de scanare de securitate și așa mai departe. Organizațiile și guvernele doresc ca mașini care nu au nevoie sau nu necesită date supravegheate de la oameni pentru a obține rezultate mai bune. Acest lucru necesită, desigur, depunerea mult mai mult efort în direcția automatizării și, deși este puțin probabil ca învățarea nesupravegheată să înlocuiască învățarea supravegheată în viitorul apropiat, abordările hibride vor apărea probabil în viitorul apropiat, care vor fi mai rapide și mai mari. eficiente decât rezultatele pe care le obținem prin învățarea supravegheată în prezent.
Care este diferența dintre învățarea supravegheată și nesupravegheată?
• Învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată sunt două abordări diferite pentru a lucra pentru o mai bună automatizare sau inteligență artificială.
• În învățarea supravegheată, există feedback uman pentru o mai bună automatizare, în timp ce în învățarea nesupravegheată, se așteaptă ca mașina să aducă performanțe mai bune fără intervenții umane.
• Abordările hibride sunt soluții mai probabile în viitorul apropiat care folosesc atât învățarea supravegheată, cât și nesupravegheată.
