Különbség a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás között

Felügyelt / Ellenőrzött tanulás

A olyan kifejezések, mint a felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia összefüggésében használják, amelyek egyre fontosabbá válnak minden egyes nap folyamán. A gépi tanulás, a laikus számára, olyan algoritmusok, amelyek adatvezéreltek és egy példány segítségével megtanulják a gépet tanulni. Kétfajta tanulás létezik; nevezetesen a felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás, amelyek zavarják a hallgatókat, mivel sok hasonlóság van a kettő között. Az átfedés ellenére azonban különbségek vannak ebben a cikkben.

Az elkövetkező években a gépi tanulás fejlődésének növekedésével valószínűleg könnyebben és gyorsabban tudunk foglalkozni az üzleti problémákkal. Az alkalmazottak felvétele az egyszerű üzleti problémák megoldására a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás fogalmával elavulttá válna.

Mi a felügyelt tanulás?

Ez egyfajta tanulás, ahol a gépi tanulás a felhasználók bevitelével történik. A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia területén végzett kutatások nagy része a felügyelt tanulás középpontjába került. Például az e-mailben található levélszemét-mappák tele vannak néha olyan fontos üzenetekkel, amelyek szándékosan megyek. A rendszer gépi tanulás alapján működik, amely a spam elemzésére vonatkozó algoritmust közli. A rendszer az információkat használja az üzenetek szűrésére és a hamis pozitív értékeket csökkentő spam mappába való küldésre. Egy keresőmotorban az algoritmus a hivatkozás alapján működik, amikor először megnyitja a keresési eredményeket. Ez javítja a felhasználók keresési eredményeit. Vannak azonban bizonyos hátrányai a felügyelt tanulásban, mivel a gépnek homályos elképzelése van arról, hogy mi a helyes és mi a rossz. Ez az emberi visszacsatolás gyakran korlátozza a felügyelt tanulás jövőbeli használatát.

Mi az Ellenséges tanulás?

Olyan időkben élünk, ahol a gépek folyamatos teljesítményét keressük, függetlenül attól, hogy CCTV adatok, GPS adatok, online tranzakciós adatok, gépi beolvasási adatok, biztonsági szkennelési adatok és így tovább. A szervezetek és a kormányok olyan gépeket akarnak, amelyek nem igénylik vagy szükségessé teszik az ember felügyelt adatainak jobb eredmények elérését. Ez természetesen sokkal nagyobb erőfeszítést igényel az automatizálás irányába, és bár nem valószínű, hogy a közeljövőben felügyelet nélküli tanulás helyett felügyelet nélküli tanulásról van szó, a közeljövőben gyorsabb és gyorsabb hibrid megközelítések fognak megjelenni hatékonyabb, mint a jelenleg felügyelt tanuláson keresztül elért eredmények.

Mi a különbség a felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás között?

• A felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás két különböző megközelítés a munka jobb automatizálására vagy mesterséges intelligenciájára.

• A felügyelt tanulásban emberi visszacsatolás érhető el a jobb automatizálás érdekében, míg a felügyelet nélküli tanulásnál a gép várhatóan jobb teljesítményt nyújt humán inputok nélkül.

• A hibrid megközelítések valószínűleg a közeljövőben olyan megoldásokat jelentenek, amelyek mind felügyelt, mind felügyelet nélküli tanulást használnak.