Ezeket a felügyelt és felügyelet nélküli tanulási technikákat különböző alkalmazásokban, például mesterséges neurális hálózatokban valósítják meg, amelyek olyan adatfeldolgozó rendszerek, amelyek nagyszámú, nagymértékben egymáshoz kapcsolódó feldolgozóelemet tartalmaznak.
Összehasonlító táblázat
| Az összehasonlítás alapja | Felügyelt tanulás | Felügyelet nélküli tanulás |
|---|---|---|
| Alapvető | A címkézett adatokkal foglalkozik. | Kezeli a jelöletlen adatokat. |
| Számítási komplexitás | Magas | Alacsony |
| Analyzation | Offline | Valós idő |
| Pontosság | Pontos eredményeket hoz létre | Mérsékelt eredményeket generál |
| Sub-domain | Osztályozás és regresszió | Klaszterezési és társulási szabálybányászat |
A felügyelt tanulás meghatározása
A felügyelt tanulási módszer magában foglalja annak a rendszernek vagy gépnek a képzését, ahol a képzési készletek a célmintával együtt (Output pattern) a rendszerhez egy feladat elvégzésére szolgálnak. A feladatok, projektek és tevékenységek végrehajtásának megfigyelése és irányítása jellemzően felügyeli. De ahol a felügyelt tanulás megvalósítható? Elsősorban a gépi tanulási regressziós és fürt- és neurális hálózatokban valósítják meg.
Hogyan képezzük a modellt? A modell segítségével a modell betölti a tudást, hogy megkönnyítse a jövőbeni esetek előrejelzését. A képzéshez címkézett adatkészleteket használ. A mesterséges neurális hálózatok, amelyek bemeneti mintázata a hálózatot vonják, amely szintén a kimeneti mintához kapcsolódik.
A felügyelet nélküli tanulás meghatározása
A felügyelet nélküli tanulási modell nem tartalmazza a célkimenetet, ami azt jelenti, hogy a rendszer nem nyújt képzést. A rendszernek saját maga kell tanulnia azáltal, hogy meghatározza és alkalmazkodik a bemeneti minták strukturális jellemzőihez. Olyan gépi tanulási algoritmusokat használ, amelyek következtetéseket vonnak le a jelöletlen adatokra.
A felügyelet nélküli tanulás bonyolultabb algoritmusokon működik a felügyelt tanuláshoz képest, mert ritka vagy nincs információ az adatokról. Létrehoz egy kevésbé kezelhető környezetet, mint azt a gépet vagy rendszert, amely eredményeket jelent számunkra. A felügyelet nélküli tanulás fő célja, hogy olyan entitásokat keressen, mint a csoportok, a klaszterek, a dimenzió-csökkentés és a sűrűség-becslés.
A felügyelt és felügyelet nélküli tanulás közötti különbségek
- A felügyelt tanulási technika a címkézett adatokkal foglalkozik, ahol a kimeneti adatminták ismertek a rendszerben. Ezzel szemben a felügyelet nélküli tanulás jelöletlen adatokkal működik, amelyekben a kimenet csak az észlelések gyűjteményén alapul.
- Az összetettség tekintetében a felügyelt tanulási módszer kevésbé összetett, míg a felügyelet nélküli tanulási módszer bonyolultabb.
- A felügyelt tanulás offline elemzést is végezhet, míg a felügyelet nélküli tanulás valós idejű elemzést alkalmaz.
- A felügyelt tanulási technika eredménye pontosabb és megbízhatóbb. Ezzel szemben a felügyelet nélküli tanulás mérsékelt, de megbízható eredményeket hoz létre.
- A besorolás és a regresszió a felügyelt tanulási módszerrel megoldott problémák típusai. Ezzel ellentétben a felügyelet nélküli tanulás magában foglalja a klaszterezés és az asszociatív szabálybányászati problémákat.
Következtetés
A felügyelt tanulás a feladat végrehajtásának technikája, amely a képzési, bemeneti és kimeneti mintákat biztosítja a rendszereknek, míg a felügyelet nélküli tanulás önmegtanulási technika, amelyben a rendszernek saját és a korábbi kategóriák nélkül meg kell ismernie a bemeneti populáció jellemzőit használt.
