Skillnad mellan övervakad och oövervakad lärande

Övervakad vs oövervakad lärande

termer som övervakad inlärning och oövervakad inlärning används i samband med maskininlärning och artificiell intelligens som vinner i vikt med varje dag som går. Maskininlärning, för lekman, är algoritmer som är datadriven och får en maskin att lära med hjälp av exempel. Det finns två typer av lärande; nämligen övervakat lärande och oövervakat lärande som förvirrar eleverna eftersom det finns många likheter mellan de två. Men trots överlappning finns det skillnader som kommer att framhävas i den här artikeln.

Under de kommande åren kommer vi sannolikt att bevittna en ökning av utvecklingen av maskininlärning för att göra det lättare och snabbare att hantera affärsproblem. Anställning av anställda för att ta itu med enkla affärsproblem skulle bli föråldrade med hjälp av begreppen övervakat och oövervakat lärande.

Vad är övervakad lärande?

Det här är en typ av lärande där maskininlärning sker med hjälp av inmatningar från användare. Mycket av forskningen inom maskininlärning och artificiell intelligens till datum har fokuserat på övervakat lärande. Spam-mappen i ditt e-mail blir till exempel full med ibland viktiga mails som oavsiktligt går ut på det. Systemet arbetar på grundval av maskininlärning som meddelar en algoritm för analys av spam. Systemet använder informationen för att filtrera meddelanden och skicka dem till skräppost som minskar falska positiva. I en sökmotor fungerar algoritmen på grundval av länken klicka först när den öppnar sökresultaten. Detta leder till förbättringar i sökresultaten för en användare. Det finns emellertid vissa nackdelar med övervakat lärande, eftersom maskinen har en vag idé om vad som är rätt och vad som är fel. Denna mänskliga återkoppling ställer ofta begränsningar för den framtida användningen av övervakat lärande.

Vad är oövervakad lärande?

Vi lever i tider där vi letar efter bättre prestanda från maskiner hela tiden om det är CCTV-data, GPS-data, transaktionsdata online, maskinskanningsdata, säkerhetsskanningsdata, och så vidare. Organisationer och regeringar vill ha maskiner som inte behöver eller kräver övervakad data från människor för att få bättre resultat. Detta kräver givetvis mycket mer ansträngning i riktning mot automatisering och även om det är osannolikt att det inte är säkert att läraren inte ersätter det övervakade lärandet inom en snar framtid, kommer hybridanvändningarna sannolikt att dyka upp inom en snar framtid som blir snabbare och mer effektiv än de resultat vi får genom övervakad inlärning just nu.

Vad är skillnaden mellan övervakat och oövervakat lärande?

• Övervakat lärande och oövervakat lärande är två olika sätt att arbeta för bättre automatisering eller artificiell intelligens.

• Under övervakad inlärning finns mänsklig återkoppling för bättre automatisering, medan maskinen förväntas ge bättre prestanda utan mänsklig inmatning vid oövervakat lärande.

• Hybridtillvägagångssätt är mer sannolika lösningar inom en snar framtid som utnyttjar både övervakat och oövervakat lärande.