Disyorkan, 2024

Pilihan Editor

Perbezaan Antara Pembelajaran yang Diawasi dan Tidak Ditangani

Pembelajaran yang diselia dan tidak diselia adalah paradigma pembelajaran mesin yang digunakan untuk menyelesaikan kelas tugas dengan belajar dari pengalaman dan ukuran prestasi. Pembelajaran yang diawasi dan tidak terkawal terutama berbeza dengan fakta bahawa pembelajaran diselia melibatkan pemetaan dari masukan ke output penting. Sebaliknya, pembelajaran tanpa pengawasan tidak bertujuan untuk menghasilkan output dalam tindak balas input tertentu dan bukannya menemui pola dalam data.

Teknik pembelajaran yang diselia dan tidak terjejas ini dilaksanakan dalam pelbagai aplikasi seperti rangkaian saraf tiruan yang merupakan sistem pemprosesan data yang mengandungi sejumlah besar elemen pemprosesan yang saling berkaitan.

Carta Perbandingan

Asas untuk perbandinganPembelajaran yang diseliaPembelajaran Tidak Bertalian
AsasTawaran dengan data berlabel.Mengendalikan data tanpa berlabel.
Kerumitan komputasiTinggiRendah
AnalyzationLuar talianWaktu sebenar
Ketepatan
Menghasilkan hasil yang tepatMenjana keputusan sederhana
Sub-domain
Klasifikasi dan regresi
Clustering and Association rule mining

Definisi Pembelajaran yang Diawasi

Kaedah pembelajaran yang diselia melibatkan latihan sistem atau mesin di mana latihan yang ditetapkan bersama dengan corak sasaran (pola Output) diberikan kepada sistem untuk melaksanakan tugas. Biasanya menyelia bermaksud untuk memerhatikan dan membimbing pelaksanaan tugas, projek dan aktiviti. Tetapi, di mana pembelajaran diawasi boleh dilaksanakan? Terutamanya, ia dilaksanakan dalam rangkaian Regresi dan Kluster pembelajaran dan rangkaian pembelajaran komputer.

Sekarang, bagaimana kita melatih model? Model ini dibimbing dengan bantuan memuat model dengan pengetahuan, untuk memudahkan ramalan masa depan. Ia menggunakan dataset berlabel untuk latihan. Rangkaian neural tiruan corak masukan melatih rangkaian yang juga dikaitkan dengan corak output.

Takrif Pembelajaran Tidak Ditugaskan

Model Pembelajaran yang tidak dikawal selia tidak melibatkan output target yang bermaksud tiada latihan diberikan kepada sistem. Sistem ini perlu belajar sendiri melalui menentukan dan menyesuaikan diri mengikut ciri-ciri struktur dalam corak input. Ia menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang membuat kesimpulan pada data tanpa label.

Pembelajaran tanpa pengawasan berfungsi pada algoritma yang lebih rumit dibandingkan dengan pembelajaran diawasi kerana kami mempunyai maklumat yang jarang atau tiada tentang data. Ia mewujudkan persekitaran yang kurang boleh diurus sebagai mesin atau sistem yang bertujuan menghasilkan hasil bagi kami. Objektif utama pembelajaran tanpa pengawasan adalah untuk mencari entiti seperti kumpulan, kluster, pengurangan dimensi dan melakukan estimasi kepadatan.

Perbezaan Utama Antara Pembelajaran yang Diawasi dan Tidak Ditangani

  1. Teknik pembelajaran yang diselia berkaitan dengan data berlabel di mana corak data output dikenali kepada sistem. Sebaliknya, pembelajaran tanpa pengawasan ini berfungsi dengan data tidak dilabel di mana output hanya berdasarkan pengumpulan persepsi.
  2. Apabila menghadapi kerumitan kaedah pembelajaran yang diawasi adalah kurang kompleks manakala kaedah pembelajaran yang tidak diselia lebih rumit.
  3. Pembelajaran yang diawasi juga boleh menjalankan analisis lisan manakala pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan analisis masa nyata.
  4. Hasil daripada teknik pembelajaran yang diawasi lebih tepat dan dapat diandalkan. Sebaliknya, pembelajaran tanpa pengawasan menghasilkan hasil yang sederhana tetapi boleh dipercayai.
  5. Klasifikasi dan regresi adalah jenis masalah yang diselesaikan di bawah kaedah pembelajaran yang diawasi. Sebaliknya, pembelajaran tanpa pengawasan merangkumi masalah perlombongan dan pengelompokan peraturan bersekutu.

Kesimpulannya

Pembelajaran yang diawasi adalah teknik melaksanakan tugas dengan menyediakan latihan, pola input dan output kepada sistem manakala pembelajaran tanpa pengawasan adalah teknik pembelajaran kendiri dimana sistem harus mengetahui ciri-ciri populasi input dengan sendiri dan tidak ada kategori kategori sebelumnya digunakan.

Top