Rozdiel medzi učením pod dohľadom a bez dozoru
Obsah
Dozorované a nedohľadávané učenie sú paradigmy strojového učenia, ktoré sa používajú pri riešení triedy úloh pomocou učenia sa od miery skúseností a výkonnosti. Vzdelávanie pod dohľadom a bez dozoru sa líši najmä skutočnosťou, že učenie pod dohľadom zahŕňa mapovanie od vstupu k základnému výstupu. Naopak, cieľom vzdelávania bez dozoru nie je dosiahnutie výstupu v reakcii na konkrétny vstup, ale zisťovanie vzorcov v údajoch.
Tieto dohliadané a neregulované vzdelávacie techniky sú implementované v rôznych aplikáciách, ako sú umelé neurónové siete, čo sú systémy na spracovanie údajov, ktoré obsahujú veľké množstvo do značnej miery vzájomne prepojených prvkov spracovania.
-
- Porovnávacia tabuľka
- definícia
- Kľúčové rozdiely
- záver
Porovnávacia tabuľka
| Základ pre porovnanie | Učenie pod dohľadom | Učenie bez dozoru |
|---|---|---|
| základné | Zaoberá sa označenými údajmi. | Spracováva neoznačené údaje. |
| Výpočtová zložitosť | vysoký | nízky |
| analyzation | offline | Reálny čas |
| presnosť | Vytvára presné výsledky | Vytvára mierne výsledky |
| Sub-domény | Klasifikácia a regresia | Klastrovanie a združovanie pravidiel ťažby |
Definícia učenia pod dohľadom
Vedenie pod dohľadom metóda zahŕňa výcvik systému alebo stroja, kde sa školenie nastavuje spolu s cieľovým obrazcom (výstupný obrazec) poskytnutý systému na vykonanie úlohy. Spravidla dohliada na pozorovanie a vedenie vykonávania úloh, projektu a činnosti. Ale kde je možné realizovať učenie pod dohľadom? Primárne je implementovaný v strojovom učení regresnej a klastrovej a neurónovej siete.
Ako teraz trénujeme model? Model je vedený pomocou načítania modelu vedomosťami, aby sa uľahčilo predpovedanie budúcich prípadov. Na školenie využíva označené súbory údajov. Umelé neurónové siete, vstupný obrazec trénuje sieť, ktorá je tiež spojená s výstupným obrazcom.
Definícia učenia bez dozoru
Učenie bez dozoru Model nezahŕňa cieľový výstup, čo znamená, že sa systému neposkytuje školenie. Systém sa musí učiť sám prostredníctvom určovania a prispôsobovania sa podľa štrukturálnych charakteristík vo vstupných obrazcoch. Využíva algoritmy strojového učenia, ktoré vyvodzujú závery o neznačených údajoch.
Neupozorňované učenie pracuje na zložitejších algoritmoch v porovnaní s učením pod dohľadom, pretože o údajoch máme len zriedkavé alebo žiadne informácie. Vytvára menej zvládnuteľné prostredie, pretože stroj alebo systém mi chcel generovať výsledky. Hlavným cieľom učenia bez dozoru je prehľadávať entity, ako sú skupiny, zoskupenia, zmenšovanie rozmerov a vykonávať odhad hustoty.
- Technika supervízovaného učenia sa zaoberá označenými údajmi, ak sú výstupné dátové vzorce známe systému. Na rozdiel od toho, učenie bez dozoru pracuje s neoznačenými údajmi, ktorých výstup je založený len na zhromažďovaní vnemov.
- Pokiaľ ide o zložitosť, metóda učenia pod dohľadom je menej zložitá, zatiaľ čo metóda učenia bez dozoru je zložitejšia.
- Dozorované učenie môže vykonávať aj offline analýzu, zatiaľ čo učenie bez dozoru využíva analýzu v reálnom čase.
- Výsledok techniky učenia pod dohľadom je presnejší a spoľahlivejší. Na rozdiel od toho, učenie bez dozoru prináša mierne, ale spoľahlivé výsledky.
- Klasifikácia a regresia sú typy problémov riešených metódou učenia pod dohľadom. Naopak, vzdelávanie bez dozoru zahŕňa zhlukovanie a problémy s asociatívnym získavaním pravidiel.
záver
Dohliadané učenie je technika na splnenie úlohy poskytnutím systémov školenia, vstupov a výstupov do systémov, zatiaľ čo učenie bez dozoru je samoučiaca sa technika, pri ktorej systém musí objavovať vlastnosti vstupnej populácie podľa svojich vlastných a žiadnych predchádzajúcich skupín kategórií. sú použité.
