Διαφορές μεταξύ εποπτευόμενης μάθησης και μη εποπτευόμενης μάθησης

Οι μαθητές που συμμετέχουν στο η μηχανική μάθηση αντιμετώπισε δυσκολίες στη διαφοροποίηση της εποπτευόμενης μάθησης από τη μη εποπτευόμενη μάθηση. Φαίνεται ότι η διαδικασία που χρησιμοποιείται και στις δύο μεθόδους μάθησης είναι η ίδια, γεγονός που καθιστά δύσκολο για κάποιον να κάνει διάκριση μεταξύ των δύο μεθόδων μάθησης. Ωστόσο, μετά από έλεγχο και ακλόνητη προσοχή, μπορεί κανείς να καταλάβει σαφώς ότι υπάρχουν σημαντικές διαφορές μεταξύ της εποπτευόμενης και της μη εποπτευόμενης μάθησης.

Διαφορές μεταξύ εποπτευόμενης μάθησης και μη εποπτευόμενης μάθησης



  • Τι είναι η εποπτευόμενη μάθηση;

Η εποπτευόμενη μάθηση είναι μία από τις μεθόδους που σχετίζονται με τη μηχανική μάθηση, η οποία περιλαμβάνει την εκχώρηση ετικετών δεδομένων, έτσι ώστε ένα συγκεκριμένο μοτίβο ή συνάρτηση να μπορεί να συναχθεί από αυτά τα δεδομένα. Αξίζει να σημειωθεί ότι η εποπτευόμενη μάθηση περιλαμβάνει την κατανομή ενός αντικειμένου εισόδου, ενός διανύσματος, ενώ ταυτόχρονα προβλέπει την πιο επιθυμητή τιμή εξόδου, η οποία αναφέρεται ως το εποπτικό σήμα. Η ουσία της εποπτευόμενης μάθησης είναι ότι τα δεδομένα εισαγωγής είναι γνωστά και επισημαίνονται κατάλληλα.

  • Τι είναι η μη επιτηρούμενη μάθηση;

Η μη επιτηρούμενη μάθηση είναι η δεύτερη μέθοδος αλγορίθμου μηχανικής μάθησης όπου τα συμπεράσματα αντλούνται από δεδομένα εισόδου χωρίς ετικέτα. Ο στόχος της μη εποπτευόμενης μάθησης είναι να προσδιορίσει τα κρυμμένα μοτίβα ή την ομαδοποίηση δεδομένων από δεδομένα χωρίς ετικέτα. Χρησιμοποιείται ως επί το πλείστον στην διερευνητική ανάλυση δεδομένων. Ένας από τους καθοριστικούς χαρακτήρες της μη επιτηρούμενης μάθησης είναι ότι τόσο η είσοδος όσο και η έξοδος δεν είναι γνωστά.

Διαφορές μεταξύ εποπτευόμενης μάθησης και μη εποπτευόμενης μάθησης

  1. Εισαγάγετε δεδομένα σε εποπτευόμενη μάθηση και μη εποπτευόμενη μάθηση

Η κύρια διαφορά μεταξύ της εποπτευόμενης μάθησης και της μη εποπτευόμενης μάθησης είναι τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται και στις δύο μεθόδους της μηχανικής μάθησης. Αξίζει να σημειωθεί ότι και οι δύο μέθοδοι μηχανικής μάθησης απαιτούν δεδομένα, τα οποία θα αναλύσουν για να παράγουν συγκεκριμένες λειτουργίες ή ομάδες δεδομένων. Ωστόσο, τα δεδομένα εισαγωγής που χρησιμοποιούνται στην εποπτευόμενη μάθηση είναι πολύ γνωστά και φέρουν ετικέτα. Αυτό σημαίνει ότι το μηχάνημα έχει μόνο το ρόλο του καθορισμού των κρυφών μοτίβων από ήδη επισημασμένα δεδομένα. Ωστόσο, τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται στη μη εποπτευόμενη μάθηση δεν είναι γνωστά ούτε επισημαίνονται. Είναι έργο του μηχανήματος να κατηγοριοποιεί και να επισημαίνει τα ανεπεξέργαστα δεδομένα πριν προσδιορίσει τα κρυμμένα μοτίβα και τις λειτουργίες των δεδομένων εισαγωγής.



  1. Υπολογιστική πολυπλοκότητα στην εποπτευόμενη μάθηση και τη μη εποπτευόμενη μάθηση

Η μηχανική εκμάθηση είναι μια περίπλοκη υπόθεση και κάθε άτομο που εμπλέκεται πρέπει να είναι προετοιμασμένο για την επόμενη εργασία. Μία από τις ξεχωριστές διαφορές μεταξύ της εποπτευόμενης μάθησης και της μη εποπτευόμενης μάθησης είναι η υπολογιστική πολυπλοκότητα. Η εποπτευόμενη μάθηση λέγεται ότι είναι μια πολύπλοκη μέθοδος μάθησης, ενώ η μη εποπτευόμενη μέθοδος μάθησης είναι λιγότερο περίπλοκη. Ένας από τους λόγους για τους οποίους γίνεται υπόθεση της εποπτευόμενης μάθησης είναι το γεγονός ότι κάποιος πρέπει να κατανοήσει και να επισημάνει τις εισόδους ενώ κατά τη μη εποπτευόμενη μάθηση, δεν απαιτείται να κατανοήσει και να επισημάνει τις εισόδους. Αυτό εξηγεί γιατί πολλοί άνθρωποι προτιμούν τη μη εποπτευόμενη μάθηση σε σύγκριση με την εποπτευόμενη μέθοδο μηχανικής μάθησης.

  1. Ακρίβεια των αποτελεσμάτων της εποπτευόμενης μάθησης και της μη εποπτευόμενης μάθησης

Η άλλη κυρίαρχη διαφορά μεταξύ της εποπτευόμενης μάθησης και της μη εποπτευόμενης μάθησης είναι η ακρίβεια των αποτελεσμάτων που παράγονται μετά από κάθε κύκλο ανάλυσης μηχανών. Όλα τα αποτελέσματα που παράγονται από την εποπτευόμενη μέθοδο μηχανικής μάθησης είναι πιο ακριβή και αξιόπιστα σε σύγκριση με τα αποτελέσματα που παράγονται από τη μη εποπτευόμενη μέθοδο μηχανικής μάθησης. Ένας από τους παράγοντες που εξηγούν γιατί η εποπτευόμενη μέθοδος της μηχανικής μάθησης παράγει ακριβή και αξιόπιστα αποτελέσματα είναι επειδή τα δεδομένα εισόδου είναι γνωστά και επισημαίνονται, πράγμα που σημαίνει ότι η μηχανή θα αναλύσει μόνο τα κρυμμένα μοτίβα. Αυτό είναι σε αντίθεση με τη μη επιτηρούμενη μέθοδο εκμάθησης όπου η μηχανή πρέπει να ορίσει και να επισημάνει τα δεδομένα εισόδου πριν καθορίσει τα κρυμμένα μοτίβα και τις λειτουργίες.

  1. Αριθμός μαθημάτων σε εποπτευόμενη μάθηση και μη εποπτευόμενη μάθηση

Αξίζει επίσης να σημειωθεί ότι υπάρχει σημαντική διαφορά όσον αφορά τον αριθμό των τάξεων. Αξίζει να σημειωθεί ότι όλες οι τάξεις που χρησιμοποιούνται στην εποπτευόμενη μάθηση είναι γνωστές, πράγμα που σημαίνει ότι είναι επίσης πιθανό να είναι γνωστές και οι απαντήσεις στην ανάλυση. Ο μόνος στόχος της εποπτευόμενης μάθησης είναι επομένως ο προσδιορισμός του άγνωστου συμπλέγματος. Ωστόσο, δεν υπάρχει προηγούμενη γνώση στη μη εποπτευόμενη μέθοδο μηχανικής μάθησης. Επιπλέον, οι αριθμοί των τάξεων δεν είναι γνωστοί, πράγμα που σημαίνει σαφώς ότι δεν είναι γνωστές πληροφορίες και τα αποτελέσματα που προκύπτουν μετά την ανάλυση δεν μπορούν να εξακριβωθούν. Επιπλέον, τα άτομα που εμπλέκονται σε μη επιτηρούμενη μέθοδο μάθησης δεν γνωρίζουν καμία πληροφορία σχετικά με τα ανεπεξέργαστα δεδομένα και τα αναμενόμενα αποτελέσματα.



  1. Εκμάθηση σε πραγματικό χρόνο σε εποπτευόμενη μάθηση και μη εποπτευόμενη μάθηση

Μεταξύ άλλων διαφορών, υπάρχει ο χρόνος μετά τον οποίο πραγματοποιείται κάθε μέθοδος μάθησης. Είναι σημαντικό να επισημανθεί ότι η εποπτευόμενη μέθοδος μάθησης λαμβάνει χώρα εκτός σύνδεσης, ενώ η μη εποπτευόμενη μέθοδος μάθησης πραγματοποιείται σε πραγματικό χρόνο. Οι άνθρωποι που εμπλέκονται στην προετοιμασία και την επισήμανση των δεδομένων εισαγωγής το κάνουν εκτός σύνδεσης, ενώ η ανάλυση του κρυμμένου μοτίβου γίνεται διαδικτυακά, γεγονός που αρνείται στα άτομα που εμπλέκονται στη μηχανική εκμάθηση την ευκαιρία να αλληλεπιδράσουν με τη μηχανή καθώς αναλύει τα διακριτά δεδομένα. Ωστόσο, η μη επιτηρούμενη μέθοδος της μηχανικής μάθησης λαμβάνει χώρα σε πραγματικό χρόνο έτσι ώστε όλα τα δεδομένα εισόδου να αναλύονται και να επισημαίνονται παρουσία εκπαιδευομένων που τους βοηθά να κατανοήσουν διαφορετικές μεθόδους μάθησης και ταξινόμηση των μη επεξεργασμένων δεδομένων. Η ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο παραμένει η πιο σημαντική αξία της μη εποπτευόμενης μεθόδου μάθησης.

Πίνακας που δείχνει τις διαφορές μεταξύ της εποπτευόμενης μάθησης και της μη εποπτευόμενης μάθησης: Διάγραμμα σύγκρισης
Εποπτευόμενη μάθηση Μη εποπτευόμενη μάθηση
Εισαγωγή δεδομένων Χρησιμοποιεί γνωστά και επισημασμένα δεδομένα εισόδου Χρησιμοποιεί άγνωστα δεδομένα εισόδου
Υπολογιστική πολυπλοκότητα Πολύ περίπλοκο στον Υπολογισμό Λιγότερη υπολογιστική πολυπλοκότητα
Πραγματικός χρόνος Χρησιμοποιεί ανάλυση εκτός σύνδεσης Χρησιμοποιεί ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο
Αριθμός τάξεων Ο αριθμός των μαθημάτων είναι γνωστός Ο αριθμός μαθημάτων δεν είναι γνωστός
Ακρίβεια των αποτελεσμάτων Ακριβή και αξιόπιστα αποτελέσματα Μέτρια ακριβή και αξιόπιστα αποτελέσματα

Περίληψη της εποπτευόμενης μάθησης και της μη εποπτευόμενης μάθησης

  • Η εξόρυξη δεδομένων γίνεται μια ουσιαστική πτυχή στον τρέχοντα επιχειρηματικό κόσμο λόγω των αυξημένων πρωτογενών δεδομένων που οι οργανισμοί πρέπει να αναλύσουν και να επεξεργαστούν, ώστε να μπορούν να λάβουν ορθές και αξιόπιστες αποφάσεις.
  • Αυτό εξηγεί γιατί αυξάνεται η ανάγκη για μηχανική μάθηση και συνεπώς απαιτούν άτομα με επαρκή γνώση τόσο της εποπτευόμενης μηχανικής μάθησης όσο και της μη εποπτευόμενης μηχανικής μάθησης.
  • Αξίζει να καταλάβουμε ότι κάθε μέθοδος μάθησης προσφέρει τα δικά της πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα. Αυτό σημαίνει ότι πρέπει να μιλάμε και με τις δύο μεθόδους μηχανικής μάθησης πριν να προσδιορίσουμε ποια μέθοδο θα χρησιμοποιήσει κανείς για την ανάλυση δεδομένων.

Φρέσκες Σκέψεις

Κατηγορία

Στυλ

Γραμματική

Βιολογία

Καριέρα Και Πιστοποιήσεις

Εφαρμογές Ιστού

Φάρμακα

Διαχείριση

Σχεδιασμός & Δραστηριότητες

Επεξεργασμενες Τροφεσ

Εμπνευσμένος

Συνιστάται