Разлика између надзираног и неконтролираног учења

Супервисано вс Ненадзирано учење

Појмови попут надзираног учења и учења без надзора користе се у контексту машинског учења и вештачке интелигенције који добијају на значају са сваким даном. Машинско учење, за лаика, су алгоритми који се покрећу подацима и чине да машина учи уз помоћ примера. Постоје две врсте учења; наиме, надзирано учење и неконтролирано учење збуњују студенте јер постоји много сличности између њих двоје. Међутим, и поред преклапања, постоје разлике које ће бити истакнуте у овом чланку.

У наредним годинама ћемо вероватно бити сведоци пораста развоја машинског учења како би се лакше и брже решавало пословних проблема. Ангажовање запослених за решавање једноставних пословних проблема постаће застарело користећи концепте учења под надзором и без надзора.

Шта је супервизирано учење?

Ово је врста учења где се машинско учење одвија уз помоћ улаза корисника. Велики део досадашњих истраживања у области машинског учења и вештачке интелигенције фокусирао се на супервизовно учење. На пример, директоријум нежељене поште у вашој е-пошти напуни се понекад чак и важним маиловима да их ненамерно упути. Систем ради на основу машинског учења које обавештава алгоритам који се односи на анализу нежељене поште. Систем користи информације за филтрирање порука и слање их у мапу нежељене поште смањујући лажне позитивне резултате. У претраживачу, алгоритам ради на основу везе на коју се прво кликне када се отворе резултати претраге. То доводи до побољшања резултата претраге за корисника. Међутим, постоје одређени недостаци у супервизираном учењу, јер машина има нејасну представу о томе шта је исправно, а шта погрешно. Ова људска повратна веза често ограничава будућу употребу супервизираног учења.

Шта је неконтролисано учење?

Живимо у временима у којима стално тражимо боље перформансе од рачунара било да се ради о ЦЦТВ подацима, ГПС подацима, подацима о трансакцијама на мрежи, подацима скенирања на машини, подацима безбедносног скенирања и тако даље. Организације и владе желе да машине које не требају или захтевају надгледане податке од људи да би постигле боље резултате. То, наравно, захтева много више напора у правцу аутоматизације, и иако је мало вероватно да ће неконтролисано учење заменити надгледано учење у скорој будућности, вероватно ће се појавити хибридни приступи у блиској будућности који ће бити бржи и већи ефикаснији од резултата које добијамо кроз супервизирано учење у овом тренутку.

Која је разлика између надзираног и неконтролисаног учења?

• Надзирано учење и неконтролисано учење два су различита приступа за рад на бољој аутоматизацији или вештачкој интелигенцији.

• У супервизираном учењу постоји људска повратна информација за бољу аутоматизацију док се очекује да ће током ненадзираног учења машина остварити боље перформансе без људских ресурса.

• Хибридни приступи су вероватнија решења у блиској будућности која користе и учење под надзором и без надзора.