Rozdíl mezi učením pod dohledem a bez dozoru

Dohlíží vs Bez dozoru učení

Výrazy, jako je učení pod dohledem a učení bez dozoru, se používají v kontextu strojového učení a umělé inteligence, které nabývají na důležitosti s každým dalším dnem. Strojové učení je pro laika algoritmy, které jsou založeny na datech a umožňují stroji učit se pomocí příkladů. Existují dva typy učení; jmenovitě učení pod dohledem a učení bez dozoru, které matou studenty, protože mezi nimi existuje mnoho podobností. I přes překrývání však existují rozdíly, které budou v tomto článku zvýrazněny.

V příštích letech budeme pravděpodobně svědky nárůstu vývoje strojového učení, aby bylo řešení obchodních problémů snadnější a rychlejší. Najímání zaměstnanců k řešení jednoduchých obchodních problémů by se stalo zastaralým použitím konceptů učení pod dohledem a bez dozoru.

Co je učení pod dohledem?

Toto je druh učení, kde se strojové učení provádí pomocí vstupů od uživatelů. Velká část výzkumu v oblasti strojového učení a umělé inteligence se dosud zaměřovala na supervidované učení. Například složka s nevyžádanou poštou ve vašem e-mailu se zaplní a někdy i důležité e-maily se do ní dostanou neúmyslně. Systém pracuje na základě strojového učení, které upozorňuje algoritmus týkající se analýzy spamu. Systém tyto informace používá k filtrování zpráv a jejich odesílání do složky se spamem, čímž se snižuje falešná pozitiva. Ve vyhledávači funguje algoritmus na základě odkazu, na který jste klikli jako první, když otevře výsledky vyhledávání. To vede ke zlepšení výsledků vyhledávání pro uživatele. U učení pod dohledem však existují určité nevýhody, protože stroj má nejasnou představu o tom, co je správné a co je špatně. Tato lidská zpětná vazba často omezuje budoucí využití učení pod dohledem.

Co je učení bez dozoru?

Žijeme v dobách, kdy neustále hledáme lepší výkon ze strojů, ať už se jedná o CCTV data, GPS data, online transakční data, data ze skenování strojů, bezpečnostní skenovací data atd. Organizace a vlády požadují, aby stroje, které nepotřebují ani nevyžadují data od lidí pod dohledem, přinesly lepší výsledky. To samozřejmě vyžaduje vynaložení mnohem většího úsilí ve směru automatizace, a ačkoli je nepravděpodobné, že by učení bez dozoru nahradilo supervidované učení v blízké budoucnosti, pravděpodobně se v blízké budoucnosti objeví hybridní přístupy, které budou rychlejší a více efektivní než výsledky, kterých v současné době dosahujeme prostřednictvím učení pod dohledem.

Jaký je rozdíl mezi učením pod dohledem a bez dozoru?

• Dozorované učení a učení bez dozoru jsou dva různé přístupy k práci pro lepší automatizaci nebo umělou inteligenci.

• Ve supervidovaném učení existuje lidská zpětná vazba pro lepší automatizaci, zatímco u učení bez dozoru se očekává, že stroj přinese lepší výkony bez lidských vstupů..

• Hybridní přístupy jsou pravděpodobnější řešení v blízké budoucnosti, která využívají učení pod dohledem i bez dozoru.