Rámce strojového učení řízeného a neřízeného učení se používají k řešení řady problémů pochopením znalostí a ukazatelů výkonu rámce. Konvoluční neuronové sítě, což jsou systémy pro zpracování informací sestávající z více nebo v podstatě propojených komponent zpracování, využívají tyto přístupy pod dohledem a bez dozoru v široké škále aplikací.
Tento článek vám pomůže porozumět tomu, jak obě paradigmata přístupu strojového učení detailně fungují se vzájemným porovnáním pro snadné odlišení.
Key Takeaways
- Supervised Learning vyžaduje označená data pro školení, zatímco Unsupervised Learning pracuje s neoznačenými daty.
- Algoritmy řízeného učení předpovídají výsledky na základě vstupních dat, zatímco algoritmy neřízeného učení objevují vzory a struktury v datech.
- Supervised Learning je lepší pro klasifikační a regresní úkoly, zatímco Unsupervised Learning vyniká ve shlukování a redukci dimenzionality.
Učení pod dohledem vs učení bez dozoru
Učení pod dohledem je typ strojového učení, které používá označená data k učení vztahu mezi vstupními proměnnými a výstupními proměnnými. Učení bez dozoru je typ strojového učení, kde algoritmus sám najde vzory nebo struktury, které se používají pro Shlukování a detekci anomálií.
Jedním z přístupů spojených s algoritmy učení a strojovým učením je učení pod dohledem, které zahrnuje přiřazení značených informací, aby se z nich odvodil specifický vzor nebo funkční účel.
Je důležité zmínit, že učení pod dohledem znamená přiřazení vstupní položky, pole při projekci nejžádanější výstupní hodnoty, známé jako kritický faktor určující výsledek učení pod dohledem. Nejdůležitější vlastností řízeného učení je, že požadované informace jsou známy a správně kategorizovány.
Učení bez dozoru je na druhé straně dalším typem paradigmatu, které odvozuje korelace z nestrukturovaných vstupních informací a odvozuje výsledek na základě svých odvozených vztahů. Učení bez dozoru se snaží extrahovat hierarchii a spojení z nezpracovaných dat.
Při učení bez dozoru není vyžadováno monitorování. Interní audit se spíše provádí sám ze vstupních dat, která operátor zadá.
Srovnávací tabulka
| Parametry srovnání | Dozorované učení | Učení bez dozoru |
|---|---|---|
| Typ nemovitosti | Existují dva druhy problémů, které lze vyřešit učením pod dohledem. tj. klasifikace a regrese | Shlukování a asociace jsou dva druhy problémů, které lze vyřešit pomocí učení bez dozoru. |
| Vztah výstup-vstup | Výstup se vypočítá podle dodávaného rámce a analyzuje se vstup. | Výstup se počítá nezávisle a analyzuje se pouze vstup. |
| Přesnost | Velmi přesné. | Někdy to může být nepřesné. |
| Čas | Probíhá off-line a vstupní rámcová analýza. | V reálném čase v přírodě. |
| Analýza | Úroveň analýzy a výpočetní náročnosti je vysoká. | Poměr analýzy je vyšší, ale výpočetní náročnost je nižší. |
Co je supervizované učení?
Technika učení pod dohledem zahrnuje naprogramování systému nebo stroje, ve kterém jsou počítači uvedeny příklady školení a sled cílů (výstupní šablona) pro dokončení úkolu. Termín „dohlížet“ znamená dohlížet a řídit úkoly a činnosti.
Ale kde může být ai pod dohledem použit? Většinou se používá při regresi rozpoznávání vzorů, shlukování a umělých nervových.
Systém je řízen informacemi nahranými do modelu, což usnadňuje předvídat budoucí výskyty, stejně jako vyřezávání dat do předem definovaného algoritmu a očekávání podobných výsledků od podobného výskytu později. Školení se provádí s označenými vzorky.
Vstupní sekvence neuronových sítí trénuje strukturu, s čímž souvisí i výstupy.
Algoritmus se „učí“ z testovacích dat opakovanou strategií, prokázal informace a optimalizoval pro správnou odpověď v hluboké klasifikaci. Zatímco techniky učení pod dohledem jsou spolehlivější než metody učení bez dozoru, vyžadují zapojení člověka, aby správně kategorizovaly data.
Regrese je statistická technika pro určení spojení mezi prediktorovou proměnnou a jednou nebo více exogenními proměnnými a běžně se používá k předpovídání budoucích událostí. Lineární regrese Analýza se používá, protože existuje pouze jeden nezávislý faktor, ale jedna výsledná proměnná.
Co je učení bez dozoru?
Učení bez dozoru je dalším typem algoritmu neuronové sítě, který k vyvozování závěrů používá nestrukturovaná nezpracovaná data. Strojové učení bez dohledu má za cíl odhalit základní vzorce nebo seskupení v datech, která nebyla označena.
Nejčastěji se používá pro průzkum dat. Učení bez dozoru se vyznačuje tím, že zdroj nebo cíl nejsou známy.
Ve srovnání s monitorovaným učením umožňuje strojové učení bez dozoru uživatelům provádět složitější zpracování dat. Na druhou stranu, strojové učení bez dozoru může být nevyzpytatelnější než jiné přístupy spontánního učení.
Segmentace, detekce abnormalit, umělé nervové a další techniky učení bez dozoru jsou příklady.
Protože nemáme téměř žádné znalosti o datech, jsou klasifikátory bez dozoru náročnější než klasifikátory. Seskupování srovnatelných vzorků dohromady, vlnková transformace a modely vektorového prostoru jsou běžné problémy učení bez dozoru.
Technika učení algoritmů bez dozoru probíhá v reálném čase, tj. paradigma probíhá s nulovým procentním zpožděním a výstup je vypočítáván v přirozeném nástroji, přičemž všechna vstupní data jsou vyhodnocována a označována před operátorem, což jim umožňuje pochopit různé styly učení a kategorizaci nezpracovaných dat. Největší výhodou techniky učení bez dozoru je zpracování dat v reálném čase.
Hlavní rozdíly mezi učením pod dohledem a učením bez dozoru
- Učení pod dohledem se používá pro regresní a klasifikační problémy, zatímco učení bez dozoru se používá pro účely asociace a diferenciace.
- Vstupní data a rámec jsou přiváděny do paradigmatu učení pod dohledem, zatímco do rámce učení bez dozoru jsou přiváděny pouze vstupy.
- Přesné a přesné výsledky se dosahují učením pod dohledem, zatímco při učení bez dozoru není výsledek vždy přesný.
- Zpětná vazba se získává při učení pod dohledem, zatímco pro učení bez dozoru není k dispozici žádný mechanismus příjmu zpětné vazby.
- Učení pod dohledem využívá offline analýzu, zatímco učení bez dozoru probíhá v reálném čase.
- https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
- https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b
Poslední aktualizace: 13. července 2023
Vynaložil jsem tolik úsilí, abych napsal tento blogový příspěvek, abych vám poskytl hodnotu. Bude to pro mě velmi užitečné, pokud zvážíte sdílení na sociálních sítích nebo se svými přáteli / rodinou. SDÍLENÍ JE ♥️
Emma Smith má magisterský titul v angličtině na Irvine Valley College. Od roku 2002 je novinářkou, píše články o angličtině, sportu a právu. Přečtěte si o ní více o mně bio stránka.
I když jsou poskytnuté informace dobré, pro širokou veřejnost se zdají být příliš technické. Navíc není k dispozici dostatek příkladů z reálného světa.
Vidím, odkud přicházíš. Více související příklady by mohly zvýšit dopad příspěvku.
Hloubka vysvětlení jistě poskytuje komplexní pochopení paradigmat strojového učení. Děkuji autorovi za skvělý příspěvek.
Tento příspěvek poskytuje jasné pochopení paradigmat strojového učení. Je to velmi informativní a sekce srovnání je skutečně velmi užitečná.
Vysvětlení výuky pod dohledem je vynikající. Podrobnosti o učení bez dozoru jsou však také docela působivé.
Máš pravdu. Srovnání mezi řízeným a nekontrolovaným učením je výborně formulováno.
Srovnávací tabulka by mohla být vysvětlena trochu srozumitelněji. I když jsou informace srozumitelné, prezentace by mohla být lepší.
Souhlasím. Koncept by mohl být prezentován poutavějším způsobem, aby se zlepšil celkový zážitek.
Toto je velmi dobře prezentovaný příspěvek. Vysvětlení učení pod dohledem a bez dozoru je jasné a snadno pochopitelné.
Souhlas. Schopnost autora zjednodušit složité koncepty je docela působivá.
Příspěvek odvádí skvělou práci při rozebírání učení pod dohledem a bez dozoru. Srovnávací část je obzvláště přehledná.
Srovnání vedle sebe rozhodně přidává tomuto podrobnému příspěvku velkou hodnotu.
Páni, tento kousek se určitě ponoří do mnoha funkcí učení pod dohledem a bez dozoru. Je to jasné, stručné a podrobné. Hloubka srovnání je jistě působivá.
Absolutně! Takové důkladné vysvětlení je rozhodně třeba pochválit.
Srovnávací tabulka je velmi názorná a pomáhá koncepčně odlišit techniky učení pod dohledem a bez dozoru. Opravdu skvělé postřehy.
Rozhodně jsou klíčové poznatky docela poučné. Tento příspěvek poskytuje kvalitní informace.