Ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen koneoppimiskehyksiä käytetään ratkaisemaan useita ongelmia ymmärtämällä tietoa ja viitekehyksen suorituskykyindikaattoreita. Konvoluutiohermoverkot, jotka ovat tietojenkäsittelyjärjestelmiä, jotka koostuvat useista tai olennaisesti toisiinsa liittyvistä prosessointikomponenteista, käyttävät näitä valvottuja ja valvomattomia oppimismenetelmiä monissa sovelluksissa.
Tämä artikkeli auttaa sinua ymmärtämään, kuinka molemmat koneoppimislähestymistavan paradigmat toimivat yksityiskohtaisesti ja vertailemalla niitä toisistaan erottamisen helpottamiseksi.
Keskeiset ostokset
- Ohjattu oppiminen vaatii tunnistettuja tietoja harjoittelua varten, kun taas Ohjaamaton oppiminen toimii merkitsemättömien tietojen kanssa.
- Valvotut oppimisalgoritmit ennustavat tuloksia syöttötietojen perusteella, kun taas valvomattomat oppimisalgoritmit löytävät datasta malleja ja rakenteita.
- Ohjattu oppiminen sopii paremmin luokittelu- ja regressiotehtäviin, kun taas valvomaton oppiminen on erinomainen klusteroinnissa ja ulottuvuuksien vähentämisessä.
Ohjattu oppiminen vs. ohjaamaton oppiminen
Valvottu oppiminen on koneoppimisen tyyppi, joka käyttää tunnistettuja tietoja syöttömuuttujien ja tulosmuuttujien välisen suhteen oppimiseen. Ohjaamaton oppiminen on koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmi löytää kuvioita tai rakenteita itsekseen, klustereiden ja poikkeamien havaitseminen.
Yksi oppimisalgoritmeihin ja koneoppimiseen liittyvistä lähestymistavoista on ohjattu oppiminen, joka tarkoittaa nimetyn tiedon osoittamista tietyn mallin tai toiminnallisen tarkoituksen johtamiseksi siitä.
On tärkeää mainita, että ohjattu oppiminen edellyttää syötekohteen, taulukon määrittämistä samalla, kun projisoidaan halutuin lähtöarvo, joka tunnetaan kriittisenä tekijänä, joka määrittää ohjatun oppimistuloksen. Ohjatun oppimisen tärkein ominaisuus on, että tarvittava tieto tiedetään ja luokitellaan oikein.
Sen sijaan ohjaamaton oppiminen on toisen tyyppinen paradigma, joka päättelee korrelaatioita strukturoimattomasta syöttötiedosta ja johtaa tuloksen pääteltyjen suhteiden perusteella. Ohjaamaton oppiminen pyrkii poimimaan hierarkiaa ja yhteyksiä raakadatasta.
Ohjaamattomassa oppimisessa ei vaadita seurantaa. Pikemminkin sisäinen tarkastus suoritetaan yksinään operaattorin syöttämien syöttötietojen perusteella.
Vertailu Taulukko
| Vertailun parametrit | Ohjattu oppiminen | Valvomaton oppiminen |
|---|---|---|
| Tyypit | On olemassa kahdenlaisia ongelmia, jotka voidaan ratkaista ohjatulla oppimisella. eli luokittelu ja regressio | Klusterointi ja assosiaatio ovat kahdenlaisia ongelmia, jotka voidaan ratkaista ohjaamattoman oppimisen avulla. |
| Lähtö-tulo-suhde | Tuotos lasketaan syötetyn kehyksen mukaan ja syöte analysoidaan. | Tuotos lasketaan itsenäisesti, ja tulo analysoidaan vain. |
| tarkkuus | Erittäin tarkka. | Se voi joskus olla epätarkka. |
| Aika: | Off-line ja syöttökehysanalyysi tapahtuu. | Reaaliaikainen luonnossa. |
| analyysi | Analyysin ja laskennan monimutkaisuustaso on korkea. | Analyysisuhde on korkeampi, mutta laskennallinen monimutkaisuus on pienempi. |
Mitä on ohjattu oppiminen?
Valvottu oppimistekniikka sisältää järjestelmän tai koneen ohjelmoinnin, jossa tietokoneelle annetaan harjoitusesimerkkejä ja tavoitesekvenssi (tulostusmalli) tehtävän suorittamiseksi. Termi "valvoa" tarkoittaa tehtävien ja toimintojen tarkastelua ja ohjaamista.
Mutta missä valvottua apua voidaan käyttää? Sitä käytetään enimmäkseen hahmontunnistuksen regressiossa, klusteroinnissa ja keinotekoisessa hermostossa.
Järjestelmää ohjataan malliin ladatulla tiedolla, mikä helpottaa tulevien tapahtumien ennakointia, aivan kuten tietojen kaivertaminen ennalta määrätyksi algoritmiksi ja samankaltaisten tulosten odottaminen myöhemmin samanlaisesta tapahtumasta. Koulutus toteutetaan merkittyjen näytteiden avulla.
Neuraaliverkkojen syöttösekvenssi kouluttaa rakennetta, mikä liittyy myös lähtöihin.
Algoritmi "oppii" testaustiedoista toistuvalla strategialla on todentanut tiedot ja optimoitu oikeaan vastaukseen syvässä luokittelussa. Vaikka ohjatut oppimistekniikat ovat luotettavampia kuin ohjaamattomat oppimismenetelmät, ne tarvitsevat ihmisten osallistumista tietojen asianmukaiseen luokitteluun.
Regressio on tilastollinen tekniikka ennustavan muuttujan ja yhden tai useamman eksogeenisen muuttujan välisen yhteyden määrittämiseksi, ja sitä käytetään yleisesti tulevien tapahtumien ennustamiseen. Lineaarinen regressio analyysiä käytetään, koska on vain yksi riippumaton tekijä mutta yksi tulosmuuttuja.
Mitä on ohjaamaton oppiminen?
Valvomaton oppiminen on seuraavan tyyppinen hermoverkkoalgoritmi, joka käyttää strukturoimatonta raakadataa johtopäätösten tekemiseen. Valvomattoman koneoppimisen tavoitteena on paljastaa taustalla olevat mallit tai ryhmittelyt tiedoista, joita ei ole merkitty tunnisteella.
Sitä käytetään yleisimmin tietojen tutkimiseen. Ohjaamaton oppiminen erottuu siitä, että joko lähde tai kohde on tuntematon.
Verrattuna valvottuun oppimiseen, valvomaton koneoppiminen antaa käyttäjille mahdollisuuden suorittaa monimutkaisempaa tietojenkäsittelyä. Toisaalta valvomaton koneoppiminen saattaa olla epävakaampaa kuin muut spontaanit oppimismenetelmät.
jakautuminen, poikkeavuuksien havaitseminen, keinohermot ja muut valvomattomat oppimistekniikat ovat esimerkkejä.
Koska meillä ei ole juuri mitään tietoa tiedoista, valvomattomat luokittimet ovat haastavampia kuin luokittimet. Vertailukelpoisten näytteiden ryhmittely yhteen, aallokemuunnos ja vektoriavaruusmallit ovat yleisiä valvomattomia oppimisongelmia.
Oppimisalgoritmien valvomaton tekniikka tapahtuu reaaliajassa, eli paradigma tapahtuu nolla prosentin viiveellä ja tulos lasketaan luontotyökalussa, jolloin kaikki syötetiedot arvioidaan ja merkitään operaattorin edessä, jolloin he voivat ymmärtää useita oppimistyylit ja raakadatan luokittelu. Valvomattoman oppimistekniikan suurin hyöty on reaaliaikainen tietojenkäsittely.
Tärkeimmät erot ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä
- Ohjattua oppimista käytetään regressio- ja luokitteluongelmiin, kun taas ohjaamatonta oppimista käytetään assosiaatio- ja eriyttämistarkoituksiin.
- Syöttödata ja viitekehys syötetään ohjattuun oppimisparadigmaan, kun taas vain syöttö syötetään ohjaamattomaan oppimiskehykseen.
- Tarkat ja tarkat tulokset saadaan ohjatulla oppimisella, kun taas ohjaamattomassa oppimisessa tulos ei aina ole tarkka.
- Palaute saadaan ohjatussa oppimisessa, kun taas ohjaamattomaan oppimiseen ei ole käytettävissä palautteen saantimekanismia.
- Ohjattu oppiminen käyttää offline-analyysiä, kun taas ohjaamaton oppiminen on luonteeltaan reaaliaikaista.
- https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
- https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b
Viimeksi päivitetty: 13. heinäkuuta 2023
Olen tehnyt niin paljon vaivaa kirjoittaakseni tämän blogikirjoituksen tarjotakseni sinulle lisäarvoa. Siitä on minulle paljon apua, jos harkitset sen jakamista sosiaalisessa mediassa tai ystäviesi/perheesi kanssa. JAKAminen ON ♥️
Emma Smith on suorittanut englannin maisterintutkinnon Irvine Valley Collegesta. Hän on toiminut toimittajana vuodesta 2002 ja kirjoittanut artikkeleita englannin kielestä, urheilusta ja laista. Lue lisää minusta hänestä bio-sivu.
Vaikka annetut tiedot ovat hyviä, ne vaikuttavat hieman liian tekniseltä suurelle yleisölle. Lisäksi todellisia esimerkkejä ei tarjota tarpeeksi.
Näen mistä tulet. Suhteellisemmat esimerkit voisivat lisätä viestin vaikutusta.
Selityksen syvyys antaa varmasti kattavan käsityksen koneoppimisen paradigmoista. Kiitos kirjoittajalle erinomaisesta postauksesta.
Tämä viesti tarjoaa selkeän käsityksen koneoppimisen paradigmoista. Se on erittäin informatiivinen, ja vertailuosio on todella hyödyllinen.
Ohjatun oppimisen selitys on erinomainen. Kuitenkin myös ohjaamattoman oppimisen yksityiskohdat ovat melko vaikuttavia.
Olet oikeassa. Vertailu ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä on hyvin artikuloitu.
Vertailutaulukkoa voisi selittää hieman selvemmin. Vaikka tiedot ovat oivaltavia, esitys voisi olla parempi.
Olen samaa mieltä. Konsepti voitaisiin esittää houkuttelevammin kokonaiskokemuksen parantamiseksi.
Tämä on erittäin hyvin esitetty postaus. Ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen selitykset ovat selkeitä ja helposti ymmärrettäviä.
Sovittu. Kirjoittajan kyky yksinkertaistaa monimutkaisia käsitteitä on varsin vaikuttava.
Viesti tekee hienoa työtä ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen erittelyssä. Vertailuosio on erityisen oivallinen.
Ehdottomasti, vierekkäinen vertailu tuo paljon lisäarvoa tähän yksityiskohtaiseen viestiin.
Vau, tämä teos kaivautuu varmasti ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen moniin piirteisiin. Se on selkeä, ytimekäs ja yksityiskohtainen. Vertailun syvyys on varmasti vaikuttava.
Ehdottomasti! Tällaista perusteellista selitystä on ehdottomasti kiitettävä.
Vertailutaulukko on erittäin valaiseva ja auttaa käsitteellisesti erottamaan ohjatut ja ohjaamattomat oppimistekniikat. Hienoja oivalluksia tosiaan.
Ehdottomasti tärkeimmät takeawayt ovat varsin valaisevia. Tämä viesti tarjoaa laadukasta tietoa.