Okviri strojnog učenja nadziranog i nenadziranog učenja koriste se za rješavanje niza problema razumijevanjem znanja i pokazatelja izvedbe okvira. Konvolucijske neuronske mreže, koje su sustavi za obradu informacija koji se sastoje od više ili značajno međusobno povezanih komponenti za obradu, koriste ove nadzirane i nenadzirane pristupe učenju u širokom rasponu primjena.
Ovaj će vam članak pomoći da shvatite kako obje paradigme pristupa strojnog učenja rade u detaljima uz usporedbu sa strane na stranu radi lakšeg razlikovanja.
Ključni za poneti
- Nadzirano učenje zahtijeva označene podatke za obuku, dok nenadzirano učenje radi s neoznačenim podacima.
- Algoritmi nadziranog učenja predviđaju ishode na temelju ulaznih podataka, dok algoritmi nenadziranog učenja otkrivaju obrasce i strukture unutar podataka.
- Učenje pod nadzorom bolje je za zadatke klasifikacije i regresije, dok se učenje bez nadzora ističe u grupiranju i smanjenju dimenzionalnosti.
Nadzirano učenje nasuprot nenadziranog učenja
Nadzirano učenje vrsta je strojnog učenja koje koristi označene podatke za učenje odnosa između ulaznih i izlaznih varijabli. Nenadzirano učenje je vrsta strojnog učenja gdje algoritam sam pronalazi obrasce ili strukture koje se koriste za grupiranje i otkrivanje anomalija.
Jedan od pristupa povezanih s algoritmima učenja i strojnim učenjem je nadzirano učenje, koje podrazumijeva dodjeljivanje označenih informacija kako bi se iz njih izveo određeni obrazac ili funkcionalna svrha.
Važno je spomenuti da nadzirano učenje podrazumijeva dodjeljivanje ulazne stavke, niza uz projekciju najpoželjnije izlazne vrijednosti, poznate kao kritični faktor koji određuje rezultat nadziranog učenja. Najvažnija značajka nadziranog učenja je da su potrebne informacije poznate i ispravno kategorizirane.
Učenje bez nadzora, s druge strane, druga je vrsta paradigme koja izvodi korelacije iz nestrukturiranih ulaznih informacija i izvodi rezultat na temelju svojih izvedenih odnosa. Učenje bez nadzora nastoji izdvojiti hijerarhiju i veze iz sirovih podataka.
Ne postoji zahtjev za praćenje u nenadziranom učenju. Umjesto toga, interna revizija se provodi sama od ulaznih podataka koje operater unese.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | Nadzirano učenje | Učenje bez nadzora |
|---|---|---|
| Tipovi | Dvije su vrste problema koje se mogu riješiti nadziranim učenjem. tj. klasifikacija i regresija | Grupiranje i pridruživanje dvije su vrste problema koji se mogu riješiti učenjem bez nadzora. |
| Relacija izlaz-ulaz | Izlaz se izračunava u skladu s okvirom napajanja, a ulaz se analizira. | Output se nezavisno izračunava, a input se samo analizira. |
| Točnost | Jako precizno. | Ponekad može biti netočan. |
| Vrijeme | Odvija se off-line analiza i analiza ulaznog okvira. | Realno vrijeme u prirodi. |
| Analiza | Razina analize i računalne složenosti je visoka. | Omjer analize je veći, ali je računska složenost manja. |
Što je nadzirano učenje?
Tehnika nadziranog učenja podrazumijeva programiranje sustava ili stroja u kojem se računalu daju primjeri za obuku i ciljni niz (izlazni predložak) za dovršenje zadatka. Izraz 'nadzirati' znači nadgledati i usmjeravati zadatke i aktivnosti.
Ali gdje se može koristiti AI pod nadzorom? Uglavnom se koristi u regresiji prepoznavanja uzoraka, grupiranju i umjetnim neuronima.
Sustav se usmjerava prema informacijama učitanim u model, što olakšava predviđanje budućih pojava, baš kao i urezivanje podataka u unaprijed definirani algoritam i očekivanje sličnih rezultata iz slične pojave kasnije. Obuka se izvodi s označenim uzorcima.
Ulazni niz neuronskih mreža trenira strukturu, što je također povezano s izlazima.
Algoritam "uči" iz podataka testiranja ponovljenom strategijom koja je dokazala informacije i optimizirana za pravi odgovor u dubokoj klasifikaciji. Iako su tehnike učenja pod nadzorom pouzdanije od metoda učenja bez nadzora, potrebno im je ljudsko sudjelovanje kako bi se podaci ispravno kategorizirali.
Regresija je statistička tehnika za utvrđivanje povezanosti između prediktorske varijable i jedne ili više egzogenih varijabli, a obično se koristi za predviđanje budućih događaja. Linearna regresija analiza se koristi jer postoji samo jedan neovisni faktor, ali jedna varijabla ishoda.
Što je učenje bez nadzora?
Učenje bez nadzora sljedeća je vrsta algoritma neuronske mreže koji koristi nestrukturirane neobrađene podatke za donošenje zaključaka. Nenadzirano strojno učenje ima za cilj otkriti temeljne obrasce ili grupiranja u podacima koji nisu označeni.
Najčešće se koristi za istraživanje podataka. Učenje bez nadzora razlikuje se po tome što je nepoznat ili izvor ili odredište.
U usporedbi s nadziranim učenjem, nenadzirano strojno učenje omogućuje korisnicima izvođenje kompliciranije obrade podataka. S druge strane, nenadzirano strojno učenje moglo bi biti nestalnije od drugih pristupa spontanom učenju.
Segmentacijaprimjeri su otkrivanje abnormalnosti, umjetni neuralni i druge tehnike učenja bez nadzora.
Budući da nemamo gotovo nikakvog znanja o podacima, nenadzirani klasifikatori su izazovniji od klasifičara. Grupiranje usporedivih uzoraka zajedno, valićna transformacija i modeli vektorskog prostora uobičajeni su problemi učenja bez nadzora.
Nenadzirana tehnika učenja algoritama odvija se u stvarnom vremenu, tj. paradigma se odvija s nula posto kašnjenja, a izlaz se izračunava u prirodnom alatu, pri čemu se svi ulazni podaci procjenjuju i označavaju ispred operatera, što im omogućuje razumjeti više stilova učenja i kategorizaciju neobrađenih podataka. Najveća prednost tehnike učenja bez nadzora je obrada podataka u stvarnom vremenu.
Glavne razlike između nadziranog učenja i nenadziranog učenja
- Nadzirano učenje koristi se za probleme regresije i klasifikacije, dok se nenadzirano učenje koristi za potrebe povezivanja i razlikovanja.
- Ulazni podaci i okvir unose se u paradigmu nadziranog učenja, dok se samo ulazni podaci unose u okvir za nenadzirano učenje.
- Točni i precizni rezultati postižu se nadziranim učenjem, dok kod nenadziranog učenja rezultat nije uvijek točan.
- U nadziranom učenju dobivaju se povratne informacije, dok za nenadzirano učenje nije dostupan nikakav mehanizam unosa povratnih informacija.
- Nadzirano učenje koristi offline analizu, dok je nenadzirano učenje u stvarnom vremenu.
- https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
- https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b
Zadnje ažuriranje: 13. srpnja 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Emma Smith je magistrirala engleski jezik na koledžu Irvine Valley. Novinarka je od 2002. godine, piše članke o engleskom jeziku, sportu i pravu. Pročitajte više o meni na njoj bio stranica.
Iako su pružene informacije dobre, čini se malo previše tehničkim za opću publiku. Štoviše, nije navedeno dovoljno primjera iz stvarnog svijeta.
Vidim odakle dolaziš. Više prikladnih primjera moglo bi povećati utjecaj objave.
Dubina objašnjenja zasigurno omogućuje sveobuhvatno razumijevanje paradigmi strojnog učenja. Sve pohvale autoru za izvrstan post.
Ovaj post pruža jasno razumijevanje paradigmi strojnog učenja. Vrlo je informativan, a odjeljak za usporedbu doista je od velike pomoći.
Objašnjenje nadziranog učenja je izvanredno. Međutim, detalji učenja bez nadzora također su prilično impresivni.
U pravu si. Usporedba nadziranog i nenadziranog učenja izvrsno je artikulirana.
Usporedna tablica mogla bi se malo jasnije objasniti. Iako su informacije pronicljive, prezentacija bi mogla biti bolja.
Slažem se. Koncept bi se mogao predstaviti na zanimljiviji način kako bi se poboljšalo cjelokupno iskustvo.
Ovo je vrlo dobro prezentiran post. Objašnjenja nadziranog i nenadziranog učenja su jasna i lako razumljiva.
Dogovoren. Autorova sposobnost da pojednostavi složene koncepte prilično je impresivna.
Post odlično rastavlja nadzirano i nenadzirano učenje. Odjeljak za usporedbu posebno je pronicav.
Apsolutno, usporedna usporedba dodaje veliku vrijednost ovom detaljnom postu.
Vau, ovo djelo svakako zadire u mnoge značajke nadziranog i nenadziranog učenja. Jasan je, koncizan i detaljan. Dubina usporedbe svakako je impresivna.
Apsolutno! Ovako temeljito objašnjenje svakako treba pohvaliti.
Usporedna tablica vrlo je poučna i pomaže u konceptualnom razlikovanju nadziranih i nenadziranih tehnika učenja. Zaista sjajni uvidi.
Apsolutno, ključni zaključci prilično su prosvjetljujući. Ovaj post pruža kvalitetne informacije.