Kerangka pembelajaran mesin dari pembelajaran terawasi dan tidak terawasi digunakan untuk memecahkan serangkaian masalah dengan memahami pengetahuan dan indikator kinerja kerangka tersebut. Jaringan saraf convolutional, yang merupakan sistem pemrosesan informasi yang terdiri dari banyak atau komponen pemrosesan yang saling berhubungan secara substansial, menggunakan pendekatan pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi ini dalam berbagai aplikasi.
Artikel ini akan membantu Anda memahami bagaimana kedua paradigma pendekatan pembelajaran mesin bekerja secara mendetail dengan perbandingan sisi ke sisi untuk memudahkan pembedaan.
Pengambilan Kunci
- Pembelajaran Terawasi membutuhkan data berlabel untuk pelatihan, sedangkan Pembelajaran Tanpa Pengawasan bekerja dengan data tidak berlabel.
- Algoritma Pembelajaran yang Diawasi memprediksi hasil berdasarkan data input, sedangkan algoritma Pembelajaran yang Tidak Diawasi menemukan pola dan struktur di dalam data.
- Pembelajaran dengan Pengawasan lebih baik untuk tugas klasifikasi dan regresi, sedangkan Pembelajaran Tanpa Pengawasan unggul dalam pengelompokan dan pengurangan dimensi.
Pembelajaran Terawasi vs Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Pembelajaran yang diawasi adalah jenis pembelajaran mesin yang menggunakan data berlabel untuk mempelajari hubungan antara variabel masukan dan variabel keluaran. Pembelajaran tanpa pengawasan adalah jenis pembelajaran mesin di mana algoritme menemukan pola atau strukturnya sendiri, yang digunakan untuk tujuan tersebut kekelompokan dan deteksi anomali.
Salah satu pendekatan yang terkait dengan algoritme pembelajaran dan pembelajaran mesin adalah pembelajaran terawasi, yang memerlukan pemberian informasi berlabel untuk mendapatkan pola atau tujuan fungsional tertentu darinya.
Penting untuk disebutkan bahwa pembelajaran yang diawasi memerlukan penetapan item masukan, sebuah susunan sambil memproyeksikan nilai keluaran yang paling diinginkan, yang dikenal sebagai faktor penting yang menentukan hasil pembelajaran yang diawasi. Ciri terpenting dari pembelajaran terawasi adalah informasi yang diperlukan diketahui dan dikategorikan dengan benar.
Pembelajaran tanpa pengawasan, di sisi lain, adalah jenis paradigma lain yang menyimpulkan korelasi dari informasi masukan yang tidak terstruktur dan memperoleh hasil berdasarkan hubungan yang disimpulkan. Pembelajaran tanpa pengawasan berupaya mengekstraksi hierarki dan koneksi dari data mentah.
Tidak ada persyaratan untuk pemantauan dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Sebaliknya, audit internal dilakukan sendiri dari data input yang diinput operator.
Tabel perbandingan
| Parameter Perbandingan | Pembelajaran yang Diawasi | Pembelajaran Tanpa Pengawasan |
|---|---|---|
| jenis | Ada dua macam masalah yang dapat diselesaikan dengan pembelajaran yang diawasi. yaitu klasifikasi dan regresi | Clustering dan asosiasi adalah dua jenis masalah yang dapat diselesaikan dengan menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan. |
| Hubungan Output-Input | Keluaran dihitung menurut kerangka makan, dan masukan dianalisis. | Keluaran dihitung secara independen, dan masukan hanya dianalisis. |
| Ketepatan | Sangat akurat. | Terkadang bisa tidak akurat. |
| Waktu | Analisis kerangka kerja offline dan input dilakukan. | Sifatnya real-time. |
| Analisis | Tingkat kompleksitas analisis dan komputasi tinggi. | Rasio analisis lebih tinggi tetapi kompleksitas komputasi lebih rendah. |
Apa itu Pembelajaran yang Diawasi?
Teknik pembelajaran yang diawasi memerlukan pemrograman sistem atau mesin di mana komputer diberikan contoh pelatihan dan urutan tujuan (templat keluaran) untuk menyelesaikan suatu tugas. Yang dimaksud dengan 'mengawasi' adalah mengawasi dan mengarahkan tugas dan kegiatan.
Tapi di mana bisa diawasi dan digunakan? Ini sebagian besar digunakan dalam regresi pengenalan pola, pengelompokan, dan saraf tiruan.
Sistem diarahkan oleh informasi yang dimuat ke dalam model, yang membuatnya lebih mudah untuk mengantisipasi kejadian di masa mendatang, seperti mengukir data ke dalam algoritme yang telah ditentukan dan mengharapkan hasil serupa dari kejadian serupa di kemudian hari. Pelatihan dilakukan dengan sampel yang ditandai.
Urutan input jaringan saraf melatih struktur, yang juga terkait dengan output.
Algoritme “belajar” dari data pengujian dengan strategi berulang telah membuktikan informasi dan dioptimalkan untuk jawaban yang tepat dalam klasifikasi mendalam. Sementara teknik pembelajaran yang diawasi lebih dapat diandalkan daripada metode pembelajaran yang tidak diawasi, mereka membutuhkan keterlibatan manusia untuk mengkategorikan data dengan benar.
Regresi adalah teknik statistik untuk menentukan hubungan antara variabel prediktor dan satu atau lebih variabel eksogen, dan biasanya digunakan untuk meramalkan kejadian di masa depan. Regresi linier analisis digunakan karena hanya ada satu faktor independen tetapi satu variabel hasil.
Apa itu Pembelajaran Tanpa Pengawasan?
Pembelajaran tanpa pengawasan adalah jenis algoritma jaringan saraf berikutnya yang menggunakan data mentah tidak terstruktur untuk membuat kesimpulan. Pembelajaran mesin tanpa pengawasan bertujuan untuk mengungkap pola atau pengelompokan yang mendasari data yang belum diberi label.
Ini paling sering digunakan untuk eksplorasi data. Pembelajaran tanpa pengawasan dibedakan oleh fakta bahwa sumber atau tujuan tidak diketahui.
Dibandingkan dengan pembelajaran yang dipantau, pembelajaran mesin tanpa pengawasan memungkinkan pengguna untuk melakukan pemrosesan data yang lebih rumit. Di sisi lain, pembelajaran mesin tanpa pengawasan mungkin lebih tidak menentu daripada pendekatan pembelajaran spontan lainnya.
Segmentasi, deteksi kelainan, saraf tiruan, dan teknik pembelajaran tanpa pengawasan lainnya adalah contohnya.
Karena kita hampir tidak memiliki pengetahuan tentang data, pengklasifikasi tanpa pengawasan lebih menantang daripada pengklasifikasi. Mengelompokkan sampel yang sebanding bersama-sama, transformasi wavelet, dan model ruang vektor adalah masalah pembelajaran umum tanpa pengawasan.
Teknik algoritme pembelajaran tanpa pengawasan terjadi secara real-time, yaitu paradigma berlangsung dengan penundaan nol persen, dan output dihitung dalam alat alami, dengan semua data input dievaluasi dan diberi label di depan operator, memungkinkan mereka untuk memahami berbagai gaya pembelajaran dan kategorisasi data mentah. Manfaat paling utama dari teknik pembelajaran tanpa pengawasan adalah pemrosesan data waktu nyata.
Perbedaan Utama Antara Pembelajaran Terawasi dan Pembelajaran Tanpa Pengawasan
- Pembelajaran dengan pengawasan digunakan untuk masalah regresi dan klasifikasi, sedangkan pembelajaran tanpa pengawasan digunakan untuk tujuan asosiasi dan diferensiasi.
- Data masukan dan kerangka kerja dimasukkan ke paradigma pembelajaran yang diawasi, sedangkan hanya masukan yang dimasukkan ke kerangka pembelajaran yang tidak diawasi.
- Hasil yang akurat dan tepat diperoleh melalui pembelajaran terbimbing, sedangkan pada pembelajaran tanpa pengawasan, hasilnya tidak selalu akurat.
- Umpan balik diperoleh dalam pembelajaran yang diawasi, sedangkan tidak ada mekanisme asupan umpan balik yang tersedia untuk pembelajaran yang tidak diawasi.
- Pembelajaran yang diawasi menggunakan analisis offline, sedangkan pembelajaran yang tidak diawasi bersifat waktu nyata.
- https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
- https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b
Terakhir Diperbarui : 13 Juli 2023
Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ️
Emma Smith memegang gelar MA dalam bahasa Inggris dari Irvine Valley College. Dia telah menjadi Jurnalis sejak tahun 2002, menulis artikel tentang bahasa Inggris, Olahraga, dan Hukum. Baca lebih lanjut tentang saya tentang dia halaman bio.
Meskipun informasi yang diberikan bagus, namun tampaknya terlalu teknis untuk khalayak umum. Selain itu, tidak banyak contoh nyata yang diberikan.
Saya mengerti dari mana Anda berasal. Contoh yang lebih relevan dapat meningkatkan dampak postingan tersebut.
Kedalaman penjelasannya tentu memberikan pemahaman menyeluruh mengenai paradigma pembelajaran mesin. Kudos kepada penulis untuk postingan yang luar biasa.
Posting ini memberikan pemahaman yang jelas tentang paradigma pembelajaran mesin. Sangat informatif, dan bagian perbandingannya memang sangat membantu.
Penjelasan tentang pembelajaran yang diawasi sangat luar biasa. Namun, detail pembelajaran tanpa pengawasan juga cukup mengesankan.
Kamu benar. Perbandingan antara pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi diartikulasikan dengan sangat baik.
Tabel perbandingan dapat dijelaskan lebih jelas. Meskipun informasinya mendalam, penyajiannya bisa lebih baik.
Saya setuju. Konsep tersebut dapat disajikan dengan cara yang lebih menarik untuk meningkatkan pengalaman secara keseluruhan.
Ini adalah postingan yang disajikan dengan sangat baik. Penjelasan mengenai pembelajaran terawasi dan tidak terawasi jelas dan mudah dipahami.
Sepakat. Kemampuan penulis dalam menyederhanakan konsep yang kompleks cukup mengesankan.
Pos ini berfungsi dengan baik dalam membedah pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Bagian perbandingan sangat mendalam.
Tentu saja, perbandingan berdampingan menambah banyak nilai pada postingan mendetail ini.
Wow, artikel ini tentu saja menggali banyak fitur pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Jelas, ringkas, dan rinci. Kedalaman perbandingannya tentu saja mengesankan.
Sangat! Penjelasan menyeluruh seperti ini patut diapresiasi.
Tabel perbandingan sangat mencerahkan dan membantu membedakan secara konseptual antara teknik pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Wawasan yang luar biasa.
Tentu saja, kesimpulan utamanya cukup mencerahkan. Posting ini memberikan informasi berkualitas.