I framework di apprendimento automatico dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato vengono utilizzati per risolvere una serie di problemi comprendendo la conoscenza e gli indicatori di performance del framework. Le reti neurali convoluzionali, che sono sistemi di elaborazione delle informazioni costituiti da componenti di elaborazione multipli o sostanzialmente interconnessi, utilizzano questi approcci di apprendimento supervisionato e non supervisionato in un'ampia gamma di applicazioni.
Questo articolo ti aiuterà a capire in che modo entrambi i paradigmi dell'approccio di apprendimento automatico funzionano in dettaglio con il confronto laterale per facilitare la differenziazione.
Punti chiave
- L'apprendimento supervisionato richiede dati etichettati per la formazione, mentre l'apprendimento non supervisionato funziona con dati non etichettati.
- Gli algoritmi di apprendimento supervisionato prevedono i risultati in base ai dati di input, mentre gli algoritmi di apprendimento non supervisionato scoprono modelli e strutture all'interno dei dati.
- L'apprendimento supervisionato è migliore per le attività di classificazione e regressione, mentre l'apprendimento non supervisionato eccelle nel raggruppamento e nella riduzione della dimensionalità.
Apprendimento supervisionato vs Apprendimento non supervisionato
L'apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico che utilizza dati etichettati per apprendere la relazione tra variabili di input e variabili di output. L'apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo trova modelli o strutture da solo, utilizzato per il clustering e il rilevamento delle anomalie.
Uno degli approcci connessi agli algoritmi di apprendimento e all'apprendimento automatico è l'apprendimento supervisionato, che comporta l'assegnazione di informazioni etichettate per ricavarne uno schema specifico o uno scopo funzionale.
È importante ricordare che l'apprendimento supervisionato comporta l'assegnazione di un elemento di input, un array mentre si proietta il valore di output più desiderabile, noto come fattore critico che determina il risultato dell'apprendimento supervisionato. La caratteristica più importante dell’apprendimento supervisionato è che le informazioni richieste siano conosciute e categorizzate correttamente.
L'apprendimento non supervisionato, d'altra parte, è un altro tipo di paradigma che deduce correlazioni da informazioni di input non strutturate e deriva un risultato basato sulle sue relazioni dedotte. L'apprendimento non supervisionato cerca di estrarre gerarchia e connessioni dai dati grezzi.
Non è richiesto il monitoraggio nell'apprendimento non supervisionato. Piuttosto, un audit interno viene eseguito da solo dai dati di input immessi dall'operatore.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Apprendimento supervisionato | Apprendimento senza supervisione |
|---|---|---|
| Tipi | Ci sono due tipi di problemi che possono essere risolti con l'apprendimento supervisionato. cioè classificazione e regressione | Il clustering e l'associazione sono due tipi di problemi che possono essere risolti utilizzando l'apprendimento non supervisionato. |
| Relazione uscita-ingresso | L'output viene calcolato in base al framework Fed e l'input viene analizzato. | L'output viene calcolato in modo indipendente e l'input viene analizzato solo. |
| Precisione | Molto accurato. | Può essere impreciso a volte. |
| Ora | Ha luogo l'analisi off-line e del framework di input. | In tempo reale nella natura. |
| Analisi | Il livello di analisi e complessità computazionale è elevato. | Il rapporto di analisi è più alto ma la complessità computazionale è inferiore. |
Cos'è l'apprendimento supervisionato?
La tecnica di apprendimento supervisionato prevede la programmazione di un sistema o di una macchina in cui al computer vengono forniti esempi di formazione e una sequenza di obiettivi (modello di output) per completare un'attività. Il termine "supervisionare" significa controllare e dirigere compiti e attività.
Ma dove può essere utilizzata l'intelligenza artificiale supervisionata? Viene utilizzata nella regressione del riconoscimento di pattern, nel clustering e nelle reti neurali artificiali.
Il sistema è diretto dalle informazioni caricate nel modello, il che rende più facile anticipare eventi futuri, proprio come ritagliare i dati in un algoritmo predefinito e aspettarsi risultati simili da un evento simile in seguito. La formazione viene eseguita con campioni contrassegnati.
La sequenza di input delle reti neurali addestra la struttura, che è anche correlata agli output.
L'algoritmo "impara" dai dati di test mediante una strategia ripetuta ha dimostrato le informazioni e ottimizzato per la risposta giusta nella classificazione profonda. Sebbene le tecniche di apprendimento supervisionato siano più affidabili dei metodi di apprendimento non supervisionato, richiedono il coinvolgimento umano per classificare correttamente i dati.
La regressione è una tecnica statistica per determinare la connessione tra una variabile predittrice e una o più variabili esogene ed è comunemente utilizzata per prevedere eventi futuri. Regressione lineare l'analisi viene utilizzata perché esiste un solo fattore indipendente ma una variabile di risultato.
Cos'è l'apprendimento non supervisionato?
L'apprendimento non supervisionato è il prossimo tipo di algoritmo di rete neurale che utilizza dati grezzi non strutturati per trarre conclusioni. L'apprendimento automatico non supervisionato mira a scoprire modelli o raggruppamenti sottostanti in dati che non sono stati etichettati.
È più comunemente usato per l'esplorazione dei dati. L'apprendimento non supervisionato si distingue per il fatto che l'origine o la destinazione sono sconosciute.
Rispetto all'apprendimento monitorato, l'apprendimento automatico senza supervisione consente agli utenti di eseguire elaborazioni di dati più complicate. D'altra parte, l'apprendimento automatico senza supervisione potrebbe essere più irregolare rispetto ad altri approcci di apprendimento spontaneo.
Ne sono esempi la segmentazione, il rilevamento di anomalie, il neurale artificiale e altre tecniche di apprendimento non supervisionato.
Poiché non abbiamo quasi alcuna conoscenza dei dati, i classificatori senza supervisione sono più impegnativi dei classificatori. Il raggruppamento di campioni comparabili, la trasformata wavelet e i modelli di spazio vettoriale sono comuni problemi di apprendimento senza supervisione.
La tecnica non supervisionata degli algoritmi di apprendimento avviene in tempo reale, ovvero il paradigma avviene con un ritardo pari allo zero per cento e l'output viene calcolato in uno strumento naturale, con tutti i dati di input valutati ed etichettati di fronte all'operatore, consentendo loro di comprendere più stili di apprendimento e categorizzazione dei dati grezzi. Il vantaggio più importante della tecnica di apprendimento senza supervisione è l'elaborazione dei dati in tempo reale.
Principali differenze tra apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato
- L'apprendimento supervisionato viene utilizzato per problemi di regressione e classificazione, mentre l'apprendimento non supervisionato viene utilizzato per scopi di associazione e differenziazione.
- I dati di input e un framework vengono inviati al paradigma di apprendimento supervisionato, mentre solo l'input viene inviato al framework di apprendimento non supervisionato.
- Risultati accurati e precisi si ottengono attraverso l'apprendimento supervisionato, mentre, nell'apprendimento non supervisionato, il risultato non è sempre accurato.
- Il feedback si ottiene nell'apprendimento supervisionato, mentre nessun meccanismo di assunzione di feedback è disponibile per l'apprendimento non supervisionato.
- L'apprendimento supervisionato utilizza l'analisi offline, mentre l'apprendimento non supervisionato è di natura in tempo reale.
- https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
- https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b
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