De machinale leerkaders van gesuperviseerd en niet-gesuperviseerd leren worden gebruikt om een reeks problemen op te lossen door de kennis en de prestatie-indicatoren van het kader te begrijpen. Convolutionele neurale netwerken, die informatieverwerkingssystemen zijn die bestaan uit meerdere of substantieel onderling verbonden verwerkingscomponenten, gebruiken deze gesuperviseerde en niet-gesuperviseerde leerbenaderingen in een breed scala van toepassingen.
Dit artikel helpt u te begrijpen hoe beide paradigma's van de machine learning-benadering in detail werken met vergelijking van zijkant tot zijkant om differentiatie te vergemakkelijken.
Key Takeaways
- Supervised Learning vereist gelabelde data voor training, terwijl Unsupervised Learning werkt met niet-gelabelde data.
- Supervised Learning-algoritmen voorspellen uitkomsten op basis van invoergegevens, terwijl Unsupervised Learning-algoritmen patronen en structuren in de gegevens ontdekken.
- Supervised Learning is beter voor classificatie- en regressietaken, terwijl Unsupervised Learning uitblinkt in clustering en dimensionaliteitsreductie.
Gesuperviseerd leren versus ongecontroleerd leren
Begeleid leren is een vorm van machine learning waarbij gelabelde gegevens worden gebruikt om de relatie tussen invoervariabelen en uitvoervariabelen te leren. Ongecontroleerd leren is een vorm van machinaal leren waarbij het algoritme zelf patronen of structuren vindt die daarvoor worden gebruikt clustering en anomaliedetectie.
Een van de benaderingen die verband houden met leeralgoritmen en machine learning is gesuperviseerd leren, wat inhoudt dat gelabelde informatie wordt toegewezen om er een specifiek patroon of functioneel doel uit af te leiden.
Het is belangrijk om te vermelden dat begeleid leren het toewijzen van een invoeritem, een array, inhoudt, terwijl de meest wenselijke uitvoerwaarde wordt geprojecteerd, bekend als de kritische factor die het begeleide leerresultaat bepaalt. Het belangrijkste kenmerk van begeleid leren is dat de benodigde informatie bekend is en correct is gecategoriseerd.
Unsupervised learning daarentegen is een ander type paradigma dat correlaties afleidt uit ongestructureerde invoerinformatie en een resultaat afleidt op basis van de afgeleide relaties. Unsupervised learning probeert hiërarchie en verbindingen uit onbewerkte gegevens te halen.
Er is geen vereiste voor monitoring bij leren zonder toezicht. In plaats daarvan wordt een interne audit op zichzelf uitgevoerd op basis van de invoergegevens die de operator invoert.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Leren onder toezicht | Niet-gecontroleerd leren |
|---|---|---|
| Types | Er zijn twee soorten problemen die kunnen worden opgelost met begeleid leren. dwz classificatie en regressie | Clustering en associatie zijn twee soorten problemen die kunnen worden opgelost door middel van leren zonder toezicht. |
| Output-Input Relatie | De output wordt berekend volgens het gevoede raamwerk en de input wordt geanalyseerd. | De output wordt onafhankelijk berekend en de input wordt alleen geanalyseerd. |
| Nauwkeurigheid | Zeer accuraat. | Het kan soms onnauwkeurig zijn. |
| Tijd | Off-line en input framework-analyse vindt plaats. | Realtime van aard. |
| Analyse | Het analyse- en computationele complexiteitsniveau is hoog. | De analyseratio is hoger, maar de computationele complexiteit is lager. |
Wat is begeleid leren?
De techniek van begeleid leren omvat het programmeren van een systeem of machine waarbij de computer trainingsvoorbeelden en een doelreeks (uitvoersjabloon) krijgt om een taak te voltooien. De term 'toezicht houden' betekent het overzien en aansturen van taken en activiteiten.
Maar waar mag onder toezicht ai worden gebruikt? Het wordt meestal gebruikt bij patroonherkenningsregressie, clustering en kunstmatige neurale.
Het systeem wordt gestuurd door informatie die in het model is geladen, wat het gemakkelijker maakt om toekomstige gebeurtenissen te anticiperen, net zoals de gegevens in een vooraf gedefinieerd algoritme snijden en later vergelijkbare resultaten verwachten van een vergelijkbare gebeurtenis. De training wordt gedaan met getagde voorbeelden.
De invoervolgorde van neurale netwerken traint de structuur, die ook gerelateerd is aan de uitvoer.
Het algoritme "leert" van de testgegevens door herhaalde strategie, heeft de informatie bewezen en geoptimaliseerd voor het juiste antwoord in diepe classificatie. Hoewel gesuperviseerde leertechnieken betrouwbaarder zijn dan niet-gesuperviseerde leermethoden, hebben ze menselijke tussenkomst nodig om de gegevens correct te categoriseren.
Regressie is een statistische techniek om het verband te bepalen tussen een voorspellende variabele en een of meer exogene variabelen, en wordt vaak gebruikt om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Lineaire regressie analyse wordt gebruikt omdat er slechts één onafhankelijke factor maar één uitkomstvariabele is.
Wat is onbegeleid leren?
Ongecontroleerd leren is het volgende type neuraal netwerkalgoritme dat ongestructureerde onbewerkte gegevens gebruikt om conclusies te trekken. Unsupervised machine learning heeft tot doel onderliggende patronen of groeperingen in gegevens bloot te leggen die niet zijn gelabeld.
Het wordt het meest gebruikt voor gegevensverkenning. Ongecontroleerd leren onderscheidt zich door het feit dat ofwel de bron ofwel de bestemming onbekend is.
In vergelijking met gemonitord leren, stelt onbewaakt machinaal leren gebruikers in staat om meer gecompliceerde gegevensverwerking uit te voeren. Aan de andere kant kan machinaal leren zonder toezicht grilliger zijn dan andere benaderingen van spontaan leren.
Segmentatie, detectie van afwijkingen, kunstmatige neurale en andere leertechnieken zonder toezicht zijn voorbeelden.
Omdat we bijna geen kennis hebben van de gegevens, zijn classifiers zonder toezicht een grotere uitdaging dan classifiers. Het groeperen van vergelijkbare steekproeven, wavelet-transformatie en vectorruimtemodellen zijn veelvoorkomende leerproblemen zonder toezicht.
De onbewaakte techniek van het leren van algoritmen vindt in realtime plaats, dwz het paradigma vindt plaats met nul procent vertraging, en de output wordt berekend in een natuurtool, waarbij alle inputgegevens worden geëvalueerd en gelabeld voor de operator, waardoor ze kunnen meerdere leerstijlen en categorisatie van onbewerkte gegevens begrijpen. Het belangrijkste voordeel van de techniek van leren zonder toezicht is real-time gegevensverwerking.
Belangrijkste verschillen tussen begeleid leren en leren zonder toezicht
- Begeleid leren wordt gebruikt voor regressie- en classificatieproblemen, terwijl leren zonder toezicht wordt gebruikt voor associatie- en differentiatiedoeleinden.
- Invoergegevens en een raamwerk worden ingevoerd in het begeleide leerparadigma, terwijl alleen invoer wordt ingevoerd in het onbewaakte leerraamwerk.
- Nauwkeurige en precieze resultaten worden verkregen door middel van gesuperviseerd leren, terwijl bij leren zonder toezicht het resultaat niet altijd nauwkeurig is.
- Feedback wordt verkregen bij gesuperviseerd leren, terwijl er geen feedback-innamemechanisme beschikbaar is voor leren zonder toezicht.
- Begeleid leren maakt gebruik van offline analyse, terwijl leren zonder toezicht real-time van aard is.
- https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
- https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b
Laatst bijgewerkt: 13 juli 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Emma Smith heeft een MA in Engels van Irvine Valley College. Ze is journalist sinds 2002 en schrijft artikelen over de Engelse taal, sport en recht. Lees meer over mij op haar bio pagina.
Hoewel de verstrekte informatie goed is, lijkt deze een beetje te technisch voor een algemeen publiek. Bovendien worden er niet genoeg praktijkvoorbeelden gegeven.
Ik zie waar je vandaan komt. Meer herkenbare voorbeelden kunnen de impact van het bericht vergroten.
De diepgaande uitleg biedt zeker een alomvattend begrip van de paradigma's van machinaal leren. Een pluim voor de auteur voor een uitstekende post.
Dit bericht biedt een duidelijk inzicht in de paradigma's van machine learning. Het is zeer informatief en het vergelijkingsgedeelte is inderdaad erg nuttig.
De uitleg over begeleid leren is uitstekend. De details van leren zonder toezicht zijn echter ook behoorlijk indrukwekkend.
Je hebt gelijk. De vergelijking tussen begeleid en niet-gesuperviseerd leren is uitstekend verwoord.
De vergelijkingstabel zou iets duidelijker kunnen worden uitgelegd. Hoewel de informatie inzichtelijk is, kan de presentatie beter zijn.
Daar ben ik het mee eens. Het concept zou op een aantrekkelijkere manier kunnen worden gepresenteerd om de algehele ervaring te verbeteren.
Dit is een zeer goed gepresenteerd bericht. De uitleg over begeleid en onbegeleid leren is duidelijk en gemakkelijk te begrijpen.
Overeengekomen. Het vermogen van de auteur om complexe concepten te vereenvoudigen is behoorlijk indrukwekkend.
De post doet uitstekend werk bij het ontleden van begeleid en onbewaakt leren. Het vergelijkingsgedeelte is bijzonder inzichtelijk.
Absoluut, de vergelijking naast elkaar voegt veel waarde toe aan dit gedetailleerde bericht.
Wauw, dit stuk gaat zeker dieper in op de vele kenmerken van begeleid en onbewaakt leren. Het is duidelijk, beknopt en gedetailleerd. De diepte van de vergelijking is zeker indrukwekkend.
Absoluut! Een grondige uitleg als deze verdient zeker aanbeveling.
De vergelijkingstabel is zeer verhelderend en helpt om conceptueel onderscheid te maken tussen begeleide en niet-gesuperviseerde leertechnieken. Geweldige inzichten inderdaad.
Absoluut, de belangrijkste conclusies zijn behoorlijk verhelderend. Dit bericht biedt kwaliteitsinformatie.