Фреймворки машинного обучения с учителем и без учителя используются для решения ряда проблем путем понимания знаний и показателей эффективности фреймворка. Сверточные нейронные сети, которые представляют собой системы обработки информации, состоящие из нескольких или существенно взаимосвязанных компонентов обработки, используют эти подходы к обучению с учителем и без учителя в широком диапазоне приложений.
Эта статья поможет вам понять, как обе парадигмы подхода машинного обучения работают в деталях, с параллельным сравнением для простоты дифференциации.
Основные выводы
- Обучение с учителем требует для обучения помеченных данных, а обучение без учителя работает с неразмеченными данными.
- Алгоритмы обучения с учителем прогнозируют результаты на основе входных данных, тогда как алгоритмы обучения без учителя обнаруживают закономерности и структуры в данных.
- Обучение с учителем лучше подходит для задач классификации и регрессии, в то время как обучение без учителя лучше подходит для кластеризации и уменьшения размерности.
Контролируемое обучение против неконтролируемого обучения
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, который использует помеченные данные для изучения взаимосвязи между входными и выходными переменными. Обучение без учителя — это тип машинного обучения, при котором алгоритм самостоятельно находит шаблоны или структуры, используемые для кластеризации и обнаружение аномалий.
Одним из подходов, связанных с алгоритмами обучения и машинным обучением, является обучение с учителем, которое влечет за собой назначение помеченной информации для получения из нее определенного шаблона или функционального назначения.
Важно отметить, что обучение с учителем предполагает назначение входного элемента, массива, при этом проецируя наиболее желательное выходное значение, известное как критический фактор, определяющий результат обучения с учителем. Наиболее важной особенностью контролируемого обучения является то, что необходимая информация известна и правильно классифицирована.
С другой стороны, неконтролируемое обучение — это еще один тип парадигмы, который выводит корреляции из неструктурированной входной информации и выводит результат на основе своих предполагаемых отношений. Неконтролируемое обучение направлено на извлечение иерархии и связей из необработанных данных.
В неконтролируемом обучении нет необходимости в мониторинге. Скорее, внутренний аудит выполняется самостоятельно из входных данных, которые вводит оператор.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Контролируемое обучение | Обучение без учителя |
|---|---|---|
| Тип | Есть два вида проблем, которые можно решить с помощью обучения с учителем. т.е. классификация и регрессия | Кластеризация и ассоциация — это два вида проблем, которые можно решить с помощью обучения без учителя. |
| Отношение выход-вход | Выход рассчитывается в соответствии с федеральной структурой, а ввод анализируется. | Выход рассчитывается независимо, а вход анализируется. |
| точность | Очень точный. | Иногда это может быть неточным. |
| Время | Происходит автономный и входной анализ структуры. | В реальном времени на природе. |
| Анализ | Уровень сложности анализа и вычислений высокий. | Коэффициент анализа выше, но вычислительная сложность ниже. |
Что такое контролируемое обучение?
Техника обучения с учителем предполагает программирование системы или машины, в которой компьютеру предоставляются обучающие примеры и последовательность целей (шаблон вывода) для выполнения задачи. Термин «надзор» означает наблюдение и управление задачами и действиями.
Но где можно использовать контролируемый ИИ? Он в основном используется в регрессии распознавания образов, кластеризации и искусственных нейронах.
Система управляется информацией, загруженной в модель, что упрощает прогнозирование будущих событий, точно так же, как включение данных в предопределенный алгоритм и ожидание аналогичных результатов от аналогичного события позже. Обучение проводится на размеченных образцах.
Входная последовательность нейронных сетей обучает структуру, которая также связана с выходами.
Алгоритм «учится» на данных тестирования с помощью повторяющейся стратегии, которая подтвердила информацию и оптимизировала для правильного ответа в глубокой классификации. Хотя методы обучения с учителем более надежны, чем методы обучения без учителя, они требуют участия человека для правильной классификации данных.
Регрессия — это статистический метод определения связи между переменной-предиктором и одной или несколькими экзогенными переменными, который обычно используется для прогнозирования будущих событий. Линейная регрессия анализ используется, потому что есть только один независимый фактор, но одна переменная результата.
Что такое неконтролируемое обучение?
Неконтролируемое обучение — это следующий тип алгоритма нейронной сети, использующий неструктурированные необработанные данные для получения выводов. Неконтролируемое машинное обучение направлено на выявление базовых шаблонов или группировок в данных, которые не были помечены.
Чаще всего он используется для исследования данных. Неконтролируемое обучение отличается тем, что либо источник, либо место назначения неизвестны.
По сравнению с контролируемым обучением машинное обучение без учителя позволяет пользователям выполнять более сложную обработку данных. С другой стороны, неконтролируемое машинное обучение может быть более неустойчивым, чем другие подходы к спонтанному обучению.
СегментацияПримерами являются обнаружение аномалий, искусственные нейронные сети и другие методы обучения без учителя.
Поскольку мы почти ничего не знаем о данных, неконтролируемые классификаторы более сложны, чем классификаторы. Группировка сопоставимых выборок вместе, вейвлет-преобразование и модели векторного пространства являются распространенными проблемами обучения без учителя.
Неконтролируемый метод обучения алгоритмов происходит в режиме реального времени, т. е. парадигма выполняется с нулевой задержкой, а выходные данные рассчитываются в природном инструменте, при этом все входные данные оцениваются и маркируются перед оператором, что позволяет им понимать несколько стилей обучения и категоризации необработанных данных. Наиболее важным преимуществом неконтролируемого метода обучения является обработка данных в реальном времени.
Основные различия между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением
- Обучение с учителем используется для задач регрессии и классификации, тогда как обучение без учителя используется для целей ассоциации и дифференциации.
- Входные данные и структура подаются в парадигму обучения с учителем, тогда как в структуру обучения без учителя подаются только входные данные.
- Точные и точные результаты получаются при обучении с учителем, тогда как при обучении без учителя результат не всегда точен.
- При обучении с учителем достигается обратная связь, тогда как при обучении без учителя механизм получения обратной связи недоступен.
- Обучение с учителем использует автономный анализ, тогда как обучение без учителя носит характер реального времени.
- https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
- https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b
Последнее обновление: 13 июля 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Эмма Смит имеет степень магистра английского языка в колледже Ирвин-Вэлли. Она работает журналистом с 2002 года, пишет статьи об английском языке, спорте и праве. Подробнее обо мне на ней био страница.
Хотя предоставленная информация хороша, для широкой аудитории она кажется слишком технической. Более того, приведено недостаточно реальных примеров.
Я вижу, откуда ты. Более подходящие примеры могли бы усилить воздействие поста.
Глубина объяснений, безусловно, обеспечивает полное понимание парадигм машинного обучения. Спасибо автору за замечательный пост.
Этот пост дает четкое понимание парадигм машинного обучения. Это очень информативно, и раздел сравнения действительно очень полезен.
Объяснение контролируемого обучения является выдающимся. Однако детали обучения без учителя тоже впечатляют.
Ты прав. Сравнение контролируемого и неконтролируемого обучения прекрасно сформулировано.
Сравнительную таблицу можно было бы объяснить немного более понятно. Хотя информация познавательна, презентация могла бы быть лучше.
Я согласен. Концепцию можно было бы представить в более привлекательной форме, чтобы улучшить общее впечатление.
Это очень хорошо представленный пост. Объяснения контролируемого и неконтролируемого обучения ясны и просты для понимания.
Согласованный. Способность автора упрощать сложные понятия весьма впечатляет.
Этот пост отлично анализирует контролируемое и неконтролируемое обучение. Раздел сравнения особенно информативен.
Безусловно, параллельное сравнение повышает ценность этого подробного поста.
Ух ты, эта статья определенно раскрывает многие особенности обучения с учителем и без него. Это ясно, лаконично и подробно. Глубина сравнения, конечно, впечатляет.
Абсолютно! Такое подробное объяснение определенно заслуживает похвалы.
Сравнительная таблица очень информативна и помогает концептуально различать методы обучения с учителем и без него. Действительно отличные идеи.
Безусловно, ключевые выводы весьма поучительны. Этот пост предоставляет качественную информацию.