Оквири машинског учења надгледаног и ненадгледаног учења користе се за решавање низа проблема разумевањем знања и показатеља учинка оквира. Конволуционе неуронске мреже, које су системи за обраду информација који се састоје од више или суштински међусобно повезаних компоненти за обраду, користе ове надгледане и ненадзиране приступе учењу у широком спектру апликација.
Овај чланак ће вам помоћи да разумете како обе парадигме приступа машинском учењу функционишу до детаља са поређењем са стране на страну ради лакшег разликовања.
Кључне Такеаваис
- Учење под надзором захтева означене податке за обуку, док учење без надзора ради са неозначеним подацима.
- Алгоритми за учење под надзором предвиђају исходе на основу улазних података, док алгоритми за учење без надзора откривају обрасце и структуре унутар података.
- Учење под надзором је боље за задатке класификације и регресије, док се учење без надзора истиче у груписању и смањењу димензионалности.
Учење под надзором у односу на учење без надзора
Надзирано учење је врста машинског учења која користи означене податке да би научила однос између улазних и излазних варијабли. Учење без надзора је врста машинског учења где алгоритам сам проналази обрасце или структуре, који се користе за кластерирање и откривање аномалија.
Један од приступа повезаних са алгоритмима за учење и машинским учењем је надгледано учење, које подразумева додељивање означених информација да би се из њих извео одређени образац или функционална сврха.
Важно је напоменути да надгледано учење подразумева додељивање улазне ставке, низа док се пројектује најпожељнија излазна вредност, позната као критични фактор који одређује резултат учења под надзором. Најважнија карактеристика надгледаног учења је да су потребне информације познате и правилно категорисане.
Ненадгледано учење, с друге стране, је још један тип парадигме која закључује корелације из неструктурираних улазних информација и изводи резултат на основу закључених односа. Учење без надзора настоји да извуче хијерархију и везе из сирових података.
Не постоји услов за праћење у учењу без надзора. Уместо тога, интерна ревизија се обавља самостално на основу улазних података које оператер уноси.
Упоредна табела
| Параметри поређења | Надгледано учење | Учење без надзора |
|---|---|---|
| Типови | Постоје две врсте проблема који се могу решити надгледаним учењем. односно класификације и регресије | Груписање и удруживање су две врсте проблема који се могу решити коришћењем учења без надзора. |
| Релација излаз-улаз | Излаз се израчунава у складу са оквиром за напајање, а улаз се анализира. | Излаз се независно израчунава, а улаз се само анализира. |
| Тачност | Врло прецизан. | Понекад може бити нетачно. |
| Време | Офф-лине и анализа оквира уноса се одвија. | У природи у реалном времену. |
| Анализа | Ниво сложености анализе и прорачуна је висок. | Однос анализе је већи, али је сложеност прорачуна нижа. |
Шта је надгледано учење?
Техника учења под надзором подразумева програмирање система или машине у којој се рачунару дају примери обуке и секвенца циљева (излазни шаблон) за завршетак задатка. Термин 'надгледање' значи надгледање и усмеравање задатака и активности.
Али где се може користити надгледани АИ? Углавном се користи у регресији за препознавање образаца, груписању и вештачком неурону.
Систем је вођен информацијама учитаним у модел, што олакшава предвиђање будућих појава, баш као што је урезивање података у унапред дефинисани алгоритам и очекивање сличних резултата од сличне појаве касније. Обука се ради са означеним узорцима.
Улазна секвенца неуронских мрежа обучава структуру, што је такође повезано са излазима.
Алгоритам „учи“ из података тестирања поновљеном стратегијом је доказао информације и оптимизовао за прави одговор у дубокој класификацији. Док су технике учења под надзором поузданије од метода учења без надзора, потребно им је људско учешће да би се подаци правилно категоризовали.
Регресија је статистичка техника за одређивање везе између предикторске варијабле и једне или више егзогених варијабли и обично се користи за предвиђање будућих догађаја. Линеарна регресија анализа се користи јер постоји само један независни фактор али једна варијабла исхода.
Шта је учење без надзора?
Учење без надзора је следећи тип алгоритма неуронске мреже који користи неструктуриране сирове податке за доношење закључака. Машинско учење без надзора има за циљ да открије основне обрасце или груписања у подацима који нису означени.
Најчешће се користи за истраживање података. Учење без надзора одликује се чињеницом да је непознат или извор или одредиште.
У поређењу са надгледаним учењем, машинско учење без надзора омогућава корисницима да изврше компликованију обраду података. С друге стране, машинско учење без надзора може бити несталније од других приступа спонтаном учењу.
Сегментација, детекција абнормалности, вештачки нервни и друге технике учења без надзора су примери.
Пошто немамо скоро никаквог знања о подацима, ненадгледани класификатори су изазовнији од класификатора. Груписање упоредивих узорака заједно, таласна трансформација и векторски просторни модели су уобичајени проблеми учења без надзора.
Техника учења алгоритама без надзора одвија се у реалном времену, тј. парадигма се одвија са нула посто кашњења, а излаз се израчунава у природном алату, при чему се сви улазни подаци процењују и означавају испред оператора, што им омогућава да схвате више стилова учења и категоризацију сирових података. Највећа предност технике учења без надзора је обрада података у реалном времену.
Главне разлике између учења под надзором и учења без надзора
- Учење под надзором се користи за регресију и проблеме класификације, док се учење без надзора користи у сврху повезивања и диференцијације.
- Улазни подаци и оквир се уносе у парадигму учења под надзором, док се само улазни подаци уносе у оквир учења без надзора.
- Тачни и прецизни резултати се добијају кроз надгледано учење, док код учења без надзора резултат није увек тачан.
- Повратне информације се добијају у контролисаном учењу, док за учење без надзора није доступан механизам за примање повратних информација.
- Учење под надзором користи анализу ван мреже, док је учење без надзора по природи у реалном времену.
- https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
- https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b
Последње ажурирање: 13. јул 2023
Уложио сам толико труда да напишем овај пост на блогу да бих вам пружио вредност. Биће ми од велике помоћи ако размислите о томе да га поделите на друштвеним мрежама или са својим пријатељима/породицом. ДЕЉЕЊЕ ЈЕ ♥
Ема Смит је магистрирала енглески језик на Ирвине Валлеи Цоллеге-у. Новинарка је од 2002. године, пишући чланке о енглеском језику, спорту и праву. Прочитајте више о мени на њој био паге.
Иако су пружене информације добре, изгледају превише техничке за ширу публику. Штавише, није дато довољно примера из стварног света.
Видим одакле долазиш. Релативнији примери би могли да побољшају утицај поста.
Дубина објашњења свакако пружа свеобухватно разумевање парадигми машинског учења. Свака част аутору на изванредном посту.
Овај пост пружа јасно разумевање парадигми машинског учења. Веома је информативан, а одељак за поређење је заиста од велике помоћи.
Објашњење надгледаног учења је изванредно. Међутим, детаљи ненадгледаног учења су такође прилично импресивни.
У праву си. Поређење између надгледаног и ненадгледаног учења је одлично артикулисано.
Табела поређења би се могла објаснити мало јасније. Иако су информације проницљиве, презентација би могла бити боља.
Слажем се. Концепт би се могао представити на занимљивији начин како би се побољшало цјелокупно искуство.
Ово је веома добро представљен пост. Објашњења надзираног и ненадгледаног учења су јасна и лако разумљива.
Договорено. Ауторова способност да поједностави сложене концепте је прилично импресивна.
Пост одлично ради на сецирању надгледаног и ненадгледаног учења. Одељак за поређење је посебно проницљив.
Апсолутно, упоредно поређење додаје велику вредност овом детаљном посту.
Вау, овај део се свакако бави многим карактеристикама надгледаног и ненадгледаног учења. Јасно је, сажето и детаљно. Дубина поређења је свакако импресивна.
Апсолутно! Овакво детаљно објашњење свакако треба похвалити.
Табела поређења је веома осветљавајућа и помаже да се концептуално направи разлика између техника учења под надзором и без надзора. Заиста сјајни увиди.
Апсолутно, кључни закључци су прилично просветљујући. Овај пост пружа квалитетне информације.