Навчання під контролем і без нього: різниця та порівняння

Фреймворки машинного навчання контрольованого та неконтрольованого навчання використовуються для вирішення низки проблем шляхом розуміння знань і показників ефективності фреймворку. Згорткові нейронні мережі, які є системами обробки інформації, що складаються з кількох або суттєво взаємопов’язаних компонентів обробки, використовують ці контрольовані та неконтрольовані підходи до навчання в широкому діапазоні програм.

Ця стаття допоможе вам детально зрозуміти, як обидві парадигми підходу до машинного навчання працюють із паралельним порівнянням для полегшення диференціації.

Ключові винесення

1. Контрольоване навчання потребує позначених даних для навчання, тоді як неконтрольоване навчання працює з немаркованими даними.
2. Алгоритми керованого навчання передбачають результати на основі вхідних даних, тоді як алгоритми неконтрольованого навчання виявляють закономірності та структури в даних.
3. Контрольоване навчання краще підходить для завдань класифікації та регресії, тоді як неконтрольоване навчання відмінно підходить для кластеризації та зменшення розмірності.

Контрольоване навчання проти неконтрольованого навчання

Контрольоване навчання – це тип машинного навчання, який використовує позначені дані для вивчення зв’язку між вхідними змінними та вихідними змінними. Неконтрольоване навчання – це тип машинного навчання, де алгоритм самостійно знаходить шаблони або структури, які використовуються для Кластеризація і виявлення аномалій.

Одним із підходів, пов’язаних з алгоритмами навчання та машинним навчанням, є контрольоване навчання, яке передбачає призначення інформації з мітками, щоб вивести з неї певний шаблон або функціональне призначення.

Важливо зазначити, що контрольоване навчання передбачає призначення вхідного елемента, масиву під час проектування найбільш бажаного вихідного значення, відомого як критичний фактор, що визначає результат контрольованого навчання. Найважливішою особливістю навчання під наглядом є те, що потрібна інформація відома та правильно класифікована.

Навчання без контролю, з іншого боку, є ще одним типом парадигми, яка виводить кореляції з неструктурованої вхідної інформації та отримує результат на основі своїх виведених зв’язків. Неконтрольоване навчання прагне витягнути ієрархію та зв’язки з необроблених даних.

Немає вимог щодо моніторингу в неконтрольованому навчанні. Натомість внутрішній аудит виконується самостійно на основі вхідних даних, які вводить оператор.

Таблиця порівняння

Параметри порівняння	Навчання під наглядом	Навчання без нагляду
типи	Є два види проблем, які можна вирішити за допомогою навчання під наглядом. тобто класифікація та регресія	Кластеризація та асоціація – це два види проблем, які можна вирішити за допомогою неконтрольованого навчання.
Відношення вихід-вхід	Вихід обчислюється відповідно до стандартної системи, а вхід аналізується.	Вихід обчислюється незалежно, а вхід аналізується лише.
Точність	Дуже точний.	Іноді він може бути неточним.
Time	Відбувається офлайн-аналіз та аналіз фреймворку введення.	У реальному часі на природі.
аналіз	Рівень аналізу та обчислювальної складності високий.	Коефіцієнт аналізу вище, але обчислювальна складність нижча.

Що таке контрольоване навчання?

Техніка навчання під наглядом передбачає програмування системи або машини, у якій комп’ютер отримує навчальні приклади та цільову послідовність (шаблон виведення) для виконання завдання. Термін «контролювати» означає перегляд і скерування завдань і діяльності.

Але де можна використовувати контрольований штучний інтелект? Він переважно використовується в регресії розпізнавання образів, кластеризації та штучних нейронах.

Система керується інформацією, завантаженою в модель, що полегшує прогнозування майбутніх подій, так само як врізання даних у попередньо визначений алгоритм і очікування подібних результатів від подібної події пізніше. Навчання проводиться з тегованими зразками.

Вхідна послідовність нейронних мереж тренує структуру, яка також пов’язана з виходами.

Алгоритм «навчається» з даних тестування за допомогою повторної стратегії, яка підтвердила інформацію та оптимізувала правильну відповідь у глибокій класифікації. Хоча методи навчання під наглядом є більш надійними, ніж методи навчання без нагляду, вони потребують участі людини, щоб правильно класифікувати дані.

Регресія — це статистичний метод для визначення зв’язку між прогностичною змінною та однією або кількома екзогенними змінними, який зазвичай використовується для прогнозування майбутніх подій. Лінійна регресія аналіз використовується, оскільки існує лише один незалежний фактор, але одна змінна результату.

Що таке неконтрольоване навчання?

Неконтрольоване навчання — це наступний тип алгоритму нейронної мережі, який використовує неструктуровані вихідні дані для висновків. Неконтрольоване машинне навчання спрямоване на виявлення базових шаблонів або групувань у даних, які не позначені.

Найчастіше використовується для дослідження даних. Неконтрольоване навчання відрізняється тим фактом, що джерело або призначення невідомі.

Порівняно з контрольованим навчанням, неконтрольоване машинне навчання дозволяє користувачам виконувати більш складну обробку даних. З іншого боку, неконтрольоване машинне навчання може бути більш непостійним, ніж інші підходи до спонтанного навчання.

Сегментація, виявлення аномалій, штучна нейрона та інші методи неконтрольованого навчання є прикладами.

Оскільки ми майже не знаємо даних, неконтрольовані класифікатори є більш складними, ніж класифікатори. Групування порівнянних зразків разом, вейвлет-перетворення та векторні просторові моделі є поширеними проблемами неконтрольованого навчання.

Техніка неконтрольованого навчання алгоритмів відбувається в режимі реального часу, тобто парадигма виконується з нульовою затримкою, а вихідні дані обчислюються природним інструментом, при цьому всі вхідні дані оцінюються та маркуються перед оператором, що дозволяє їм розуміти різні стилі навчання та категоризацію необроблених даних. Найголовнішою перевагою неконтрольованої техніки навчання є обробка даних у реальному часі.

Основні відмінності між навчанням під контролем і навчанням без контролю

1. Контрольоване навчання використовується для проблем регресії та класифікації, тоді як неконтрольоване навчання використовується для цілей асоціації та диференціації.
2. Вхідні дані та структура подаються в парадигму навчання під контролем, тоді як у структуру неконтрольованого навчання подаються лише вхідні дані.
3. Точні та точні результати отримують під час навчання під наглядом, тоді як під час навчання без нагляду результат не завжди точний.
4. Зворотний зв’язок отримується під час навчання під контролем, тоді як механізм отримання зворотного зв’язку не доступний для навчання без контролю.
5. Контрольоване навчання використовує офлайн-аналіз, тоді як неконтрольоване навчання відбувається в реальному часі.

посилання

1. https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
2. https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b

Останнє оновлення: 13 липня 2023 р