Học có giám sát và học không giám sát: Sự khác biệt và so sánh

Các khung máy học của học có giám sát và không giám sát được sử dụng để giải quyết một loạt vấn đề bằng cách hiểu kiến ​​thức và các chỉ số hiệu suất của khung. Mạng thần kinh tích chập, là hệ thống xử lý thông tin bao gồm nhiều thành phần xử lý hoặc được liên kết chặt chẽ với nhau, sử dụng các phương pháp học tập có giám sát và không giám sát này trong nhiều ứng dụng.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu chi tiết cách thức hoạt động của cả hai mô hình của phương pháp học máy bằng cách so sánh song song để dễ phân biệt.

Các nội dung chính

1. Học có giám sát yêu cầu dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo, trong khi Học không giám sát hoạt động với dữ liệu chưa được gắn nhãn.
2. Các thuật toán Học có giám sát dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu đầu vào, trong khi các thuật toán Học không giám sát khám phá các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu.
3. Học có giám sát tốt hơn cho các nhiệm vụ phân loại và hồi quy, trong khi Học không giám sát vượt trội trong việc phân cụm và giảm kích thước.

Học có giám sát vs Học không giám sát

Học có giám sát là một loại học máy sử dụng dữ liệu có nhãn để tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến đầu vào và biến đầu ra. Học không giám sát là một loại học máy trong đó thuật toán tự tìm ra các mẫu hoặc cấu trúc, được sử dụng để phân cụm và phát hiện bất thường.

Một trong những cách tiếp cận liên quan đến thuật toán học và học máy là học có giám sát, đòi hỏi phải gán thông tin được gắn nhãn để lấy ra một mẫu hoặc mục đích chức năng cụ thể từ nó.

Điều quan trọng cần đề cập là học có giám sát đòi hỏi phải gán một mục đầu vào, một mảng trong khi chiếu giá trị đầu ra mong muốn nhất, được gọi là yếu tố quan trọng quyết định kết quả học có giám sát. Đặc điểm quan trọng nhất của học có giám sát là thông tin cần thiết được biết và phân loại chính xác.

Mặt khác, học không giám sát là một loại mô hình khác suy ra các mối tương quan từ thông tin đầu vào phi cấu trúc và thu được kết quả dựa trên các mối quan hệ được suy ra của nó. Học không giám sát tìm cách trích xuất hệ thống phân cấp và kết nối từ dữ liệu thô.

Không có yêu cầu giám sát trong học tập không giám sát. Thay vào đó, kiểm toán nội bộ được thực hiện độc lập từ dữ liệu đầu vào mà người vận hành nhập vào.

Bảng so sánh

Các thông số so sánh	Học tập có giám sát	Học tập không giám sát
Các loại	Có hai loại vấn đề có thể được giải quyết bằng cách học có giám sát. tức là phân loại và hồi quy	Phân cụm và liên kết là hai loại vấn đề có thể được giải quyết bằng cách sử dụng phương pháp học không giám sát.
Quan hệ đầu ra-đầu vào	Đầu ra được tính toán theo khung được cung cấp và đầu vào được phân tích.	Đầu ra được tính toán độc lập và đầu vào chỉ được phân tích.
tính chính xác	Rất chính xác.	Đôi khi nó có thể không chính xác.
Thời gian	Phân tích khung đầu vào và ngoại tuyến diễn ra.	thời gian thực trong tự nhiên.
nghiên cứu	Mức độ phức tạp phân tích và tính toán cao.	Tỷ lệ phân tích cao hơn nhưng độ phức tạp tính toán thấp hơn.

Học có giám sát là gì?

Kỹ thuật học có giám sát đòi hỏi phải lập trình một hệ thống hoặc máy trong đó máy tính được cung cấp các ví dụ huấn luyện và chuỗi mục tiêu (mẫu đầu ra) để hoàn thành một nhiệm vụ. Thuật ngữ 'giám sát' có nghĩa là trông coi và chỉ đạo các nhiệm vụ và hoạt động.

Nhưng ai có thể được giám sát ở đâu? Nó chủ yếu được sử dụng trong hồi quy nhận dạng mẫu, phân cụm và thần kinh nhân tạo.

Hệ thống được định hướng bởi thông tin được tải vào mô hình, điều này giúp dự đoán các lần xảy ra trong tương lai dễ dàng hơn, giống như khắc dữ liệu vào một thuật toán được xác định trước và mong đợi kết quả tương tự từ một lần xảy ra tương tự sau đó. Việc đào tạo được thực hiện với các mẫu được gắn thẻ.

Trình tự đầu vào của mạng lưới thần kinh đào tạo cấu trúc, cũng liên quan đến đầu ra.

Thuật toán “học” từ dữ liệu thử nghiệm bằng chiến lược lặp đi lặp lại đã chứng minh thông tin và tối ưu hóa cho câu trả lời đúng trong phân loại sâu. Mặc dù các kỹ thuật học có giám sát đáng tin cậy hơn các phương pháp học không giám sát, nhưng chúng cần có sự tham gia của con người để phân loại dữ liệu đúng cách.

Hồi quy là một kỹ thuật thống kê để xác định mối liên hệ giữa một biến dự đoán và một hoặc nhiều biến ngoại sinh và nó thường được sử dụng để dự báo các sự kiện trong tương lai. Hồi quy tuyến tính phân tích được sử dụng vì chỉ có một yếu tố độc lập nhưng một biến kết quả.

Học tập không giám sát là gì?

Học không giám sát là loại thuật toán mạng thần kinh tiếp theo sử dụng dữ liệu thô phi cấu trúc để đưa ra kết luận. Học máy không giám sát nhằm khám phá các mẫu hoặc nhóm cơ bản trong dữ liệu chưa được gắn nhãn.

Nó được sử dụng phổ biến nhất để khám phá dữ liệu. Học không giám sát được phân biệt bởi thực tế là nguồn hoặc đích không được biết.

So với học có giám sát, học máy không giám sát cho phép người dùng thực hiện xử lý dữ liệu phức tạp hơn. Mặt khác, học máy không giám sát có thể thất thường hơn các phương pháp học tự phát khác.

Phân đoạn, phát hiện bất thường, thần kinh nhân tạo và các kỹ thuật học tập không giám sát khác là những ví dụ.

Bởi vì chúng tôi hầu như không có kiến ​​thức về dữ liệu, các bộ phân loại không giám sát khó khăn hơn so với các bộ phân loại. Nhóm các mẫu có thể so sánh lại với nhau, biến đổi wavelet và mô hình không gian vectơ là các vấn đề học tập không giám sát phổ biến.

Kỹ thuật học thuật toán không giám sát xảy ra trong thời gian thực, tức là mô hình diễn ra với độ trễ bằng XNUMX% và đầu ra được tính toán trong một công cụ tự nhiên, với tất cả dữ liệu đầu vào được đánh giá và dán nhãn trước mặt người vận hành, cho phép họ hiểu nhiều phong cách học tập và phân loại dữ liệu thô. Lợi ích lớn nhất của kỹ thuật học không giám sát là xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Sự khác biệt chính giữa Học có giám sát và Học không giám sát

1. Học có giám sát được sử dụng cho các bài toán hồi quy và phân loại, trong khi học không giám sát được sử dụng cho mục đích liên kết và phân biệt.
2. Dữ liệu đầu vào và khung được cung cấp cho mô hình học tập có giám sát, trong khi chỉ đầu vào được cung cấp cho khung học tập không giám sát.
3. Kết quả chính xác và chính xác thu được thông qua học tập có giám sát, trong khi đó, trong học tập không giám sát, kết quả không phải lúc nào cũng chính xác.
4. Phản hồi thu được trong học có giám sát, trong khi không có cơ chế tiếp nhận phản hồi nào cho học không giám sát.
5. Học có giám sát sử dụng phân tích ngoại tuyến, trong khi học không giám sát về bản chất là thời gian thực.

dự án

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