Conţinut

• Diagramă de comparație
• Definiția învățării supravegheate
• Definiția învățării nesupravegheate
• Concluzie

Învățarea supravegheată și nesupravegheată sunt paradigmele de învățare automată care sunt utilizate în rezolvarea clasei de sarcini prin învățarea din experiență și măsura performanței. Învățarea supravegheată și nesupravegheată diferă în principal prin faptul că învățarea supravegheată implică cartografierea de la intrare la rezultatul esențial. Dimpotrivă, învățarea nesupravegheată nu își propune să producă rezultate în răspunsul intrării particulare, ci descoperă tiparele în date.

Aceste tehnici de învățare supravegheate și nesupervizate sunt puse în aplicare în diferite aplicații, cum ar fi rețelele neuronale artificiale, care este un sistem de procesare a datelor care conține un număr mare de elemente de prelucrare în mare parte interconectate.

1. 1. Diagramă de comparație
   2. Definiție
   3. Diferențele cheie
   4. Concluzie

Diagramă de comparație

Baza de comparație	Învățare supravegheată	Învățare nesupravegheată
De bază	Oferte cu date etichetate.	Gestionează date fără marcă.
Complexitate computationala	Înalt	Scăzut
analyzation	Deconectat	Timp real
Precizie	Produce rezultate precise	Generează rezultate moderate
Sub-domenii	Clasificare și regresie	Clustering și asociere regulă de asociere

Definiția învățării supravegheate

Învățare supravegheată metoda implică antrenarea sistemului sau a mașinii în care se formează seturi împreună cu modelul țintă (modelul de ieșire) oferit sistemului pentru îndeplinirea unei sarcini. În mod obișnuit, supravegherea înseamnă a observa și ghida execuția sarcinilor, proiectului și activității. Dar, unde poate fi implementată învățarea supravegheată? În primul rând, este implementat în rețelele de reglare a învățării automate și Cluster și Neural.

Acum, cum antrenăm un model? Modelul este ghidat cu ajutorul încărcării modelului cu cunoștințele, pentru a facilita predicția unor cazuri viitoare. Utilizează seturi de date etichetate pentru antrenament. Rețelele neuronale artificiale modelul de intrare antrenează rețeaua care este asociată și cu modelul de ieșire.

Definiția învățării nesupravegheate

Învățare nesupravegheată modelul nu implică rezultatul vizat, ceea ce înseamnă că nu este oferită nicio instruire sistemului. Sistemul trebuie să învețe de unul singur prin determinarea și adaptarea în funcție de caracteristicile structurale din modelele de intrare. Folosește algoritmi de învățare automată care trag concluzii asupra datelor fără marcă.

Învățarea nesupravegheată funcționează pe algoritmi mai complicați comparativ cu învățarea supravegheată, deoarece avem informații rare sau deloc despre date. Creează un mediu mai puțin gestionabil, deoarece mașina sau sistemul intenționează să genereze rezultate pentru noi. Obiectivul principal al învățării nesupravegheate este de a căuta entități precum grupuri, grupuri, reducerea dimensionalității și efectuarea estimării densității.

1. Tehnica de învățare supravegheată se ocupă de datele etichetate în care modelele de date de ieșire sunt cunoscute de sistem. Spre deosebire, învățarea nesupravegheată funcționează cu date de neconfigurat în care rezultatul se bazează doar pe colectarea percepțiilor.
2. Când vine vorba de complexitate, metoda de învățare supravegheată este mai puțin complexă, în timp ce metoda de învățare nesupravegheată este mai complicată.
3. Învățarea supravegheată poate, de asemenea, efectua o analiză offline, în timp ce învățarea nesupravegheată folosește o analiză în timp real.
4. Rezultatul tehnicii de învățare supravegheată este mai precis și mai fiabil. În schimb, învățarea nesupravegheată generează rezultate moderate, dar sigure.
5. Clasificarea și regresia sunt tipurile de probleme rezolvate prin metoda învățării supravegheate. În schimb, învățarea nesupravegheată include probleme de agregare a regulilor asociative și de asociere.

Concluzie

Învățarea supravegheată este tehnica îndeplinirii unei sarcini prin furnizarea de sisteme de instruire, de intrare și de ieșire la sisteme, în timp ce învățarea nesupravegheată este o tehnică de auto-învățare în care sistemul trebuie să descopere caracteristicile populației de intrare de la sine și niciun set de categorii prealabile. sunt folosite.