Ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen koneoppimiskehyksiä käytetään ratkaisemaan useita ongelmia ymmärtämällä tiedosta ja viitekehyksen suoritusindikaattoreista. Konvoluutiohermoverkot, jotka ovat tietojenkäsittelyjärjestelmiä, jotka koostuvat useista tai olennaisesti toisiinsa liittyvistä prosessointikomponenteista, käyttävät näitä valvottuja ja valvomattomia oppimistapoja monissa sovelluksissa.
Tämä artikkeli auttaa sinua ymmärtämään, kuinka molemmat koneoppimislähestymistavan paradigmat toimivat yksityiskohtaisesti ja vertailemalla niitä toisistaan erottamisen helpottamiseksi.
Ohjattu oppiminen vs. ohjaamaton oppiminen
Ero ohjatun oppimisen ja ohjaamattoman oppimisen välillä on se, että ohjattu oppiminen sisältää siirtämisen käytettävissä olevasta syöttötiedosta tärkeään prosessoitavaan tulokseen, kun taas ohjaamaton oppiminen ei toisaalta yritä luoda suoraa syötettä koskevaa tulostetta. pikemminkin se etsii tiedosta malleja ja käsittelee itsenäisen tuloksen.
Yksi oppimisalgoritmeihin ja koneoppimiseen liittyvistä lähestymistavoista on ohjattu oppiminen, joka tarkoittaa nimetyn tiedon osoittamista tietyn mallin tai toiminnallisen tarkoituksen johtamiseksi siitä.
On tärkeää mainita, että ohjattu oppiminen edellyttää syötekohteen, taulukon määrittämistä, samalla kun heijastetaan halutuin tulosarvo, joka tunnetaan usein kriittisenä tekijänä, joka määrää ohjatun oppimistuloksen. Ohjatun oppimisen tärkein ominaisuus on, että tarvittava tieto tiedetään ja luokitellaan oikein.
Sen sijaan ohjaamaton oppiminen on toisenlainen paradigma, joka päättelee korrelaatioita rakenteettoman syöttötiedon perusteella ja johtaa tuloksen pääteltyjen suhteiden perusteella. Ohjaamaton oppiminen pyrkii poimimaan hierarkiaa ja yhteyksiä raakatiedoista. Ohjaamattomassa oppimisessa ei vaadita seurantaa. Sen sijaan sisäinen tarkastus suoritetaan yksinään operaattorin syöttämien syöttötietojen perusteella.
Ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen vertailutaulukko
| Vertailuparametrit | Ohjattu oppiminen | Ohjaamaton oppiminen |
| Tyypit | On olemassa kahdenlaisia ongelmia, jotka voidaan ratkaista ohjatulla oppimisella. eli luokittelu ja regressio | Klusteroiminen ja assosiaatio ovat kahdenlaisia ongelmia, jotka voidaan ratkaista ohjaamattoman oppimisen avulla. |
| Lähtö-tulo-suhde | Tuotos lasketaan syötetyn kehyksen mukaan ja syöttö analysoidaan. | Tuotos lasketaan itsenäisesti ja vain tulo analysoidaan. |
| Tarkkuus | Erittäin tarkka. | Voi olla joskus epätarkkoja. |
| Aika | Off-line ja syöttökehysanalyysi tapahtuu. | Reaaliaikainen luonnossa. |
| Analyysi | Analyysin ja laskennan monimutkaisuustaso on korkea. | Analyysisuhde on korkeampi, mutta laskennallinen monimutkaisuus on pienempi. |
Mitä on ohjattu oppiminen?
Ohjattu oppimistekniikka sisältää järjestelmän tai koneen ohjelmoinnin, jossa tietokoneelle annetaan koulutusesimerkkejä sekä tavoitesekvenssi (tulostusmalli) tehtävän suorittamiseksi. Termi "valvonta" tarkoittaa yleensä tehtävien ja toimintojen tarkastelua ja ohjaamista. Mutta missä valvottua apua voidaan käyttää? Sitä käytetään enimmäkseen hahmontunnistuksen regressiossa, klusteroinnissa ja keinotekoisessa hermostossa.
Järjestelmää ohjataan malliin ladatulla tiedolla, mikä helpottaa tulevien tapahtumien ennakointia, aivan kuten tietojen kaivertaminen ennalta määrätyksi algoritmiksi ja samankaltaisten tulosten odottaminen samankaltaisesta tapahtumasta myöhemmin. Koulutus toteutetaan merkittyjen näytteiden avulla. Neuraaliverkkojen syöttösekvenssi kouluttaa rakennetta, mikä liittyy myös lähtöihin.
Algoritmi "oppii" testaustiedoista toistuvalla strategialla on osoittautunut tiedoksi ja optimoidakseen oikean vastauksen syvässä luokittelussa. Vaikka ohjatut oppimistekniikat ovat luotettavampia kuin ohjaamattomat oppimismenetelmät, ne tarvitsevat ihmisten osallistumista tietojen asianmukaiseen luokitteluun.
Regressio on tilastollinen tekniikka ennustavan muuttujan ja yhden tai useamman eksogeenisen muuttujan välisen yhteyden määrittämiseksi, ja sitä käytetään yleisesti tulevien tapahtumien ennustamiseen. Lineaarista regressioanalyysiä käytetään, koska on vain yksi riippumaton tekijä mutta yksi tulosmuuttuja.
Mitä on ohjaamaton oppiminen?
Valvomaton oppiminen on seuraavan tyyppinen hermoverkkoalgoritmi, joka käyttää strukturoimatonta raakadataa johtopäätösten tekemiseen. Valvomattoman koneoppimisen tarkoituksena on paljastaa taustalla olevat mallit tai ryhmittelyt tiedoista, joita ei ole merkitty. Sitä käytetään yleisimmin tietojen tutkimiseen. Ohjaamaton oppiminen erottuu siitä, että joko lähde ja kohde ovat tuntemattomia.
Verrattuna valvottuun oppimiseen, valvomaton koneoppiminen antaa käyttäjille mahdollisuuden suorittaa monimutkaisempaa tietojenkäsittelyä. Toisaalta valvomaton koneoppiminen saattaa olla epävakaampaa kuin muut spontaanit oppimismenetelmät. Esimerkkejä ovat segmentointi, poikkeavuuksien havaitseminen, keinohermot ja muut valvomattomat oppimistekniikat.
Koska meillä ei ole juuri mitään tietoa tiedoista, valvomattomat luokittimet ovat haastavampia kuin luokittimet. Vertailukelpoisten näytteiden ryhmittely yhteen, aallokemuunnos ja vektoriavaruusmalli ovat yleisiä valvomattomia oppimisongelmia.
Ohjaamaton oppimisalgoritmien tekniikka tapahtuu reaaliajassa eli paradigma tapahtuu nolla prosentin viiveellä ja tulos lasketaan luontotyökalussa, jolloin kaikki syötetiedot arvioidaan ja merkitään operaattorin edessä, jolloin he voivat ymmärtää useita tyylejä oppiminen ja raakadatan luokittelu. Valvomattoman oppimistekniikan suurin hyöty on reaaliaikainen tietojenkäsittely.
Tärkeimmät erot ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä
Johtopäätös
Koska yritysten on arvioitava ja hallittava, jotta ne voivat tehdä hyviä ja tarkkoja valintoja, yleistietomäärä kasvaa, tiedon louhinnasta on tulossa erittäin tärkeää nykypäivän yritysympäristössä.
Tämä selittää, miksi koneoppimisen kysyntä kasvaa, mikä edellyttää henkilöstöä, joka tuntee sekä ohjatun, puolivalvotun että ohjaamattoman koneoppimisen. On tärkeää muistaa, että jokaisella opetussuunnitelmasuunnittelulla on omat etunsa ja haitansa. Tämä tarkoittaa, että ennen kuin päätetään, mitä lähestymistapaa datan arvioinnissa käytetään, on tunnettava molemmat koneoppimistavat.
