Różnice między nadzorowanym uczeniem się i bez nadzoru
Studenci rozpoczynający uczenie maszynowe mają trudności z różnicowaniem nadzorowanego uczenia się od uczenia bez nadzoru. Wydaje się, że procedura stosowana w obu metodach uczenia się jest taka sama, co utrudnia odróżnienie obu metod uczenia się. Jednak po bacznej analizie i niezachwianej uwadze można wyraźnie zrozumieć, że istnieją znaczne różnice między uczeniem się nadzorowanym i bez nadzoru.
Uczenie się przez nadzorowanie jest jedną z metod związanych z uczeniem maszynowym, która polega na przydzielaniu oznakowanych danych, aby z tych danych można było wywnioskować pewien wzór lub funkcję. Warto zauważyć, że nadzorowane uczenie się obejmuje przydzielanie obiektu wejściowego, wektora, a jednocześnie przewidywanie najbardziej pożądanej wartości wyjściowej, która jest najczęściej określana jako sygnał nadzorczy. Najważniejszą cechą nadzorowanego uczenia się jest to, że dane wejściowe są odpowiednio znane i odpowiednio oznaczone.
Uczenie bez nadzoru jest drugą metodą algorytmu uczenia maszynowego, w której wnioski wyciągane są z nieopisanych danych wejściowych. Celem uczenia bez nadzoru jest określenie ukrytych wzorców lub grupowanie danych z nieoznaczonych danych. Jest używany głównie w analizie danych eksploracyjnych. Jedną z określających cech uczenia się bez nadzoru jest to, że zarówno wejście, jak i wyjście nie są znane.
Różnice między nadzorowanym uczeniem się i bez nadzoru
Podstawową różnicą między uczeniem się nadzorowanym a uczeniem się bez nadzoru są dane używane w obu metodach uczenia maszynowego. Warto zauważyć, że obie metody uczenia maszynowego wymagają danych, które będą analizować w celu wytworzenia określonych funkcji lub grup danych. Jednak dane wejściowe używane w nadzorowanym uczeniu są dobrze znane i są oznaczone. Oznacza to, że urządzenie ma za zadanie określić ukryte wzorce z już oznaczonych danych. Jednak dane używane w uczeniu bez nadzoru nie są znane ani oznaczone. Zadaniem maszyny jest klasyfikowanie i oznaczanie surowych danych przed określeniem ukrytych wzorców i funkcji danych wejściowych.
Uczenie maszynowe jest skomplikowaną sprawą i każda zaangażowana osoba musi być przygotowana na to, co czeka. Jedną z wyróżniających się różnic pomiędzy nadzorowanym uczeniem się a bezinte rowanym uczeniem się jest złożoność obliczeniowa. Uważa się, że uczenie się przez nadzorowanie jest złożoną metodą uczenia się, podczas gdy nienadzorowana metoda uczenia się jest mniej skomplikowana. Jednym z powodów, który sprawia, że uczenie się nadzorowane jest fakt, że trzeba zrozumieć i etykietować dane wejściowe, podczas gdy w nienadzorowanej nauki, nie jest wymagane, aby zrozumieć i etykietować dane wejściowe. To tłumaczy, dlaczego wiele osób preferowało uczenie się bez nadzoru w porównaniu z nadzorowaną metodą uczenia maszynowego.
Inną dominującą różnicą pomiędzy nadzorowanym uczeniem się a uczeniem się bez nadzoru jest dokładność wyników uzyskanych po każdym cyklu analizy maszyn. Wszystkie wyniki uzyskane dzięki nadzorowanej metodzie uczenia maszynowego są dokładniejsze i bardziej wiarygodne w porównaniu do wyników uzyskanych z bezinwazyjnej metody uczenia maszynowego. Jednym z czynników wyjaśniających, dlaczego nadzorowana metoda uczenia maszynowego zapewnia dokładne i wiarygodne wyniki, jest fakt, że dane wejściowe są dobrze znane i oznaczone, co oznacza, że urządzenie analizuje tylko ukryte wzorce. Jest to odmienna od bezobsługowej metody uczenia się, w której maszyna musi zdefiniować i oznaczyć dane wejściowe przed określeniem ukrytych wzorów i funkcji.
Warto również zauważyć, że istnieje znaczna różnica, jeśli chodzi o liczbę klas. Warto zauważyć, że wszystkie klasy stosowane w nadzorowanym uczeniu się są znane, co oznacza, że również odpowiedzi w analizie mogą być znane. Jedynym celem nadzorowanego uczenia się jest zatem określenie nieznanego klastra. Jednak nie ma wcześniejszej wiedzy o nienadzorowanej metodzie uczenia maszynowego. Ponadto liczba klas nie jest znana, co wyraźnie oznacza, że nie są znane żadne informacje, a wyników uzyskanych po analizie nie można ustalić. Ponadto ludzie zaangażowani w nienadzorowaną metodę uczenia się nie są świadomi żadnych informacji dotyczących surowych danych i oczekiwanych wyników.
Wśród innych różnic istnieje czas, po którym następuje każda metoda uczenia się. Ważne jest, aby podkreślić, że nadzorowana metoda uczenia się odbywa się w trybie off-line, podczas gdy nienadzorowana metoda uczenia się odbywa się w czasie rzeczywistym. Osoby zaangażowane w przygotowanie i etykietowanie danych wejściowych robią to offline, a analiza ukrytego wzoru odbywa się w trybie online, co neguje osoby zaangażowane w uczenie maszynowe, możliwość interakcji z maszyną podczas analizy dyskretnych danych.Jednak metoda uczenia maszynowego bez nadzoru ma miejsce w czasie rzeczywistym, tak że wszystkie dane wejściowe są analizowane i oznaczane w obecności uczących się, co pomaga im zrozumieć różne metody uczenia się i klasyfikacji surowych danych. Analiza danych w czasie rzeczywistym pozostaje najważniejszą zaletą nienadzorowanej metody uczenia się.
Tabela przedstawiająca różnice między nadzorowanym uczeniem się a uczeniem się bez nadzoru: tabela porównawcza
| Nadzorowana nauka | Uczenie bez nadzoru | |
| Dane wejściowe | Używa znanych i oznaczonych danych wejściowych | Używa nieznanych danych wejściowych |
| Złożoność obliczeniowa | Bardzo złożone w obliczeniach | Mniejsza złożoność obliczeniowa |
| Czas rzeczywisty | Wykorzystuje analizę off-line | Korzysta z analizy danych w czasie rzeczywistym |
| Liczba klas | Liczba klas jest znana | Liczba klas nie jest znana |
| Dokładność wyników | Dokładne i niezawodne wyniki | Umiarkowane dokładne i niezawodne wyniki |
Podsumowanie nadzorowanej nauki i uczenia się bez nadzoru
- Eksploracja danych staje się istotnym aspektem w obecnym świecie biznesu ze względu na wzrost ilości nieprzetworzonych danych, które organizacje muszą analizować i przetwarzać, aby mogły podejmować rozsądne i rzetelne decyzje.
- To tłumaczy, dlaczego rośnie zapotrzebowanie na uczenie maszynowe, a co za tym idzie, wymaga się osób posiadających wystarczającą wiedzę zarówno o nadzorowanym uczeniu maszynowym, jak i bez nadzoru uczenia maszynowego.
- Warto zrozumieć, że każda metoda uczenia się ma swoje zalety i wady. Oznacza to, że trzeba znać obie metody uczenia maszynowego, zanim zdecydujesz, jakiej metody użyć do analizy danych.
