Forskellen mellem overvåget og uovervåget læring
Indhold
Overvåget og uovervåget læring er maskinlæringsparadigmer, der bruges til at løse klassen af opgaver ved at lære af erfaringen og ydeevnen. Den overvågede og ikke-overvågede læring adskiller sig hovedsageligt af, at overvåget læring involverer kortlægning fra input til det essentielle output. Tværtimod sigter ikke-overvåget læring ikke at producere output som svar på det bestemte input, men det opdager mønstre i data.
Disse overvågede og ikke-overvågede læringsteknikker implementeres i forskellige applikationer, såsom kunstige neurale netværk, som er et databehandlingssystemer, der indeholder et stort antal stort set sammenkoblede behandlingselementer.
-
- Sammenligningstabel
- Definition
- Vigtige forskelle
- Konklusion
Sammenligningstabel
| Grundlag for sammenligning | Overvåget læring | Uovervåget læring |
|---|---|---|
| Grundlæggende | Handler med mærkede data. | Håndterer umærkede data. |
| Computational kompleksitet | Høj | Lav |
| analyzation | Offline | Realtid |
| Nøjagtighed | Producerer nøjagtige resultater | Genererer moderate resultater |
| Sub-domæner | Klassificering og regression | Clustering og Association styre minedrift |
Definition af Supervised Learning
Overvåget læring metode involverer træning af systemet eller maskinen, hvor træningssættet sammen med målmønsteret (Outputmønster) leveres til systemet til udførelse af en opgave. Overvåge typisk midler til at observere og vejlede udførelsen af opgaver, projekt og aktivitet. Men hvor overvåget læring kan implementeres? Primært implementeres det i maskinlæringen Regression og Cluster og Neural Network.
Nu, hvordan træner vi en model? Modellen styres ved hjælp af at indlæse modellen med viden for at lette forudsigelsen af fremtidige tilfælde. Den bruger mærkede datasæt til træningen. De kunstige neurale netværk inputmønsteret træner netværket, som også er forbundet med outputmønsteret.
Definition af uovervåget læring
Uovervåget læring modellen involverer ikke måloutput, hvilket betyder, at der ikke gives træning til systemet. Systemet skal lære af sig selv gennem bestemmelse og tilpasning i henhold til de strukturelle egenskaber i inputmønstrene. Den bruger maskinlæringsalgoritmer, der drager konklusioner om umærkede data.
Den uovervågede læring fungerer på mere komplicerede algoritmer sammenlignet med den overvågede læring, fordi vi har sjældne eller ingen oplysninger om dataene. Det skaber et mindre håndterbart miljø, da maskinen eller systemet er beregnet til at generere resultater for os. Hovedmålet med den uovervågede læring er at søge enheder som grupper, klynger, dimensionalitetsreduktion og udføre tæthedsestimering.
- Overvåget indlæringsteknik omhandler de mærkede data, hvor outputdatamønstrene er kendt af systemet. I modsætning hertil fungerer den uovervågede læring med umærkede data, hvor outputene netop er baseret på indsamlingen af opfattelser.
- Når det kommer til kompleksiteten, er den overvågede læringsmetode mindre kompliceret, mens uovervåget læringsmetode er mere kompliceret.
- Den overvågede læring kan også udføre offline-analyse, hvorimod ikke-overvåget læring anvender analyser i realtid.
- Resultatet af den overvågede læringsteknik er mere nøjagtig og pålidelig. I modsætning hertil genererer uovervåget læring moderate, men pålidelige resultater.
- Klassificering og regression er de typer problemer, der løses under den overvågede læringsmetode. Omvendt inkluderer uovervåget læring klyngeforhold og tilknyttede regelmineproblemer.
Konklusion
Overvåget læring er teknikken for at udføre en opgave ved at give træning, input og output mønstre til systemerne, hvorimod uovervåget læring er en selvlærende teknik, hvor systemet er nødt til at opdage funktionerne i inputpopulationen af sig selv og intet tidligere sæt kategorier er brugt.
