Atšķirība starp pārraudzītu un neuzraudzītu mācīšanos
Saturs
Vadīta un neuzraudzīta mācīšanās ir mašīnmācīšanās paradigmas, kuras tiek izmantotas uzdevumu klases risināšanā, mācoties no pieredzes un izpildes rādītāja. Uzraudzītā un neuzraudzītā mācīšanās galvenokārt atšķiras ar to, ka uzraudzītā mācīšanās ietver kartēšanu no ieguldījuma līdz būtiskajam rezultātam. Tieši pretēji, neuzraudzītas mācīšanās mērķis nav radīt rezultātu, reaģējot uz konkrēto ievadi, tā vietā tiek atklāti datu modeļi.
Šīs pārraudzītās un neuzraudzītās mācību metodes tiek ieviestas dažādās lietojumprogrammās, piemēram, mākslīgajos neironu tīklos, kas ir datu apstrādes sistēmas, kas satur milzīgu skaitu savstarpēji saistītu apstrādes elementu.
-
- Salīdzināšanas tabula
- Definīcija
- Galvenās atšķirības
- Secinājums
Salīdzināšanas tabula
| Salīdzināšanas pamats | Pārraudzīta mācīšanās | Nepietiekama apmācība |
|---|---|---|
| Pamata | Darījumi ar marķētiem datiem. | Apstrādā datus, kas nav marķēti. |
| Skaitļošanas sarežģītība | Augsts | Zems |
| Analīze | Bezsaistē | Īsts laiks |
| Precizitāte | Rada precīzus rezultātus | Rada mērenus rezultātus |
| Apakšdomēni | Klasifikācija un regresija | Klasteru un asociācijas noteikumu izstrāde |
Vadītas mācīšanās definīcija
Vadīta mācīšanās metode ietver sistēmas vai mašīnas apmācību, kur apmācības komplekti kopā ar mērķa modeli (izvades modeli) tiek nodrošināti sistēmai uzdevuma veikšanai. Parasti uzraudzīt nozīmē novērot un vadīt uzdevumus, projektu un darbību izpildi. Bet kur var īstenot uzraudzītu mācīšanos? Pirmkārt, tas tiek ieviests mašīnmācīšanās regresijas un klasteru un neironu tīklos.
Tagad, kā mēs apmācām modeli? Lai atvieglotu nākotnes gadījumu prognozēšanu, modelis tiek virzīts, izmantojot modeļa iekraušanu zināšanās. Apmācībai tiek izmantotas marķētas datu kopas. Mākslīgo neironu tīklu ievades shēma trenē tīklu, kas arī ir saistīts ar izvades modeli.
Neuzraudzītas mācīšanās definīcija
Nepietiekama apmācība modelis neietver mērķa izvadi, kas nozīmē, ka sistēmai netiek nodrošināta apmācība. Sistēmai ir jāiemācās pašai, nosakot un pielāgojot atbilstoši ievades shēmu strukturālajām īpašībām. Tas izmanto mašīnmācīšanās algoritmus, kas izdara secinājumus par nemarķētiem datiem.
Neuzraudzītas mācības darbojas ar sarežģītākiem algoritmiem, salīdzinot ar uzraudzītajām mācībām, jo mums ir reti informācija par šiem datiem vai to nav vispār. Tas rada mazāk pārvaldāmu vidi, kā mašīna vai sistēma, kas paredzēta, lai mums radītu rezultātus. Neuzraudzītās mācīšanās galvenais mērķis ir meklēt tādas vienības kā grupas, kopas, izmēru samazināšanu un veikt blīvuma novērtēšanu.
- Uzraudzītā mācīšanās tehnika attiecas uz marķētajiem datiem, ja sistēmai ir zināmi izejas datu paraugi. Pretēji tam, neuzraudzīta mācīšanās darbojas ar datiem bez etiķetēm, kuru iznākums ir balstīts tikai uz uztveres vākšanu.
- Runājot par sarežģītību, uzraudzītā mācību metode ir mazāk sarežģīta, savukārt neuzraudzītā mācību metode ir sarežģītāka.
- Pārraudzītajās mācībās var veikt arī bezsaistes analīzi, turpretī nepārraudzītajās mācībās tiek izmantota reālā laika analīze.
- Pārraudzītās mācību tehnikas rezultāts ir precīzāks un ticamāks. Turpretī neuzraudzīta mācīšanās dod mērenus, bet ticamus rezultātus.
- Klasifikācija un regresija ir to problēmu veidi, kuras tiek atrisinātas ar uzraudzītu mācību metodi. Un otrādi, nepieskatītā mācīšanās ietver klasterizācijas un asociatīvās likumu ieguves problēmas.
Secinājums
Vadīta mācīšanās ir uzdevuma izpildes paņēmiens, nodrošinot sistēmām apmācības, ievades un izvades modeļus, savukārt neuzraudzīta mācīšanās ir pašmācības paņēmiens, kurā sistēmai pašai ir jāatrod ieejas grupas iezīmes un nav iepriekšēju kategoriju kopuma. tiek izmantoti.
