Disse overvåkede og ikke-overvåkede læringsteknikker implementeres i forskjellige applikasjoner som kunstige nevrale nettverk, som er et databehandlingssystem som inneholder et stort antall i stor grad sammenhengende behandlingselementer.
Sammenligningstabel
| Grunnlag for sammenligning | Overvåket læring | Unservervised Learning |
|---|---|---|
| grunn~~POS=TRUNC | Tilbud med merkede data. | Håndterer ikke-merkede data. |
| Beregningskompleksitet | Høy | Lav |
| analyzation | offline | Sanntids |
| nøyaktighet | Produserer nøyaktige resultater | Genererer moderate resultater |
| Sub-domener | Klassifisering og regresjon | Clustering og Association regel gruvedrift |
Definisjon av veiledet læring
Overvåket læringsmetode innebærer trening av systemet eller maskinen der opplæringen settes sammen med målmønsteret (Output pattern) til systemet for å utføre en oppgave. Vanligvis overvåker betyr å observere og veilede utførelsen av oppgavene, prosjektet og aktiviteten. Men hvor overvåket læring kan implementeres? Først og fremst er det implementert i maskininnlæringsregressjon og kluster og nevrale nettverk.
Nå, hvordan trener vi en modell? Modellen styres ved hjelp av å laste modellen med kunnskapen, for å forenkle forutsigelsen av fremtidige tilfeller. Det bruker merkede datasett for trening. De kunstige nevrale nettverkene som inngangsmønsteret trener nettverket, som også er knyttet til utgangsmønsteret.
Definisjon av ikke-overvåket læring
Unservervised Learning- modell innebærer ikke målutgang, noe som betyr at ingen opplæring leveres til systemet. Systemet må selv lære gjennom å bestemme og tilpasse seg strukturelle egenskaper i inngangsmønstrene. Det bruker maskinlæringsalgoritmer som trekker konklusjoner på umerkede data.
Den uforsiktige læring virker på mer kompliserte algoritmer sammenlignet med den veilede læring fordi vi har sjeldne eller ingen opplysninger om dataene. Det skaper et mindre håndterbart miljø som maskinen eller systemet har til formål å generere resultater for oss. Hovedformålet med den uforsiktige læring er å søke enheter som grupper, klynger, dimensjonsreduksjon og utførelse av tetthetestimering.
Viktige forskjeller mellom overvåket og unsupervised læring
- Overvåket læringsteknikk omhandler de merkede dataene hvor utdatamønstrene er kjent for systemet. Til tross for, fungerer ikke-overvåket læring med umerkede data, der utgangen bare er basert på samlingen av oppfatninger.
- Når det gjelder kompleksiteten er den veilede læringsmetoden mindre kompleks, mens ikke-overvåket læringsmetode er mer komplisert.
- Den veilede læring kan også utføre offlineanalyse mens uovervåket læring anvender sanntidsanalyse.
- Resultatet av den veilede læringsteknikken er mer nøyaktig og pålitelig. I motsetning til dette oppstår uønsket læring moderate, men pålitelige resultater.
- Klassifisering og regresjon er de typer problemene som løses under den veilede læringsmetoden. Omvendt inkluderer uovervåket læring klynger og tilknyttede regelgruveproblemer.
Konklusjon
Overvåket læring er teknikken for å utføre en oppgave ved å gi opplæring, inngangs- og utgangsmønstre til systemene, mens uovervåket læring er en selvlærende teknikk der systemet må oppdage egenskapene til inngangspopulasjonen alene og ikke tidligere sett av kategorier er brukt.
