Näitä valvottuja ja valvomattomia oppimistekniikoita toteutetaan erilaisissa sovelluksissa, kuten keinotekoisissa hermoverkoissa, joka on tietojenkäsittelyjärjestelmät, jotka sisältävät suuren määrän suurelta osin toisiinsa yhteydessä olevia käsittelyelementtejä.
Vertailukaavio
| Vertailun perusteet | Valvottu oppiminen | Valvomaton oppiminen |
|---|---|---|
| perustiedot | Tarjoaa merkityt tiedot. | Käsittelee merkitsemättömät tiedot. |
| Laskennallinen monimutkaisuus | Korkea | Matala |
| analysoinnille | Poissa | Reaaliaika |
| tarkkuus | Tuottaa tarkkoja tuloksia | Luo kohtalaisia tuloksia |
| Aliverkkotunnuksissa | Luokittelu ja regressio | Klusterointi- ja yhdistyssääntöjen louhinta |
Valvottavan oppimisen määritelmä
Valvottu oppimismenetelmä sisältää sen järjestelmän tai koneen koulutuksen, jossa harjoituskokonaisuudet yhdessä tavoitekuvion (Output pattern) kanssa toimitetaan järjestelmälle tehtävän suorittamiseksi. Tavallisesti valvoo keinoja tarkkailla ja ohjata tehtävien, projektin ja toiminnan toteuttamista. Mutta missä valvottu oppiminen voidaan toteuttaa? Ensisijaisesti se toteutetaan koneen oppimisen regressio- ja klusteri- ja neuroverkoissa.
Miten nyt kouluttaa mallia? Malli ohjataan mallin lataamisen avulla tietämyksen avulla tulevien esiintymien ennustamisen helpottamiseksi. Koulutuksessa käytetään leimattuja aineistoja. Keinotekoiset hermoverkot, joiden sisääntulomalli kuljettaa verkkoa, joka on myös liitetty lähtökuvioon.
Määrittelemätön oppiminen
Valvomaton oppimismalli ei sisällä tavoitetulosta, mikä tarkoittaa, että järjestelmälle ei järjestetä koulutusta. Järjestelmän on itse opittava määrittämällä ja mukauttamalla sisääntulomallien rakenteelliset ominaisuudet. Se käyttää koneen oppimisalgoritmeja, jotka tekevät päätelmiä merkitsemättömistä tiedoista.
Valvomaton oppiminen toimii monimutkaisemmissa algoritmeissa verrattuna valvottuun oppimiseen, koska meillä on harvinaisia tietoja tai tietoja ei ole. Se luo vähemmän hallittavan ympäristön kuin kone tai järjestelmä, joka on tarkoitettu tuottamaan tuloksia meille. Valvomattoman oppimisen päätavoitteena on etsiä sellaisia kokonaisuuksia, kuten ryhmät, klusterit, ulottuvuuden pienentäminen ja tiheyden arviointi.
Valvotun ja valvomattoman oppimisen keskeiset erot
- Valvottu oppimistekniikka käsittelee leimattuja tietoja, joissa tulostustietomallit ovat järjestelmän tiedossa. Sitä vastoin valvomaton oppiminen toimii leimaamattomilla tiedoilla, joissa tuotos perustuu vain havaintojen kokoelmaan.
- Kun on kyse monimutkaisuudesta, valvottu oppimismenetelmä on vähemmän monimutkainen, kun taas valvomaton oppimismenetelmä on monimutkaisempi.
- Valvottu oppiminen voi myös suorittaa offline-analyysin, kun taas valvomaton oppiminen käyttää reaaliaikaisia analyysejä.
- Valvotun oppimistekniikan tulos on tarkempi ja luotettavampi. Sen sijaan valvomaton oppiminen tuottaa kohtalaisia mutta luotettavia tuloksia.
- Luokittelu ja regressio ovat valvotun oppimismenetelmän mukaisesti ratkaistavia ongelmia. Sitä vastoin valvomaton oppiminen sisältää klusteroinnin ja assosiatiivisten sääntöjen louhinnan ongelmat.
johtopäätös
Valvottu oppiminen on tekniikka, jolla tehtävä voidaan toteuttaa tarjoamalla järjestelmille koulutus-, syöttö- ja lähtökuviot, kun taas valvomaton oppiminen on itsestään oppimisen tekniikka, jossa järjestelmän on löydettävä syöttöpopulaation piirteet omalla ja ilman aiempaa luokkakokonaisuutta käytetään.
