Forskel mellem overvåget og uovervåget læring

Overvåget vs Uvedvaret læring

Den Begreber som underviset læring og uovervåget læring bruges i forbindelse med maskinindlæring og kunstig intelligens, der er vigtige for hver dag. Maskinindlæring til lege er algoritmer, der er datastyrede og laver en maskine ved hjælp af eksempler. Der er to typer læring; nemlig overvåget læring og ukontrolleret læring, der forvirrer eleverne, da der er mange ligheder mellem de to. Men på trods af overlappende er der forskelle, der vil blive fremhævet i denne artikel.

I de kommende år vil vi sandsynligvis vidne til en stigning i udviklingen af ​​maskinindlæring for at gøre forretningsproblemer lettere og hurtigere. Ansættelse af medarbejdere til at løse simple forretningsproblemer ville blive forældet ved hjælp af begreberne overvåget og uovervåget læring.

Hvad er tilsynet med at lære?

Dette er en type læring, hvor maskinindlæring foregår ved hjælp af input fra brugere. Meget af forskningen inden for maskinindlæring og kunstig intelligens til dato har fokuseret på overvåget læring. For eksempel bliver spam-mappen i din email fyldt med nogle gange endda vigtige mails, der kommer utilsigtet. Systemet arbejder på grundlag af maskinindlæring, der underretter en algoritme vedrørende analyse af spam. Systemet bruger oplysningerne til at filtrere meddelelser og sende dem til spammappe, hvilket reducerer falske positiver. I en søgemaskine fungerer algoritmen ud fra linket, der klikkes først, når det åbner søgeresultater. Dette fører til forbedringer i søgeresultaterne for en bruger. Der er dog visse ulemper ved undervisning, da maskinen har en vag idé om, hvad der er rigtigt og hvad der er galt. Denne menneskelige tilbagemelding sætter ofte begrænsninger for den fremtidige brug af overvåget læring.

Hvad er unservervised Learning?

Vi lever i tider, hvor vi kigger efter bedre ydeevne fra maskiner hele tiden, om det er CCTV-data, GPS-data, online transaktionsdata, maskin scanningsdata, sikkerheds scanningsdata osv. Organisationer og regeringer ønsker maskiner, der ikke har brug for eller kræver overvåget data fra mennesker for at få bedre resultater. Dette kræver selvfølgelig meget mere indsats i retning af automatisering, og selv om det ikke er sandsynligt, at den ukontrollerede læring vil erstatte overvåget læring i den nærmeste fremtid, vil de hybride tilgange sandsynligvis fremstå i den nærmeste fremtid, som bliver hurtigere og mere effektiv end de resultater, som vi får igennem under tilsyn.

Hvad er forskellen mellem Supervised og Unsupervised Learning?

• Overvåget læring og ukontrolleret læring er to forskellige tilgange til at arbejde for bedre automatisering eller kunstig intelligens.

• Under ledet læring er der menneskelig tilbagemelding for bedre automatisering, mens maskinen i forbindelse med ukontrolleret læring forventes at give bedre resultater uden menneskelige input.

• Hybridiseringsmetoder er mere sandsynlige løsninger i den nærmeste fremtid, der gør brug af både overvåget og uovervåget læring.