Ieteicams, 2020

Redaktora Izvēle

Starpība starp uzraudzītu un nepārraudzītu mācīšanos

Uzraudzīta un nepārraudzīta mācīšanās ir mašīnu mācīšanās paradigmas, ko izmanto, lai atrisinātu uzdevumu klasi, mācoties no pieredzes un darbības rādītāja. Uzraudzītā un nepārraudzītā mācīšanās galvenokārt atšķiras ar to, ka pārraudzītā mācīšanās ietver kartēšanu no ieejas uz būtisko rezultātu. Gluži pretēji, nekontrolēta mācīšanās mērķis nav radīt produkciju konkrētā ieguldījuma atbildē, bet tā atklāj datu modeļus.

Šīs uzraudzītās un nepārraudzītās mācīšanās metodes tiek īstenotas dažādās lietojumprogrammās, piemēram, mākslīgajos neironu tīklos, kas ir datu apstrādes sistēmas, kas satur lielu skaitu savstarpēji saistītu apstrādes elementu.

Salīdzinājuma diagramma

Salīdzināšanas pamatsUzraudzīta mācīšanāsNeuzraudzīta mācīšanās
PamataDarījumi ar iezīmētiem datiem.Rīko neparakstītos datus.
Aprēķina sarežģītībaAugstsZems
AnalizēšanaBezsaistēĪsts laiks
Precizitāte
Izveido precīzus rezultātusIzveido mērenu rezultātu
Apakšdomēni
Klasifikācija un regresija
Klasterizācijas un asociācijas noteikumu ieguve

Uzraudzītās mācīšanās definīcija

Uzraudzītā mācīšanās metode ietver sistēmas vai mašīnas apmācību, kur apmācības kopas kopā ar mērķa modeli (izejas modelis) tiek nodrošinātas sistēmai uzdevuma veikšanai. Parasti uzrauga līdzekļus, lai novērotu un vadītu uzdevumu izpildi, projektu un darbību. Bet kur var īstenot uzraudzīto mācīšanos? Pirmkārt, tas tiek īstenots mašīnas apguves regresijas un klasteru un neironu tīklos.

Tagad, kā mēs apmācām modeli? Šis modelis tiek vadīts, izmantojot modeli ar zināšanām, lai atvieglotu nākotnes gadījumu prognozēšanu. Apmācībai tā izmanto iezīmētas datu kopas. Mākslīgie neironu tīkli, ieejas modelis apmāca tīklu, kas ir saistīts arī ar izejas modeli.

Nepārraudzītas mācīšanās definīcija

Neuzraudzītais mācību modelis neietver mērķa produkciju, kas nozīmē, ka sistēmai netiek nodrošināta apmācība. Sistēmai pašam ir jāmācās, nosakot un pielāgojot atbilstoši strukturālajām iezīmēm ievades modeļos. Tas izmanto mašīnmācības algoritmus, kas izdara secinājumus par nenorādītiem datiem.

Nekontrolēta mācīšanās darbojas sarežģītākos algoritmos, salīdzinot ar uzraudzīto mācīšanos, jo mums ir reti vai nav informācijas par datiem. Tā rada mazāk pārvaldāmu vidi kā mašīnu vai sistēmu, kas paredzēta, lai radītu rezultātus mums. Galvenais nepārraudzītās mācīšanās mērķis ir meklēt vienības, piemēram, grupas, kopas, dimensiju samazināšanu un veikt blīvuma aprēķinu.

Galvenās atšķirības starp uzraudzītu un nepārraudzītu mācīšanos

  1. Uzraudzītā mācīšanās metode attiecas uz iezīmētajiem datiem, kur izejas datu modeļi ir zināmi sistēmai. Pretstatā nepārraudzītajam darbam ir neiezīmēti dati, kuros produkcija ir balstīta tikai uz uztveres kolekciju.
  2. Runājot par sarežģītību, pārraudzītā mācīšanās metode ir mazāk sarežģīta, bet nepārraudzīta mācību metode ir sarežģītāka.
  3. Uzraudzītā mācīšanās var veikt arī bezsaistes analīzi, turpretī nepārraudzīta mācīšanās izmanto reālā laika analīzi.
  4. Uzraudzītās mācīšanās metodes rezultāts ir precīzāks un ticamāks. Turpretī nekontrolēta mācīšanās rada mērenus, bet uzticamus rezultātus.
  5. Klasifikācija un regresija ir problēmas, kas atrisinātas saskaņā ar uzraudzīto mācību metodi. Un otrādi, nekontrolēta mācīšanās ietver kopu veidošanas un asociācijas noteikumu ieguves problēmas.

Secinājums

Uzraudzīta mācīšanās ir uzdevums, kas veic uzdevumu izpildi, nodrošinot sistēmām apmācības, ievades un izejas modeļus, bet bez uzraudzības mācīšanās ir pašmācības metode, kurā sistēmai ir jāatklāj ievades populācijas pazīmes pēc savas un bez iepriekšējas kategoriju kopas tiek izmantoti.

Top