Dessa övervakade och oövervakade inlärningstekniker implementeras i olika tillämpningar, såsom konstgjorda neurala nätverk som är ett databehandlingssystem som innehåller ett stort antal i huvudsak sammanlänkade behandlingselement.
Jämförelsediagram
| Grunder för jämförelse | Övervakad lärande | Unsupervised Learning |
|---|---|---|
| Grundläggande | Erbjudanden med märkta data. | Hanterar omärkta data. |
| Beräkningskomplexitet | Hög | Låg |
| analyzation | Off-line | Realtid |
| Noggrannhet | Ger noggranna resultat | Genererar måttliga resultat |
| Sub-domäner | Klassificering och regression | Clustering och Association regel gruvdrift |
Definition av övervakad lärande
Övervakad inlärningsmetod innebär utbildning av systemet eller maskinen där träningen sätts tillsammans med målmönstret (Output Pattern) tillhandahålls till systemet för att utföra en uppgift. Övervaka typiskt att observera och styra utförandet av uppgifter, projekt och aktivitet. Men, där övervakat lärande kan genomföras? Primärt är det implementerat i maskininlärning Regression och Cluster och neurala nätverk.
Nu, hur tränar vi en modell? Modellen styrs med hjälp av att ladda modellen med kunskapen, för att underlätta förutsägelsen av framtida fall. Det använder märkta dataset för träningen. De konstgjorda neurala nätmena insignalmönstret utbildar nätverket som också är associerat med utgångsmönstret.
Definition av oövervakad lärande
Unsupervised Learning- modellen innebär inte målutmatningen vilket innebär att ingen utbildning ges till systemet. Systemet måste själv lära sig genom att bestämma och anpassa sig enligt de strukturella egenskaperna i ingångsmönstren. Det använder maskininlärningsalgoritmer som drar slutsatser om omärkta data.
Det obesvarade lärandet fungerar på mer komplicerade algoritmer jämfört med det övervakade lärandet eftersom vi har sällsynta eller inga uppgifter om data. Det skapar en mindre hanterbar miljö eftersom maskinen eller systemet är avsett att generera resultat för oss. Huvudsyftet med det oövervakade lärandet är att söka enheter som grupper, kluster, dimensioneringsreduktion och utföra täthetsberäkning.
Viktiga skillnader mellan övervakat och oövervakat lärande
- Övervakad inlärningsteknik behandlar de märkta data där utdatamönstret är känt för systemet. Däremot arbetar det oövervakade lärandet med omärkta data där produktionen bara bygger på uppsamlingen av uppfattningar.
- När det gäller komplexiteten är övervakad inlärningsmetod mindre komplex medan oövervakad inlärningsmetod är mer komplicerad.
- Det övervakade lärandet kan också utföra offlineanalys medan oövervakat lärande använder realtidsanalys.
- Resultatet av den övervakade inlärningstekniken är mer exakt och tillförlitlig. Däremot genererar oövervakat lärande måttliga men pålitliga resultat.
- Klassificering och regression är de typer av problem som löses under den övervakade inlärningsmetoden. Omvänt inkluderar oövervakat lärande klyvnings- och associativ regelgruvproblem.
Slutsats
Övervakat lärande är tekniken för att utföra en uppgift genom att tillhandahålla tränings-, inmatnings- och utmatningsmönster till systemen medan oövervakat lärande är en självinlärningsteknik där systemet måste upptäcka egenskaperna hos ingångspopulationen i sig och ingen tidigare uppsättning kategorier används.
