Atšķirība starp pārraudzītu un neuzraudzītu mācīšanos

Pārraudzīta vai neuzraudzīta mācīšanās

Tādus apzīmējumus kā supervīzija un neuzraudzība tiek izmantoti mašīnmācības un mākslīgā intelekta kontekstā, kas ar katru dienu kļūst arvien nozīmīgāki. Mašīnmācība nespeciālistam ir algoritmi, kas ir virzīti uz datiem un liek mašīnām mācīties, izmantojot piemērus. Pastāv divu veidu mācīšanās; proti, pārraudzīta mācīšanās un nepiespiesta mācīšanās, kas mulsina studentus, jo starp abiem ir daudz līdzību. Tomēr, neraugoties uz pārklāšanos, šajā rakstā tiks uzsvērtas atšķirības.

Nākamajos gados mēs, iespējams, būsim liecinieki mašīnmācības attīstības pieaugumam, lai atvieglotu un paātrinātu biznesa problēmu risināšanu. Darbinieku nolīgšana, lai risinātu vienkāršas biznesa problēmas, būtu novecojusi, izmantojot uzraudzītas un neuzraudzītas mācīšanās jēdzienus.

Kas ir uzraudzītā mācīšanās??

Šis ir mācīšanās veids, kurā mašīnmācība notiek ar lietotāju ievadītu palīdzību. Liela daļa pētījumu līdz šim mašīnmācības un mākslīgā intelekta jomā bija vērsta uz kontrolētām mācībām. Piemēram, e-pasta surogātpasta mape tiek piepildīta ar dažkārt pat svarīgiem pasts, kas tajā netīšām nonāk. Sistēma darbojas uz mašīnmācības pamata, kas paziņo algoritmu, kas attiecas uz surogātpasta analīzi. Sistēma izmanto informāciju, lai filtrētu ziņojumus un nosūtītu tos uz surogātpastu mapi, samazinot nepatiesu pozitīvu rezultātu. Meklētājprogrammā algoritms darbojas, pamatojoties uz saiti, uz kuru vispirms noklikšķina, atverot meklēšanas rezultātus. Tas noved pie lietotāja meklēšanas rezultātu uzlabojumiem. Tomēr uzraudzītā mācībā ir zināmi trūkumi, jo mašīnai ir neskaidrs priekšstats par to, kas ir pareizi un kas ir nepareizi. Šī cilvēku atgriezeniskā saite bieži ierobežo pārraudzīto mācību turpmāko izmantošanu.

Kas ir neuzraudzīta mācīšanās?

Mēs dzīvojam laikos, kad mēs visu laiku meklējam labāku mašīnu veiktspēju neatkarīgi no tā, vai tie ir videonovērošanas dati, GPS dati, tiešsaistes darījumu dati, mašīnu skenēšanas dati, drošības skenēšanas dati utt. Organizācijas un valdības vēlas, lai mašīnām, kurām nav vajadzīgi vai nepieciešami cilvēku uzraudzīti dati, būtu labāki rezultāti. Protams, tas prasa daudz vairāk pūļu automatizācijas virzienā, un, lai arī maz ticams, ka tuvākajā nākotnē neuzraudzīta mācīšanās aizstās uzraudzītu mācīšanos, visdrīzāk tuvākajā nākotnē parādīsies hibrīdas pieejas, kas būs ātrākas un vairāk efektīvāki nekā rezultāti, ko pašlaik iegūstam, pārraugot mācības.

Kāda ir atšķirība starp pārraudzītu un nepārraudzītu mācīšanos??

• Pārraudzīta mācīšanās un nepārraudzīta mācīšanās ir divas dažādas pieejas, kā strādāt pie labākas automatizācijas vai mākslīgā intelekta.

• Pārraudzītā mācībā ir pieejama cilvēku atgriezeniskā saite labākai automatizācijai, turpretim neuzraudzītā apguvē paredzēts, ka mašīna nodrošinās labākus sniegumus bez cilvēku ieguldījuma..

• Hibrīdās pieejas, visticamāk, tuvākajā nākotnē ir risinājumi, kas izmanto gan uzraudzītu, gan nepārraudzītu mācīšanos.