Diferència entre aprenentatge supervisat i no tutelat
Content
L’aprenentatge tutelat i no tutelat són els paradigmes d’aprenentatge automàtic que s’utilitzen per resoldre la classe de tasques mitjançant l’aprenentatge de l’experiència i la mesura de rendiment. L’aprenentatge supervisat i no tutelat difereixen principalment pel fet que l’aprenentatge supervisat implica el mapeig de l’entrada a la sortida essencial. Per contra, l’aprenentatge no supervisat no pretén produir sortida en la resposta de l’entrada particular sinó que descobreix patrons de dades.
Aquestes tècniques d’aprenentatge supervisat i no supervisat s’implementen en diverses aplicacions com ara xarxes neuronals artificials, que és un sistema de processament de dades que conté un gran nombre d’elements de processament enllaçats en gran mesura.
-
- Gràfic de comparació
- Definició
- Diferències claus
- Conclusió
Gràfic de comparació
| Bases per a la comparació | Aprenentatge supervisat | Aprenentatge no vigilat |
|---|---|---|
| Bàsic | Ofertes amb dades etiquetades | Gestiona dades sense etiquetes. |
| Complexitat computacional | Alt | baix |
| Analització | Fora de línia | Temps real |
| Precisió | Produeix resultats precisos | Genera resultats moderats |
| Subdominis | Classificació i regressió | La mineria de regles d’agrupament i associació |
Definició d’Aprenentatge Supervisat
Aprenentatge tutelat El mètode consisteix en l'entrenament del sistema o màquina on es proporciona al sistema conjuntament amb el patró objectiu (patró de sortida) per realitzar una tasca. Supervisar normalment significa observar i guiar l’execució de les tasques, el projecte i l’activitat. Però, on es pot implementar un aprenentatge dirigit? Principalment, s’implementa a les xarxes de regressió i aprenentatge automàtic de cluster i neuronals.
Ara, com entrenem un model? El model es guia amb l'ajuda de carregar el model amb els coneixements, per facilitar la predicció de casos futurs. Utilitza conjunts de dades etiquetats per a la formació. Les xarxes neuronals artificials del patró d’entrada entrenen la xarxa que també s’associa amb el patró de sortida.
Definició d’aprenentatge no vigilat
Aprenentatge no vigilat el model no implica la sortida objectiu, el que significa que no es proporciona cap formació al sistema. El sistema ha d’aprendre pel seu compte mitjançant la determinació i l’adaptació d’acord amb les característiques estructurals dels patrons d’entrada. Utilitza algoritmes d’aprenentatge automàtic que treuen conclusions sobre dades sense etiquetes.
L’aprenentatge no supervisat funciona amb algoritmes més complicats en comparació amb l’aprenentatge supervisat perquè tenim informació rara o nul·la sobre les dades. Crea un entorn menys manejable com la màquina o el sistema destinats a generar resultats per a nosaltres. L’objectiu principal de l’aprenentatge no supervisat és cercar entitats com grups, clústers, reducció de dimensionalitat i realitzar estimació de densitat.
- La tècnica d’aprenentatge supervisat tracta de les dades marcades on el sistema coneix les pautes de dades de sortida. En contraposició, l’aprenentatge no supervisat funciona amb dades sense etiquetar en què la sortida només es basa en la recollida de percepcions.
- Quan es tracta de la complexitat, el mètode d’aprenentatge supervisat és menys complex mentre que el mètode d’aprenentatge no supervisat és més complicat.
- L’aprenentatge supervisat també pot realitzar anàlisis fora de línia, mentre que l’aprenentatge no supervisat utilitza anàlisis en temps real.
- El resultat de la tècnica d’aprenentatge supervisat és més precís i fiable. En canvi, l’aprenentatge no supervisat genera resultats moderats però fiables.
- Classificació i regressió són els tipus de problemes resolts pel mètode d’aprenentatge supervisat. Per contra, l’aprenentatge no supervisat inclou problemes d’agrupament i mineria de regles associatives.
Conclusió
L’aprenentatge supervisat és la tècnica de realitzar una tasca proporcionant pautes de formació, d’entrada i de sortida als sistemes, mentre que l’aprenentatge no supervisat és una tècnica d’autoaprenentatge en què el sistema ha de descobrir les característiques de la població d’entrada per si mateixa i cap conjunt de categories prèvia. s’utilitzen.
