Privalomo ir neprižiūrimo mokymosi skirtumai

Studentai, įsitraukę į mašinų mokymąsi, patyrė sunkumų atskirti prižiūrimą mokymąsi nuo neprižiūrimo mokymosi. Atrodo, kad abiejuose mokymosi metoduose naudojama ta pati procedūra, dėl kurios sunku atskirti du mokymosi metodus. Tačiau atidžiai ištyrus ir nekreipiant dėmesio, galima aiškiai suprasti, kad tarp prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi yra didelių skirtumų..

• Kas yra prižiūrimas mokymasis?

Prižiūrimas mokymasis yra vienas iš metodų, susijusių su mašininiu mokymu, kuris apima pažymėtų duomenų paskirstymą, kad iš tų duomenų būtų galima išskaičiuoti tam tikrą modelį ar funkciją. Verta paminėti, kad prižiūrimas mokymasis apima įvesties objekto, vektoriaus, paskirstymą, tuo pačiu numatant labiausiai norimą išėjimo vertę, kuri dažniausiai vadinama priežiūros signalu. Esminė prižiūrimo mokymosi savybė yra ta, kad įvesties duomenys yra žinomi ir tinkamai paženklinti.

• Kas yra neprižiūrimas mokymasis?

Neprižiūrimas mokymasis yra antrasis mašininio mokymosi algoritmo metodas, kai išvados daromos iš nepaženklintų įvesties duomenų. Neprižiūrimo mokymosi tikslas yra nustatyti paslėptus modelius ar grupavimą pagal nepaženklintus duomenis. Jis dažniausiai naudojamas tiriamųjų duomenų analizei. Vienas iš neapibrėžto mokymosi požymių yra tas, kad nežinomas nei įėjimas, nei išėjimas.

Privalomo ir neprižiūrimo mokymosi skirtumai

1. Įvesties duomenys prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi metu

Pagrindinis skirtumas tarp prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi yra duomenys, naudojami pagal bet kurį mašininio mokymosi metodą. Verta paminėti, kad abiems mašininio mokymosi metodams reikalingi duomenys, kuriuos jie išanalizuos, kad gautų tam tikras funkcijas ar duomenų grupes. Tačiau prižiūrimo mokymosi metu naudojami įvesties duomenys yra gerai žinomi ir ženklinami. Tai reiškia, kad aparato užduotis yra tik nustatyti paslėptus modelius pagal jau paženklintus duomenis. Tačiau duomenys, naudojami be priežiūros, nėra žinomi ir nepaženklinami. Neapdorotų duomenų suskirstymas į kategorijas ir etikečių žymėjimas prieš nustatant paslėptus įvesties duomenų modelius ir funkcijas yra mašinos darbas.

2. Kompiuterinis prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi sudėtingumas

Mašinų mokymasis yra sudėtingas reikalas ir kiekvienas dalyvaujantis asmuo turi būti pasirengęs atlikti užduotį. Vienas iš ryškiausių prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi skirtumų yra skaičiavimo sudėtingumas. Sakoma, kad prižiūrimas mokymasis yra sudėtingas mokymosi metodas, o neprižiūrimas mokymasis yra ne toks sudėtingas. Viena iš priežasčių, sukeliančių prižiūrimą mokymosi reikalą, yra ta, kad mokydamasis neprižiūrimo mokymosi asmuo turi suprasti ir paženklinti įvestis, neprivalo suprasti ir paženklinti įvesties. Tai paaiškina, kodėl daugelis žmonių mieliau renkasi neprižiūrimą mokymąsi, palyginti su prižiūrimu mašininio mokymosi metodu.

3. Prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi rezultatų tikslumas

Kitas vyraujantis skirtumas tarp prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi yra rezultatų, pateiktų po kiekvieno mašininės analizės ciklo, tikslumas. Visi rezultatai, gauti iš prižiūrimo mašininio mokymosi metodo, yra tikslesni ir patikimesni, palyginti su rezultatais, gautais iš neprižiūrimo mašininio mokymosi metodo. Vienas iš veiksnių, paaiškinančių, kodėl prižiūrimas mašininio mokymosi metodas duoda tikslius ir patikimus rezultatus, yra tas, kad įvesties duomenys yra gerai žinomi ir paženklinti, o tai reiškia, kad mašina analizuos tik paslėptus modelius. Tai skirtingai nuo neprižiūrimo mokymosi metodo, kai mašina, prieš nustatydama paslėptus modelius ir funkcijas, turi apibrėžti ir pažymėti įvesties duomenis..

4. Valdomo ir neprižiūrimo mokymosi klasių skaičius

Taip pat verta paminėti, kad kalbant apie klasių skaičių yra didelis skirtumas. Verta paminėti, kad visos klasės, naudojamos prižiūrimame mokymesi, yra žinomos, o tai reiškia, kad greičiausiai bus žinomi ir analizės atsakymai. Todėl vienintelis prižiūrimo mokymosi tikslas yra nustatyti nežinomą grupę. Tačiau nėra jokių išankstinių žinių apie neprižiūrimą mašininio mokymosi metodą. Be to, klasių skaičius nėra žinomas, o tai aiškiai reiškia, kad nėra žinoma jokios informacijos, o rezultatų, gautų atlikus analizę, neįmanoma nustatyti. Be to, žmonės, kurie naudojasi neprižiūrimais mokymosi būdais, nežino jokios informacijos apie pirminius duomenis ir tikėtinus rezultatus.

5. Realaus laiko mokymasis prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi metu

Be kitų skirtumų, yra laikas, po kurio vyksta kiekvienas mokymosi metodas. Svarbu pabrėžti, kad prižiūrimas mokymosi metodas vyksta neprisijungus, o neprižiūrimas - realiu laiku. Žmonės, dalyvaujantys rengiant ir ženklinant įvesties duomenis, tai daro neprisijungę, o paslėpto modelio analizė atliekama internetu, o tai atima galimybę mašinų mokymosi procese dalyvaujantiems žmonėms bendrauti su mašina analizuojant atskirus duomenis. Tačiau neprižiūrimas mašininio mokymosi metodas vyksta realiu laiku tokiu būdu, kad visi pradiniai duomenys būtų analizuojami ir paženklinami dalyvaujant besimokantiesiems, o tai padeda jiems suprasti įvairius mokymosi metodus ir neapdorotų duomenų klasifikavimą. Duomenų realiu laiku analizė išlieka svarbiausiu neprižiūrimo mokymosi metodo pranašumu.

Lentelė, kurioje pateikiami prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi skirtumai: palyginimo lentelė

	Prižiūrimas mokymasis	Neprižiūrimas mokymasis
Įvesties duomenys	Naudoja žinomus ir pažymėtus įvesties duomenis	Naudoja nežinomus įvesties duomenis
Skaičiavimo sudėtingumas	Labai sudėtingas skaičiavimas	Mažiau skaičiavimo sudėtingumo
Realus laikas	Naudojama neprisijungus analizė	Naudoja duomenų realiojo laiko analizę
Klasių skaičius	Žinomas klasių skaičius	Klasių skaičius nežinomas
Rezultatų tikslumas	Tikslūs ir patikimi rezultatai	Vidutiniškai tikslūs ir patikimi rezultatai

Prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi santrauka

• Duomenų gavyba tampa svarbiu aspektu dabartiniame verslo pasaulyje dėl išaugusių neapdorotų duomenų, kuriuos organizacijoms reikia analizuoti ir apdoroti, kad jie galėtų priimti pagrįstus ir patikimus sprendimus..
• Tai paaiškina, kodėl auga mašinų mokymosi poreikis, taigi žmonėms, turintiems pakankamai žinių apie prižiūrimą mašinų mokymąsi ir neprižiūrimus mašinų mokymus, reikia.
• Verta suprasti, kad kiekvienas mokymosi metodas turi savų pranašumų ir trūkumų. Tai reiškia, kad prieš nuspręsdami, kurį metodą naudosite duomenims analizuoti, turite būti susipažinęs su abiem mašininio mokymosi metodais.