Skirtumas tarp prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi
Turinys
Privalomas ir neprižiūrimas mokymasis yra mašininio mokymosi paradigmos, kurios naudojamos sprendžiant užduočių klasę, mokantis iš patirties ir veiklos rezultatų. Prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis daugiausia skiriasi tuo, kad prižiūrimas mokymasis apima atvaizdą nuo įvesties iki esminio išėjimo. Priešingai, neprižiūrimo mokymosi tikslas nėra pateikti rezultatus reaguojant į konkretų įvestį, o jis atranda duomenų modelius.
Šie prižiūrimi ir neprižiūrimi mokymosi būdai yra įgyvendinami įvairiose programose, tokiose kaip dirbtiniai neuroniniai tinklai, tai yra duomenų apdorojimo sistemos, turinčios daugybę iš esmės tarpusavyje susijusių duomenų tvarkymo elementų.
-
- Palyginimo diagrama
- Apibrėžimas
- Pagrindiniai skirtumai
- Išvada
Palyginimo diagrama
| Palyginimo pagrindas | Prižiūrimas mokymasis | Neprižiūrimas mokymasis |
|---|---|---|
| Pagrindinis | Sandoriai su pažymėtais duomenimis. | Tvarko nepaženklintus duomenis. |
| Skaičiavimo sudėtingumas | Aukštas | Žemas |
| Analizė | Neprisijungęs | Realiu laiku |
| Tikslumas | Pateikia tikslius rezultatus | Suteikia vidutinius rezultatus |
| Subdomenai | Klasifikavimas ir regresija | Klasterizacijos ir asociacijos taisyklių gavyba |
Privalomo mokymosi apibrėžimas
Prižiūrimas mokymasis Metodas apima sistemos ar mašinos mokymą, kai mokymo komplektai kartu su tiksliniu modeliu (išvesties modeliu) yra pateikiami sistemai užduočiai atlikti. Paprastai prižiūrėti reiškia stebėti ir vadovauti užduočių vykdymui, projektui ir veiklai. Bet kur galima įgyvendinti prižiūrimą mokymąsi? Pirmiausia, tai įgyvendinama mašininio mokymosi regresijos ir klasterių bei neuronų tinkluose.
Dabar, kaip mokome modelį? Modelio sudarymas padeda įkeliant modelį žinioms, kad būtų lengviau numatyti būsimus atvejus. Mokymui naudojami pažymėti duomenų rinkiniai. Dirbtiniai neuroniniai tinklai įvesties šabloną treniruoja tinklą, kuris taip pat yra susijęs su išvesties modeliu.
Neprižiūrimo mokymosi apibrėžimas
Neprižiūrimas mokymasis modelis neapima tikslinės išvesties, tai reiškia, kad sistema nėra mokoma. Sistema turi išmokti pati, nustatydama ir pritaikydama pagal įvesties modelių struktūrines savybes. Tam naudojami mašininio mokymosi algoritmai, kurie daro išvadas apie nepaženklintus duomenis.
Neprižiūrimas mokymasis veikia sudėtingesniais algoritmais, palyginti su prižiūrimu mokymu, nes informacijos apie duomenis turime retai arba neturime. Tai sukuria mažiau valdomą aplinką, nes mašina ar sistema skirta mums pasiekti rezultatų. Pagrindinis neprižiūrimo mokymosi tikslas yra ieškoti subjektų, tokių kaip grupės, klasteriai, mažinti matmenis ir atlikti tankio vertinimą.
- Prižiūrimas mokymosi būdas susijęs su pažymėtais duomenimis, kai sistemai yra žinomi išvesties duomenų modeliai. Priešingai, neprižiūrimas mokymasis veikia su nepaženklintais duomenimis, kurių išvestis remiasi tik suvokimo rinkimu.
- Kalbant apie sudėtingumą, prižiūrimas mokymosi metodas yra ne toks sudėtingas, o neprižiūrimas mokymosi metodas yra sudėtingesnis.
- Prižiūrimas mokymasis taip pat gali atlikti analizę neprisijungus, o neprižiūrimas mokymasis apima realiojo laiko analizę.
- Prižiūrimo mokymosi metodo rezultatas yra tikslesnis ir patikimesnis. Priešingai, neprižiūrimas mokymasis duoda vidutiniškus, bet patikimus rezultatus.
- Klasifikavimas ir regresija yra tipų problemos, išspręstos vadovaujant mokymosi metodu. Priešingai, neprižiūrimas mokymasis apima klasterizacijos ir asociatyvias taisyklių nustatymo problemas.
Išvada
Prižiūrimas mokymasis yra užduoties atlikimo būdas, užtikrinant mokymo, įvesties ir išvesties modelius sistemoms, tuo tarpu neprižiūrimas mokymasis yra savaiminio mokymosi būdas, kai sistema turi atrasti įvestų asmenų ypatybes savarankiškai, be jokių ankstesnių kategorijų. yra naudojami.
