Различия между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением

Студенты, решившиеся заниматься машинным обучением, испытывают трудности в дифференциации контролируемого обучения от неконтролируемого обучения. Похоже, что процедура, используемая в обоих методах обучения, одинакова, что затрудняет различие между двумя методами обучения. Однако, при внимательном рассмотрении и неослабном внимании, можно ясно понять, что существуют существенные различия между обучением под наблюдением и без присмотра.

• Что такое контролируемое обучение?

Контролируемое обучение - это один из методов, связанных с машинным обучением, который включает в себя распределение помеченных данных, чтобы из этих данных можно было определить определенный шаблон или функцию. Стоит отметить, что контролируемое обучение включает в себя выделение входного объекта, вектора, в то же время ожидая наиболее желаемого выходного значения, которое в основном называется контрольным сигналом. Суть в том, что контролируемое обучение заключается в том, что входные данные известны и имеют соответствующую маркировку.

• Что такое обучение без учителя?

Неконтролируемое обучение является вторым методом алгоритма машинного обучения, в котором выводы основаны на немаркированных входных данных. Цель неконтролируемого обучения состоит в том, чтобы определить скрытые шаблоны или группирование данных из немаркированных данных. Это в основном используется в разведочном анализе данных. Одним из определяющих символов обучения без учителя является то, что и вход, и выход неизвестны.

Различия между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением

1. Исходные данные в контролируемом обучении и в обучении без учителя

Основное различие между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением заключается в данных, используемых в любом из методов машинного обучения. Стоит отметить, что оба метода машинного обучения требуют данных, которые они будут анализировать для получения определенных функций или групп данных. Однако входные данные, используемые в контролируемом обучении, хорошо известны и имеют маркировку. Это означает, что перед машиной стоит задача определения скрытых шаблонов по уже помеченным данным. Однако данные, используемые в обучении без учителя, не известны и не помечены. Работа машины состоит в том, чтобы классифицировать и маркировать необработанные данные, прежде чем определять скрытые шаблоны и функции входных данных..

2. Вычислительная сложность в контролируемом обучении и в обучении без учителя

Машинное обучение является сложным делом, и любой человек должен быть готов к выполнению поставленной задачи. Одно из существенных отличий между обучением под наблюдением и обучением без присмотра - сложность вычислений. Говорят, что контролируемое обучение является сложным методом обучения, в то время как неконтролируемый метод обучения менее сложен. Одна из причин, которая делает контролируемое обучение делом, заключается в том, что нужно понимать и маркировать входные данные, в то время как при обучении без учителя не требуется понимать и маркировать входные данные. Это объясняет, почему многие люди предпочитают неконтролируемое обучение по сравнению с контролируемым методом машинного обучения..

3. Точность результатов контролируемого обучения и обучения без учителя

Другое преобладающее различие между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением заключается в точности результатов, полученных после каждого цикла машинного анализа. Все результаты, полученные с помощью контролируемого метода машинного обучения, являются более точными и надежными по сравнению с результатами, полученными от неконтролируемого метода машинного обучения. Одним из факторов, объясняющих, почему контролируемый метод машинного обучения дает точные и надежные результаты, является то, что входные данные хорошо известны и маркированы, что означает, что машина будет анализировать только скрытые шаблоны. Это не похоже на неконтролируемый метод обучения, когда машина должна определять и маркировать входные данные, прежде чем определять скрытые шаблоны и функции..

4. Количество классов в контролируемом обучении и в обучении без учителя

Стоит также отметить, что существует существенная разница в количестве классов. Стоит отметить, что все классы, используемые в контролируемом обучении, известны, а это значит, что ответы в анализе, вероятно, будут известны. Поэтому единственной целью контролируемого обучения является определение неизвестного кластера. Тем не менее, нет никаких предварительных знаний в неконтролируемом методе машинного обучения. Кроме того, число классов не известно, что ясно означает, что информация не известна, и результаты, полученные после анализа, не могут быть установлены. Более того, люди, вовлеченные в неконтролируемый метод обучения, не знают никакой информации о необработанных данных и ожидаемых результатах..

5. Обучение в режиме реального времени в режиме обучения под наблюдением и обучения без учителя

Среди других различий существует время, после которого происходит каждый метод обучения. Важно подчеркнуть, что контролируемый метод обучения происходит в автономном режиме, а неконтролируемый метод обучения - в режиме реального времени. Люди, занимающиеся подготовкой и маркировкой входных данных, делают это в автономном режиме, пока анализ скрытого паттерна проводится онлайн, что лишает людей, участвующих в машинном обучении, возможность взаимодействовать с машиной, когда она анализирует дискретные данные. Однако неконтролируемый метод машинного обучения происходит в режиме реального времени, так что все входные данные анализируются и маркируются в присутствии учащихся, что помогает им понимать различные методы обучения и классификации необработанных данных. Анализ данных в реальном времени остается наиболее значимой заслугой неконтролируемого метода обучения.

Таблица, показывающая различия между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением: сравнительная таблица

	Контролируемое обучение	Обучение без учителя
Входные данные	Использует известные и помеченные входные данные	Использует неизвестные входные данные
Вычислительная сложность	Очень сложный в вычислениях	Меньше вычислительной сложности
В реальном времени	Использует автономный анализ	Использует анализ данных в реальном времени
Количество классов	Количество классов известно	Количество классов не известно
Точность результатов	Точные и надежные результаты	Умеренные, точные и надежные результаты

Резюме контролируемого обучения и неконтролируемого обучения

• Интеллектуальный анализ данных становится важным аспектом в современном деловом мире из-за увеличения необработанных данных, которые организации должны анализировать и обрабатывать, чтобы они могли принимать обоснованные и надежные решения.
• Это объясняет, почему растет потребность в машинном обучении, и, следовательно, требуются люди с достаточными знаниями как контролируемого машинного обучения, так и неконтролируемого машинного обучения..
• Стоит понимать, что каждый метод обучения имеет свои преимущества и недостатки. Это означает, что необходимо разбираться в обоих методах машинного обучения, прежде чем определять, какой метод использовать для анализа данных..