Обучение под присмотром против обучения без присмотра
Такие термины, как контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, используются в контексте машинного обучения и искусственного интеллекта, которые приобретают все большее значение с каждым днем. Машинное обучение для непрофессионала - это алгоритмы, которые управляются данными и делают машинное обучение с помощью примеров. Есть два типа обучения; а именно, контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, которые сбивают с толку студентов, поскольку между ними много общего. Однако, несмотря на дублирование, в этой статье будут освещены различия.
В ближайшие годы мы, вероятно, станем свидетелями роста развития машинного обучения, чтобы упростить и ускорить решение проблем бизнеса. Наем сотрудников для решения простых бизнес-задач устарел бы, если бы использовались концепции контролируемого и неконтролируемого обучения.
Что такое контролируемое обучение?
Это тип обучения, при котором машинное обучение осуществляется с помощью отзывов пользователей. Большая часть исследований в области машинного обучения и искусственного интеллекта до настоящего времени была сосредоточена на контролируемом обучении. Например, папка спама в вашей электронной почте заполняется иногда даже важными письмами, которые отправляются на нее непреднамеренно. Система работает на основе машинного обучения, который уведомляет алгоритм, относящийся к анализу спама. Система использует эту информацию для фильтрации сообщений и отправки их в папку со спамом, уменьшая количество ложных срабатываний. В поисковой системе алгоритм работает на основе ссылки, которая была нажата первой при открытии результатов поиска. Это приводит к улучшению результатов поиска для пользователя. Однако у контролируемого обучения есть определенные недостатки, так как машина имеет смутное представление о том, что правильно, а что нет. Эта человеческая обратная связь часто накладывает ограничения на будущее использование контролируемого обучения.
Что такое обучение без учителя?
Мы живем во времена, когда мы постоянно ищем лучшую производительность на машинах, будь то данные видеонаблюдения, данные GPS, данные онлайн-транзакций, данные сканирования компьютеров, данные сканирования безопасности и так далее. Организации и правительства хотят, чтобы машины, которые не нуждаются или не требуют контролируемых данных от людей, приносили лучшие результаты. Это, конечно, требует гораздо больших усилий в направлении автоматизации, и хотя маловероятно, чтобы обучение без учителя заменило обучение под наблюдением в ближайшем будущем, гибридные подходы, скорее всего, появятся в ближайшем будущем, что будет быстрее и более эффективнее, чем те результаты, которые мы получаем в настоящее время под контролем обучения.
В чем разница между контролируемым и неконтролируемым обучением?
• Контролируемое обучение и неконтролируемое обучение - это два разных подхода к работе для улучшения автоматизации или искусственного интеллекта..
• При обучении под наблюдением существует обратная связь с человеком для лучшей автоматизации, тогда как при обучении без учителя ожидается, что машина обеспечит лучшую производительность без участия человека..
• Гибридные подходы - более вероятные решения в ближайшем будущем, которые используют как контролируемое, так и неконтролируемое обучение..