Tavsiye, 2021

Editörün Seçimi

Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Fark

Denetimli ve Denetimsiz öğrenme, deneyim ve performans ölçütünden öğrenerek görev sınıfını çözmede kullanılan makine öğrenme paradigmalarıdır. Denetimli ve Denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenmenin girdiden temel çıktıya kadar eşlemeyi içerdiğinden temel olarak farklılık gösterir. Aksine, denetimsiz öğrenme, belirli girdilerin cevabında çıktı üretmeyi amaçlamaz, bunun yerine verideki kalıpları keşfeder.

Bu denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme teknikleri, çok sayıda birbirine bağlı işlem elemanı içeren bir veri işleme sistemi olan yapay sinir ağları gibi çeşitli uygulamalarda uygulanmaktadır.

Karşılaştırma Tablosu

Karşılaştırma için temelDenetimli ÖğrenmeDenetimsiz Öğrenme
TemelEtiketli veri ile ilgilenir.Etiketlenmemiş verileri yönetir.
Hesaplamalı karmaşıklıkYüksekDüşük
AnalyzationÇevrimdışıGerçek zaman
doğruluk
Doğru sonuçlar üretirOrta derecede sonuç üretir
Alt etki
Sınıflandırma ve regresyon
Kümeleme ve Dernek kural madenciliği

Denetimli Öğrenmenin Tanımı

Denetlenen öğrenme yöntemi, bir görevi yerine getirmek için sisteme hedef kalıbı (Çıktı kalıbı) ile birlikte verilen eğitimin verildiği sistemin veya makinenin eğitilmesini içerir. Tipik olarak denetleme, görevlerin, projenin ve faaliyetlerin yürütülmesini gözlemlemek ve yönlendirmek anlamına gelir. Ancak, denetimli öğrenme nerede uygulanabilir? Öncelikle, makine öğrenmesi Regresyon ve Küme ve Yapay Sinir Ağlarında uygulanmaktadır.

Şimdi, bir modeli nasıl eğitiriz? Gelecekteki örneklerin öngörülmesini kolaylaştırmak için, modelin bilgiyle yüklenmesiyle model yönlendirilir. Eğitim için etiketli veri kümelerini kullanır. Yapay sinir ağları giriş deseni, çıkış deseni ile de ilişkili olan ağı eğitir.

Denetimsiz Öğrenmenin Tanımı

Denetimsiz Öğrenme modeli, hedef çıktıyı kapsamaz; bu, sisteme eğitim verilmediği anlamına gelir. Sistem, girdi düzenlerindeki yapısal özelliklere göre belirleyerek ve uyarlayarak kendi başına öğrenmelidir. Etiketlenmemiş veriler üzerinde sonuçlar çıkaran makine öğrenme algoritmaları kullanır.

Denetimsiz öğrenme, denetlenen öğrenmeye kıyasla daha karmaşık algoritmalar üzerinde çalışır, çünkü veriler hakkında nadiren veya hiç bilgi yoktur. Bizim için sonuç üretmeyi amaçlayan makine veya sistem olarak daha az yönetilebilir bir ortam yaratır. Denetimsiz öğrenmenin temel amacı, gruplar, kümeler, boyutluluk azaltma gibi varlıkları aramak ve yoğunluk tahminini gerçekleştirmektir.

Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Temel Farklılıklar

  1. Denetimli öğrenme tekniği, çıktı veri desenlerinin sistem tarafından bilindiği etiketli verilerle ilgilenir. Buna karşılık olarak, denetimsiz öğrenme, çıktının yalnızca algıların toplanmasına dayandığı etiketsiz verilerle çalışır.
  2. Karmaşıklık söz konusu olduğunda, denetlenen öğrenme yöntemi daha az karmaşıkken denetimsiz öğrenme yöntemi daha karmaşıktır.
  3. Denetimli öğrenme çevrimdışı analiz de yapabilir, denetimsiz öğrenme gerçek zamanlı analiz kullanır.
  4. Denetimli öğrenme tekniğinin sonucu daha doğru ve güvenilirdir. Buna karşılık, denetimsiz öğrenme, ılımlı fakat güvenilir sonuçlar vermektedir.
  5. Sınıflandırma ve regresyon, denetlenen öğrenme yöntemiyle çözülen problem türleridir. Tersine, denetimsiz öğrenme kümeleme ve ilişkisel kural madenciliği sorunlarını da içerir.

Sonuç

Denetimli öğrenme, sistemlere eğitim, girdi ve çıktı kalıpları sağlayarak bir görevi yerine getirme tekniğidir; oysa denetlenmemiş öğrenme, sistemin girdi grubunun özelliklerini kendi başına keşfetmesi gereken ve önceden bir kategori grubu bulunmadığı kendi kendine öğrenme tekniğidir. kullanılmış.

Top