Рекомендуємо, 2022

Вибір Редакції

Різниця між контрольованим навчанням та навчанням без нагляду

Під наглядом і непідконтрольним навчанням використовуються парадигми машинного навчання, які використовуються при вирішенні класу завдань шляхом вивчення досвіду і результативності. Навчане і непідконтрольне навчання в основному відрізняються тим, що навчання під наглядом передбачає відображення вхідних даних на суттєвий результат. Навпаки, безконтрольне навчання не має на меті виробляти вихід у відповідь на конкретний вхід, а виявляє закономірності в даних.

Ці методи керування, що підлягають нагляду та без нагляду, реалізуються в різних додатках, таких як штучні нейронні мережі, які є системами обробки даних, що містять величезну кількість значною мірою взаємопов'язаних елементів обробки.

Діаграма порівняння

Основа для порівнянняКонтрольоване навчанняНавчання без нагляду
ОсновнийОбговорюється з позначеними даними.Обробляє неметовані дані.
Обчислювальна складністьВисокийНизький
АналізОфлайнРеальний час
Точність
Дає точні результатиСтворює середні результати
Піддомени
Класифікація та регресія
Кластеризація та асоціація правил видобутку

Визначення контрольованого навчання

Метод навчання під наглядом передбачає підготовку системи або машини, де навчальні комплекти разом з цільовим шаблоном (Output pattern) надаються системі для виконання завдання. Типово контролюють засоби спостереження та керівництва виконанням завдань, проекту та діяльності. Але де можна здійснювати навчання під наглядом? У першу чергу, вона реалізована в машинному навчанні регресійних і кластерних і нейронних мереж.

Як же нам навчити модель? Модель керується за допомогою завантаження моделі зі знанням, щоб полегшити прогнозування майбутніх екземплярів. Вона використовує позначені набори даних для навчання. Штучні нейронні мережі, що вводяться, тренують мережу, яка також пов'язана з вихідною схемою.

Визначення неконтрольованого навчання

Модель непідконтрольного навчання не передбачає цільового випуску, що означає відсутність навчання в системі. Система повинна самостійно вчитися шляхом визначення і адаптації відповідно до структурних характеристик вхідних моделей. Він використовує алгоритми машинного навчання, які роблять висновки про немечених даних.

Безконтрольне навчання працює над більш складними алгоритмами в порівнянні з контрольованим навчанням, тому що ми маємо рідкісні або відсутні дані про дані. Це створює менш кероване середовище, як машина або система, призначені для отримання результатів для нас. Головною метою безнавченого навчання є пошук таких об'єктів, як групи, кластери, зменшення розмірності та оцінка густини.

Ключові відмінності між контрольованим та непідконтрольним навчанням

  1. Методика керованого навчання має справу з позначеними даними, де система вихідних даних відома. На відміну від цього, навчання без нагляду працює з немеченими даними, в яких висновок просто базується на зборі уявлень.
  2. Коли справа доходить до складності, метод навчання під наглядом є менш складним, тоді як метод навчання без нагляду є більш складним.
  3. Під контрольованим навчанням також може проводитися офлайн-аналіз, тоді як без нагляду використовується аналіз у реальному часі.
  4. Результат техніки навчання під наглядом є більш точним і надійним. Навпаки, безконтрольне навчання генерує помірні, але достовірні результати.
  5. Класифікація та регресія - це типи проблем, які вирішуються за методом навчання під наглядом. І навпаки, безнавчане навчання включає проблеми кластеризації та асоціативного правила.

Висновок

Контрольоване навчання - це методика виконання завдання шляхом забезпечення навчальних, вхідних та вихідних моделей системам, тоді як безнавчане навчання є технікою самонавчання, в якій система повинна виявляти особливості вхідної популяції за власним бажанням і без попереднього набору категорій. використовуються.

Top