Felügyelt és nem felügyelt tanulás
Az olyan kifejezéseket, mint a felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás a gépi tanulással és a mesterséges intelligencia kontextusában használják, amelyek napról napra egyre fontosabbak. A gépi tanulás a laikusok számára adatvezérelt algoritmusok, amelyek példák segítségével gépi tanulást tesznek lehetővé. A tanulásnak két típusa van; nevezetesen a felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás, amelyek összezavarják a tanulókat, mivel sok hasonlóság van a kettő között. Az átfedés ellenére azonban vannak különbségek, amelyeket ebben a cikkben kiemelünk.
Az elkövetkező években valószínűleg a gépi tanulás fejlődésének növekedésének lehetünk tanúi, hogy könnyebbé és gyorsabbá tegyük az üzleti problémák kezelését. A felügyelt és felügyelet nélküli tanulás fogalmát használva elavulttá válna az alkalmazottak felvétele egyszerű üzleti problémák megoldására.
Mi az a felügyelt tanulás?
Ez egy olyan tanulási típus, ahol a gépi tanulás a felhasználóktól származó bemenetek segítségével történik. A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia területén eddig végzett kutatások nagy része a felügyelt tanulásra összpontosított. Például az e-mailben lévő spam mappa megtelik, néha még fontos levelek is véletlenül eljutnak oda. A rendszer gépi tanuláson alapul, amely értesíti a kéretlen levelek elemzésére vonatkozó algoritmust. A rendszer az információkat az üzenetek szűrésére és a spam mappába küldésére használja, csökkentve a hamis pozitív eredményeket. Egy keresőben az algoritmus a keresési eredmények megnyitásakor először kattintott link alapján működik. Ez a felhasználó keresési eredményeinek javulásához vezet. A felügyelt tanulásnak azonban vannak bizonyos hátrányai, mivel a gépnek homályos elképzelése van arról, hogy mi a helyes és mi a helytelen. Ez az emberi visszajelzés gyakran korlátozza a felügyelt tanulás jövőbeni használatát.
Mi az a felügyelet nélküli tanulás?
Olyan időket élünk, amikor folyamatosan jobb teljesítményt keresünk a gépektől, legyen szó CCTV adatokról, GPS adatokról, online tranzakciós adatokról, gépi szkennelési adatokról, biztonsági szkennelési adatokról stb. A szervezetek és a kormányok azt akarják, hogy olyan gépek jobb eredményeket érjenek el, amelyeknek nincs szükségük vagy nem igényelnek felügyelt adatokat az emberektől. Ez természetesen sokkal több erőfeszítést igényel az automatizálás irányába, és bár nem valószínű, hogy a felügyelet nélküli tanulás a közeljövőben felváltja a felügyelt tanulást, a közeljövőben valószínűleg megjelennek a hibrid megközelítések, amelyek gyorsabbak és jobbak lesznek. hatékonyabb, mint azok az eredmények, amelyeket jelenleg a felügyelt tanuláson keresztül érünk el.
Mi a különbség a felügyelt és a nem felügyelt tanulás között?
• A felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás két különböző megközelítés a jobb automatizálás vagy a mesterséges intelligencia érdekében.
• A felügyelt tanulás során emberi visszacsatolás van a jobb automatizálás érdekében, míg a felügyelet nélküli tanulás esetén a gép várhatóan jobb teljesítményt nyújt emberi beavatkozás nélkül.
• A hibrid megközelítések valószínűbb megoldások a közeljövőben, amelyek mind a felügyelt, mind a nem felügyelt tanulást alkalmazzák.
