Šie prižiūrimi ir nekontroliuojami mokymosi metodai įgyvendinami įvairiose programose, pvz., Dirbtiniuose neuroniniuose tinkluose, kurie yra duomenų apdorojimo sistemos, turinčios didžiulį skaičių tarpusavyje susijusių apdorojimo elementų.
Palyginimo diagrama
| Palyginimo pagrindas | Prižiūrimas mokymasis | Neapžiūrimas mokymasis |
|---|---|---|
| Pagrindinis | Susiję su pažymėtais duomenimis. | Tvarko nepažymėtus duomenis. |
| Skaičiavimo sudėtingumas | Aukšta | Žemas |
| Analizė | Neprisijungęs | Realaus laiko |
| Tikslumas | Pateikiami tikslūs rezultatai | Sukuria vidutinius rezultatus |
| Subdomenai | Klasifikavimas ir regresija | Klasterizacijos ir asociacijos taisyklių gavyba |
Stebėto mokymosi apibrėžimas
Prižiūrimas mokymosi metodas apima sistemos arba mašinos mokymą, kur treniruočių rinkiniai kartu su tiksliniu modeliu (išvesties modelis) pateikiami sistemai užduoties vykdymui. Paprastai prižiūri priemones stebėti ir vadovauti užduočių, projekto ir veiklos vykdymui. Bet kur galima vykdyti prižiūrimą mokymąsi? Visų pirma, jis įgyvendinamas mašininio mokymosi regresijos ir klasterio bei neuronų tinkluose.
Dabar, kaip mokyti modelį? Modeliu vadovaujamasi įkėlus modelį su žiniomis, siekiant palengvinti būsimų atvejų prognozavimą. Mokymui ji naudoja pažymėtus duomenų rinkinius. Dirbtinis nervų tinklas, įvesties modelis, traukia tinklą, kuris taip pat yra susijęs su išvesties modeliu.
Nepriklausomo mokymosi apibrėžimas
Nereikalingas mokymosi modelis neapima tikslinės produkcijos, o tai reiškia, kad sistemai nėra mokoma. Sistema turi pats mokytis nustatydama ir pritaikydama pagal įvesties modelių struktūrines charakteristikas. Jis naudoja mašinų mokymosi algoritmus, kurie daro išvadas apie nepažymėtus duomenis.
Nekontroliuojamas mokymasis atlieka sudėtingesnius algoritmus, lyginant su prižiūrimu mokymu, nes mes turime retą informaciją apie duomenis. Tai sukuria mažiau valdomą aplinką kaip mašiną ar sistemą, skirtą rezultatams generuoti. Pagrindinis nekontroliuojamo mokymosi tikslas yra ieškoti subjektų, tokių kaip grupės, klasteriai, matmenų mažinimas ir tankumo įvertinimas.
Pagrindiniai skirtumai tarp prižiūrimų ir nekontroliuojamų mokymų
- Prižiūrimas mokymosi metodas yra susijęs su ženklinamais duomenimis, kai sistemos duomenys yra žinomi. Priešingai, nekontroliuojamas mokymasis veikia su neužrašytais duomenimis, kuriuose produkcija yra pagrįsta tik suvokimų rinkiniu.
- Kalbant apie sudėtingumą, prižiūrimas mokymosi metodas yra mažiau sudėtingas, o neprižiūrimas mokymosi metodas yra sudėtingesnis.
- Prižiūrimas mokymasis taip pat gali atlikti neprisijungus analizę, o nekontroliuojamas mokymasis atlieka realaus laiko analizę.
- Prižiūrimos mokymosi technikos rezultatas yra tikslesnis ir patikimesnis. Priešingai, nekontroliuojamas mokymasis sukuria nedidelius, bet patikimus rezultatus.
- Klasifikavimas ir regresija - tai problemos, išspręstos taikant prižiūrimą mokymosi metodą. Ir atvirkščiai, nekontroliuojamas mokymasis apima grupavimo ir asociatyvių taisyklių kalnakasybos problemas.
Išvada
Prižiūrimas mokymasis yra užduoties atlikimo metodas, suteikiantis sistemoms mokymo, įvesties ir išvesties modelius, o nekontroliuojamas mokymasis yra savarankiškas mokymosi būdas, pagal kurį sistema turi atrasti įvesties populiacijos savybes savo ir be išankstinio kategorijų rinkinio naudojami.
