Відмінності між контрольованим навчанням та непідконтрольним навчанню

Студенти, що займаються машинним навчанням, відчувають труднощі в відмежуванні контрольованого навчання від некерованого навчання. Схоже, що процедура, що застосовується в обох методах навчання, однакова, що ускладнює диференціювання двох методів навчання. Однак при уважному та непохитному увазі можна чітко зрозуміти, що існують значні відмінності між контрольованим та непідконтрольним навчанню..

• Що таке контрольоване навчання?

Контрольоване навчання - це один із методів, пов’язаних з машинним навчанням, який включає розподіл мічених даних, щоб з цих даних можна було вивести певну закономірність або функцію. Варто зазначити, що контрольоване навчання передбачає виділення вхідного об'єкта, вектора, при цьому передбачуючи найбільш бажане вихідне значення, яке здебільшого називають контрольним сигналом. Основна властивість контрольованого навчання полягає в тому, що вхідні дані відомі та позначені належним чином.

• Що таке непідконтрольне навчання?

Непідконтрольне навчання є другим методом алгоритму машинного навчання, де умовиводи беруться з немечених вхідних даних. Метою непідконтрольного навчання є визначення прихованих зразків або групування даних із немечених даних. Він здебільшого використовується при дослідницькому аналізі даних. Одним із визначальних символів непідконтрольного навчання є те, що і вхід, і вихід не відомі.

Відмінності між контрольованим навчанням та непідконтрольним навчанню

1. Вхідні дані в контрольоване навчання та без нагляду

Основна відмінність між контрольованим навчанням та некерованим навчанням - це дані, що використовуються в будь-якому методі машинного навчання. Варто зазначити, що обидва методи машинного навчання потребують даних, які вони будуть аналізувати для отримання певних функцій або груп даних. Однак вхідні дані, які використовуються при контрольованому навчанні, добре відомі і мають маркування. Це означає, що на машину покладається лише роль визначення прихованих шаблонів з уже мічених даних. Однак дані, які використовуються в навчанні без нагляду, не відомі і не позначені маркіровкою. Це робота машини, щоб класифікувати та маркувати необроблені дані перед визначенням прихованих шаблонів та функцій вхідних даних.

2. Комплексна обчислюваність у контрольованому навчанні та безконтрольному навчанні

Машинне навчання - справа складна, і будь-яка людина, яка займається, повинна бути готова до виконання завдань. Однією з відмінностей між контрольованим навчанням та непідконтрольним навчанням є обчислювальна складність. Навчальне навчання, як кажуть, є складним методом навчання, тоді як непідвладний метод навчання є менш складним. Однією з причин, що спричиняє справу під контролем навчання, є той факт, що під час непідконтрольного навчання треба розуміти та маркувати вкладені дані, не потрібно розуміти та маркувати матеріали. Це пояснює, чому багато людей віддають перевагу навчанню без нагляду в порівнянні з контрольованим методом машинного навчання.

3. Точність результатів контрольованого навчання та непідконтрольного навчання

Інша переважаюча різниця між контрольованим навчанням та непідконтрольним навчанню полягає в точності результатів, отриманих після кожного циклу машинного аналізу. Усі результати, отримані від контрольованого методу машинного навчання, є більш точними та надійними порівняно з результатами, отриманими від непідконтрольного методу машинного навчання. Один з факторів, що пояснює, чому контрольований метод машинного навчання дає точні та достовірні результати, тому що вхідні дані добре відомі та марковані, що означає, що машина буде аналізувати лише приховані схеми. Це на відміну від непідконтрольного методу навчання, коли машина повинна визначати та маркувати вхідні дані перед визначенням прихованих шаблонів та функцій.

4. Кількість класів з контрольованого навчання та без нагляду

Варто також зазначити, що суттєва різниця є щодо кількості занять. Варто зазначити, що всі класи, які використовуються при контрольованому навчанні, відомі, що означає, що відповіді в аналізі, ймовірно, будуть відомі. Отже, єдиною метою контрольованого навчання є визначення невідомого кластеру. Однак попередніх знань щодо непідконтрольного методу машинного навчання немає. Крім того, цифри класів не відомі, що однозначно означає, що немає відомостей і результатів, отриманих після аналізу, неможливо встановити. Більше того, люди, які беруть участь у непідконтрольному методі навчання, не знають жодної інформації, що стосується необроблених даних та очікуваних результатів.

5. Навчання в режимі реального часу в контрольованому навчанні та без нагляду

Серед інших відмінностей існує час, після якого відбувається кожен метод навчання. Важливо підкреслити, що контрольований метод навчання відбувається в режимі офлайн, тоді як непідконтрольний метод навчання відбувається в режимі реального часу. Люди, які беруть участь у підготовці та маркуванні вхідних даних, роблять це в режимі офлайн, тоді як аналіз прихованої схеми проводиться в Інтернеті, що заперечує людям, які беруть участь у машинному навчанні, можливість взаємодіяти з машиною під час аналізу дискретних даних. Однак непідконтрольний метод машинного навчання відбувається в режимі реального часу таким чином, що всі вхідні дані аналізуються та маркуються в присутності учнів, що допомагає їм зрозуміти різні методи навчання та класифікацію вихідних даних. Аналіз даних у реальному часі залишається найбільш вагомим достоїнством непідконтрольного методу навчання.

Таблиця, що показує відмінності між контрольованим навчанням та непідконтрольним навчанню: порівняльною діаграмою

	Контрольоване навчання	Непідконтрольне навчання
Вхідні дані	Використовує відомі та марковані вхідні дані	Використовує невідомі вхідні дані
Комп'ютерна складність	Дуже складний у обчисленні	Менша складність обчислень
Реальний час	Використовує офлайн-аналіз	Використовує аналіз даних у режимі реального часу
Кількість класів	Кількість класів відома	Кількість класів не відома
Точність результатів	Точні та надійні результати	Помірні точні та надійні результати

Підсумок контрольованого навчання та непідконтрольного навчання

• Обмін даними стає важливим аспектом у сучасному світі бізнесу завдяки збільшенню необроблених даних, які організаціям потрібно аналізувати та обробляти, щоб вони могли приймати обґрунтовані та надійні рішення.
• Це пояснює, чому потреба в машинному навчанні зростає, і, отже, потрібні люди, які володіють достатніми знаннями як під керуванням машинного навчання, так і без машинного навчання..
• Варто розуміти, що кожен метод навчання пропонує свої переваги та недоліки. Це означає, що перед тим, як визначити, який метод використовуватимуться для аналізу даних, потрібно провести спілкування з обома методами машинного навчання.