Різниця між контрольованим та непідконтрольним навчанням

Контрольоване проти непідконтрольного навчання

Такі терміни, як наглядове навчання та непідконтрольне навчання, використовуються в контексті машинного навчання та штучного інтелекту, які набувають значення з кожним днем. Машинне навчання, для неспеціалістів, - це алгоритми, які керуються даними і роблять машинне навчання за допомогою прикладів. Існує два типи навчання; а саме навчання під наглядом та навчання без нагляду, що бентежать студентів, оскільки між ними існує багато подібності. Однак, незважаючи на перекриття, існують відмінності, які будуть висвітлені в цій статті.

У найближчі роки ми, швидше за все, будемо свідками зростання розвитку машинного навчання, щоб полегшити та швидше вирішувати проблеми бізнесу. Наймання працівників для вирішення простих бізнес-проблем буде застарілим, використовуючи поняття контрольованого та непідконтрольного навчання.

Що таке контрольоване навчання?

Це тип навчання, коли машинне навчання відбувається за допомогою входів користувачів. Значна частина досліджень у галузі машинного навчання та штучного інтелекту до теперішнього часу була зосереджена на навчанні під керівництвом. Наприклад, папка спаму у вашому електронному листі заповнюється часом, навіть іноді навіть важливими повідомленнями мимоволі надходять до неї. Система працює на основі машинного навчання, яке повідомляє алгоритм, що стосується аналізу спаму. Система використовує інформацію для фільтрації повідомлень та відправки їх у папку зі спамом, зменшуючи помилкові позитиви. У пошуковій системі алгоритм працює на основі посилання, натиснутого першим, коли він відкриває результати пошуку. Це призводить до вдосконалення результатів пошуку для користувача. Однак є певні недоліки в контрольованому навчанні, оскільки машина має розпливчасте уявлення про те, що правильно, а що не так. Цей людський зворотний зв'язок часто обмежує майбутнє використання контрольованого навчання.

Що таке непідконтрольне навчання?

Ми живемо в часи, коли ми постійно шукаємо кращі показники роботи машин, будь то дані відеоспостереження, GPS-дані, дані онлайн-транзакцій, дані машинного сканування, дані сканування безпеки тощо. Організації та уряди хочуть забезпечити кращі результати машинами, які не потребують або вимагають від людей контрольованих даних. Це, звичайно, вимагає докласти набагато більше зусиль у напрямку автоматизації, і хоча навряд чи непідконтрольне навчання замінить контрольоване навчання найближчим часом, гібридні підходи, швидше за все, з’являться в найближчому майбутньому, що буде швидше і більше ефективніші, ніж результати, які ми отримуємо завдяки наглядному навчанню в даний час.

Яка різниця між контрольованим та непідконтрольним навчанням?

• Контрольоване навчання та непідконтрольне навчання - це два різних підходи для роботи для кращої автоматизації чи штучного інтелекту.

• У навчанні під керівництвом є людські відгуки для кращої автоматизації, тоді як при навчанні без нагляду машина повинна забезпечити кращі показники без людських вкладів.

• Гібридні підходи є більш імовірними рішеннями в найближчому майбутньому, які використовують як навчання під наглядом, так і без нагляду.