Soovitatav, 2020

Toimetaja Valik

Järelevalve ja kontrollimata õppimise erinevus

Järelevalve ja järelevalveta õppimine on masinaõppe paradigmad, mida kasutatakse ülesannete klassi lahendamisel kogemuste ja tulemuslikkuse mõõtmise abil. Järelevalve all ja järelevalveta õppimine erineb peamiselt asjaolust, et juhendatav õppimine hõlmab sisendist olulise väljundi kaardistamist. Vastupidi, järelevalveta õppimise eesmärk ei ole toota väljundit konkreetse sisendi vastuses, vaid avastab andmemustreid.

Neid jälgitavaid ja järelevalveta õppimismeetodeid rakendatakse mitmesugustes rakendustes, nagu kunstlikud närvivõrgud, mis on andmetöötlussüsteemid, mis sisaldavad suurt hulka suures osas omavahel seotud töötluselemente.

Võrdluskaart

Võrdluse alusJälgitud õppimineJärelevalveta õppimine
PõhilineKäsitleb märgistatud andmeid.Käsitab märgistamata andmeid.
Arvutuslik keerukusKõrgeMadal
AnalüüsimineOfflineReaalajas
Täpsus
Toodab täpseid tulemusiTekitab mõõdukaid tulemusi
Alamdomeenid
Klassifikatsioon ja regressioon
Klastrite ja assotsieerimise reeglite kaevandamine

Järelevalve õppimise mõiste

Juhendatud õppemeetod hõlmab süsteemi või masina väljaõpet, kus koolituskomplektid koos sihtmustriga (väljundmuster) antakse süsteemile ülesande täitmiseks. Tüüpiliselt jälgivad vahendid ülesannete, projekti ja tegevuse täitmise jälgimiseks ja juhtimiseks. Kui aga õpitud õppimist saab rakendada? Peamiselt rakendatakse seda masinaõppe regressiooni- ja klastri- ja närvivõrkudes.

Kuidas me nüüd mudelit koolitame? Mudelit juhitakse mudeli laadimise abil teadmistega, et hõlbustada tulevaste juhtumite ennustamist. See kasutab treeninguks märgistatud andmekogumeid. Kunstlikud närvivõrgud, mille sisendmuster rongib võrku, mis on samuti seotud väljundmustriga.

Järelevalveta õppimise määratlus

Järelevalveta mittekasutatav õppemudel ei hõlma sihtväljundit, mis tähendab, et süsteemile ei pakuta koolitust. Süsteem peab ise õppima, määrates ja kohandades vastavalt sisendmustrite struktuurilistele omadustele. See kasutab masinaõppe algoritme, mis teevad järeldusi märgistamata andmete kohta.

Järelevalveta õppimine toimib keerulisemate algoritmidega võrreldes, kui on tegemist juhendatava õppega, sest meil on andmete kohta harva või puudub teave. See loob vähem juhitava keskkonna masina või süsteemi jaoks, mis on mõeldud tulemuste saamiseks meie jaoks. Järelevalveta õppimise peamine eesmärk on otsida selliseid üksusi nagu rühmad, klastrid, dimensiooni vähendamine ja tiheduse hindamine.

Peamised erinevused kontrollitud ja kontrollimata õppimise vahel

  1. Järelevalveõppetehnika käsitleb märgistatud andmeid, kus väljundandmete mustrid on süsteemile teada. Vastupidi, järelevalveta õppimine toimib märgistamata andmetega, mille väljund põhineb lihtsalt taju kogumisel.
  2. Kui tegemist on keerukusega, on juhendatud õppemeetod vähem keerukas, kuid järelevalveta õppimismeetod on keerulisem.
  3. Järelevalveõpe võib läbi viia ka offline analüüsi, samas kui järelevalveta õppimine kasutab reaalajas analüüsi.
  4. Järelevalveõppemeetodi tulemus on täpsem ja usaldusväärsem. Seevastu järelevalveta õppimine loob mõõdukaid, kuid usaldusväärseid tulemusi.
  5. Klassifitseerimine ja regressioon on järelevalve all õppimise meetodil lahendatud probleemide liigid. Seevastu järelevalveta õppimine hõlmab klastrite moodustamist ja assotsieerunud reeglite kaevandamise probleeme.

Järeldus

Järelevalve õppimine on ülesande täitmise viis, pakkudes süsteemidele koolitus-, sisend- ja väljundmustreid, samas kui järelevalveta õppimine on eneseharjutamise meetod, mille puhul süsteem peab avastama sisendpopulatsiooni iseärasused ja mitte eelnevate kategooriate komplekti kasutatakse.

Top