Unterschied zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen

Beaufsichtigt gegen unbeaufsichtigtes Lernen

Die Begriffe wie überwachtes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen werden im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verwendet, die mit jedem Tag an Bedeutung gewonnen werden. Maschinelles Lernen für den Laien sind Algorithmen, die datengesteuert sind und eine Maschine mit Hilfe von Beispielen lernen lassen. Es gibt zwei Arten des Lernens; nämlich überwachtes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen, das die Schüler verwirren, da es viele Ähnlichkeiten zwischen den beiden gibt. Trotz der Überlappung gibt es Unterschiede, die in diesem Artikel hervorgehoben werden.

In den kommenden Jahren werden wir wahrscheinlich eine Zunahme der Entwicklung des maschinellen Lernens verzeichnen, um den Umgang mit Geschäftsproblemen zu erleichtern und schneller zu gestalten. Die Einstellung von Mitarbeitern zur Bewältigung einfacher Geschäftsprobleme würde unter Verwendung der Konzepte des überwachten und unbeaufsichtigten Lernens veraltet sein.

Was wird beaufsichtigt? Lernen?

Dies ist eine Art von Lernen, bei der maschinelles Lernen mit Hilfe von Eingaben von Benutzern stattfindet. Ein Großteil der Forschung auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz hat sich bis heute auf das überwachte Lernen konzentriert. Zum Beispiel wird der Spam -Ordner in Ihrer E -Mail voll mit manchmal auch wichtigen Mails, die unbeabsichtigt dazu gehen. Das System funktioniert auf der Grundlage des maschinellen Lernens, das einen Algorithmus zur Analyse von Spam mitteilt. Das System verwendet die Informationen, um Nachrichten zu filtern und an den Spam -Ordner zu senden, wobei Fehlalarme reduziert werden. In einer Suchmaschine funktioniert der Algorithmus auf der Grundlage des Link. Dies führt zu Verbesserungen der Suchergebnisse für einen Benutzer. Es gibt jedoch bestimmte Nachteile im überwachten Lernen, da die Maschine eine vage Vorstellung davon hat, was richtig ist und was falsch ist. Dieses menschliche Feedback führt häufig Einschränkungen für den zukünftigen Gebrauch des überwachten Lernens.

Was ist unbeaufsichtigtes Lernen?

Wir leben in Zeiten, in denen wir ständig nach einer besseren Leistung von Maschinen suchen, unabhängig davon. Organisationen und Regierungen möchten Maschinen, die keine beaufsichtigten Daten vom Menschen benötigen oder erfordern, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Dies erfordert natürlich viel mehr Anstrengungen in Richtung Automatisierung, und obwohl es unwahrscheinlich ist, dass unbeaufsichtigtes Lernen in naher Zukunft das überwachte Lernen ersetzt effizient als die Ergebnisse, die wir derzeit überwacht haben.

Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen?

• Überwachendes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen sind zwei verschiedene Ansätze zur besseren Automatisierung oder künstliche Intelligenz.

• Beim überwachten Lernen gibt es ein menschliches Feedback für eine bessere Automatisierung, während im unbeaufsichtigten Lernen erwartet wird, dass die Maschine bessere Leistungen ohne menschliche Eingaben einbringt.

• Hybride Ansätze sind in naher Zukunft wahrscheinlichere Lösungen.