Rangka kerja pembelajaran mesin pembelajaran diselia dan tidak diselia digunakan untuk menyelesaikan satu siri masalah dengan memahami daripada pengetahuan dan penunjuk prestasi rangka kerja. Rangkaian saraf konvolusi, yang merupakan sistem pemprosesan maklumat yang terdiri daripada berbilang atau komponen pemprosesan yang saling berkaitan, menggunakan pendekatan pembelajaran diselia dan tidak diselia ini dalam pelbagai aplikasi.
Artikel ini akan membantu anda memahami cara kedua-dua paradigma pendekatan pembelajaran mesin berfungsi secara terperinci dengan perbandingan sebelah ke sisi untuk memudahkan pembezaan.
Pembelajaran Terselia lwn Pembelajaran Tanpa Selia
Perbezaan antara pembelajaran diselia dan pembelajaran tidak diselia ialah pembelajaran diselia termasuk pemindahan daripada data input yang tersedia kepada hasil penting yang diproses manakala pembelajaran tanpa penyeliaan, sebaliknya, tidak cuba mencipta output berkaitan input langsung; sebaliknya, ia mencari corak dalam maklumat dan memproses hasil yang bebas.
Salah satu pendekatan yang berkaitan dengan algoritma pembelajaran dan pembelajaran mesin ialah pembelajaran diselia, yang memerlukan pemberian maklumat berlabel untuk memperoleh corak atau tujuan fungsi tertentu daripadanya.
Adalah penting untuk menyebut bahawa pembelajaran diselia memerlukan penugasan item input, tatasusunan, sementara juga mengunjurkan nilai output yang paling diingini, sering dikenali sebagai faktor kritikal yang menentukan hasil pembelajaran yang diselia. Ciri yang paling penting dalam pembelajaran diselia ialah maklumat yang diperlukan diketahui dan dikategorikan dengan betul.
Pembelajaran tanpa pengawasan, sebaliknya, adalah satu lagi jenis paradigma yang membuat inferens korelasi daripada maklumat input tidak berstruktur dan memperoleh hasil berdasarkan hubungannya yang disimpulkan. Pembelajaran tanpa pengawasan bertujuan untuk mengekstrak hierarki dan sambungan daripada data mentah. Tiada keperluan untuk pemantauan dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Sebaliknya, audit dalaman dilakukan sendiri daripada data input yang dimasukkan oleh pengendali.
Jadual Perbandingan Antara Pembelajaran Terselia dan Pembelajaran Tanpa Selia
| Parameter Perbandingan | Pembelajaran yang diselia | Pembelajaran Tanpa Selia |
| Jenis | Terdapat dua jenis isu yang boleh diselesaikan dengan pembelajaran yang diselia. iaitu klasifikasi dan regresi | Pengelompokan dan perkaitan ialah dua jenis isu yang boleh diselesaikan menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan. |
| Hubungan Output-Input | Output dikira mengikut rangka kerja suapan dan input dianalisis. | Output dikira secara bebas dan input dianalisis sahaja. |
| Ketepatan | Sangat tepat. | Kadangkala boleh tidak tepat. |
| Masa | Analisis rangka kerja luar talian dan input berlaku. | Bersifat masa nyata. |
| Analisis | Tahap analisis dan kerumitan pengiraan adalah tinggi. | Nisbah analisis lebih tinggi tetapi kerumitan pengiraan lebih rendah. |
Apakah Pembelajaran Terselia?
Teknik pembelajaran yang diselia memerlukan pengaturcaraan sistem atau mesin, di mana komputer diberikan contoh latihan serta urutan matlamat (templat output) untuk menyelesaikan tugas. Istilah 'mengawasi' biasanya bermaksud melihat dan mengarah tugas dan aktiviti. Tetapi, di manakah boleh diawasi ai digunakan? Ia kebanyakannya digunakan dalam regresi pengecaman corak, pengelompokan, dan saraf tiruan.
Sistem ini diarahkan oleh maklumat yang dimuatkan ke dalam model, yang menjadikannya lebih mudah untuk menjangka kejadian masa hadapan, sama seperti mengukir data ke dalam algoritma yang telah ditetapkan dan mengharapkan hasil yang serupa daripada kejadian yang serupa kemudian. Latihan dilakukan dengan sampel yang diberi tag. Urutan input jaring saraf melatih struktur, yang juga berkaitan dengan output.
Algoritma "belajar" daripada data ujian dengan strategi berulang telah membuktikan maklumat dan mengoptimumkan jawapan yang betul dalam pengelasan mendalam. Walaupun teknik pembelajaran yang diselia lebih dipercayai daripada kaedah pembelajaran yang tidak diselia, ia memerlukan penglibatan manusia untuk mengkategorikan data dengan betul.
regresi ialah teknik statistik untuk menentukan hubungan antara pembolehubah peramal dan satu atau lebih pembolehubah eksogen, dan ia biasanya digunakan untuk meramalkan peristiwa masa hadapan. Analisis regresi linear digunakan kerana hanya terdapat satu faktor bebas tetapi satu pembolehubah hasil.
Apakah Pembelajaran Tanpa Pengawasan?
Pembelajaran tanpa pengawasan ialah jenis algoritma rangkaian saraf seterusnya menggunakan data mentah tidak berstruktur untuk membuat kesimpulan. Pembelajaran mesin tanpa pengawasan bertujuan untuk mendedahkan corak atau kumpulan asas dalam data yang belum dilabelkan. Ia paling biasa digunakan untuk penerokaan data. Pembelajaran tanpa pengawasan dibezakan oleh fakta bahawa sama ada sumber dan destinasi tidak diketahui.
Berbanding dengan pembelajaran yang dipantau, pembelajaran mesin tanpa pengawasan membolehkan pengguna melaksanakan pemprosesan data yang lebih rumit. Pembelajaran mesin tanpa pengawasan, sebaliknya, mungkin lebih tidak menentu daripada pendekatan pembelajaran spontan yang lain. Segmentasi, pengesanan keabnormalan, saraf tiruan dan teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang lain adalah contohnya.
Oleh kerana kami hampir tidak mempunyai pengetahuan tentang data, pengelas tanpa pengawasan adalah lebih mencabar daripada pengelas. Mengelompokkan sampel setanding bersama-sama, transformasi wavelet, dan model ruang vektor adalah masalah pembelajaran tanpa pengawasan yang biasa.
Teknik algoritma pembelajaran tanpa pengawasan berlaku dalam masa nyata iaitu paradigma berlaku dengan kelewatan sifar peratus dan output dikira dalam alat alam semula jadi, dengan semua data input dinilai dan dilabelkan di hadapan pengendali, membolehkan mereka memahami pelbagai gaya pembelajaran dan pengkategorian data mentah. Faedah utama teknik pembelajaran tanpa pengawasan ialah pemprosesan data masa nyata.
Perbezaan Utama Antara Pembelajaran Terselia dan Pembelajaran Tanpa Selia
Kesimpulan
Disebabkan oleh peningkatan jumlah data keseluruhan yang mesti dinilai dan diurus oleh perniagaan untuk membuat pilihan yang baik dan tepat, perlombongan data menjadi sangat penting dalam persekitaran korporat hari ini.
Ini menjelaskan sebab permintaan untuk pembelajaran mesin semakin meningkat, memerlukan kakitangan yang mahir dalam kedua-dua pembelajaran mesin yang diselia, separa penyeliaan dan tanpa penyeliaan. Adalah penting untuk diingat bahawa setiap reka bentuk kurikulum mempunyai set faedah dan kelemahannya sendiri. Ini menunjukkan bahawa sebelum memutuskan pendekatan yang digunakan untuk menilai data, seseorang mesti biasa dengan kedua-dua cara pembelajaran mesin.
