Inhoud

• Vergelijkingstabel
• Definitie van begeleid leren
• Definitie van ongecontroleerd leren
• Gevolgtrekking

Supervised and Unsupervised learning zijn de machine learning-paradigma's die worden gebruikt bij het oplossen van de klasse taken door te leren van de ervaring en de prestatiemaatstaf. Het begeleide en niet-begeleide leren verschillen vooral door het feit dat begeleid leren betrekking heeft op het in kaart brengen van de input naar de essentiële output. Integendeel, niet-gecontroleerd leren is niet bedoeld om output te produceren in reactie op de specifieke input, maar ontdekt patronen in data.

Deze begeleide en niet-begeleide leertechnieken worden geïmplementeerd in verschillende toepassingen, zoals kunstmatige neurale netwerken, een gegevensverwerkingssysteem dat een groot aantal grotendeels onderling verbonden verwerkingselementen bevat.

1. 1. Vergelijkingstabel
   2. Definitie
   3. Belangrijkste verschillen
   4. Gevolgtrekking

Vergelijkingstabel

Basis voor vergelijking	Leren onder toezicht	Leren zonder toezicht
basis-	Aanbiedingen met gelabelde gegevens.	Verwerkt ongelabelde gegevens.
Computationele complexiteit	hoog	Laag
analyzation	offline	Echte tijd
Nauwkeurigheid	Produceert nauwkeurige resultaten	Genereert gematigde resultaten
Subdomeinen	Classificatie en regressie	Clustering en Association rule mining

Definitie van begeleid leren

Leren onder toezicht methode omvat de training van het systeem of de machine waarbij de training samen met het doelpatroon (uitvoerpatroon) aan het systeem wordt verstrekt voor het uitvoeren van een taak. Meestal houdt toezicht in op het observeren en begeleiden van de uitvoering van de taken, het project en de activiteit. Maar waar kan begeleid leren worden geïmplementeerd? In de eerste plaats wordt het geïmplementeerd in de machine learning Regression- en Cluster- en neurale netwerken.

Hoe trainen we nu een model? Het model wordt begeleid met behulp van het laden van het model met de kennis, om de voorspelling van toekomstige instanties te vergemakkelijken. Het gebruikt gelabelde datasets voor de training. De kunstmatige neurale netwerken het invoerpatroon trainen het netwerk dat ook geassocieerd is met het uitvoerpatroon.

Definitie van ongecontroleerd leren

Leren zonder toezicht model omvat niet de doeloutput, wat betekent dat er geen training wordt gegeven aan het systeem. Het systeem moet zelf leren door het bepalen en aanpassen volgens de structurele kenmerken in de invoerpatronen. Het maakt gebruik van machine learning-algoritmen die conclusies trekken over niet-gelabelde gegevens.

Het niet-begeleide leren werkt op meer gecompliceerde algoritmen in vergelijking met het begeleide leren omdat we zeldzame of geen informatie over de gegevens hebben. Het creëert een minder beheersbare omgeving als de machine of het systeem bedoeld om resultaten voor ons te genereren. Het hoofddoel van het niet-begeleide leren is om entiteiten zoals groepen, clusters, dimensionaliteitsreductie te zoeken en dichtheidsschattingen uit te voeren.

1. Supervised learning techniek behandelt de gelabelde data waar de output datapatronen bekend zijn bij het systeem. In tegenstelling tot het werken zonder toezicht werkt met niet-gelabelde gegevens waarin de output alleen is gebaseerd op het verzamelen van percepties.
2. Wat de complexiteit betreft, is de begeleide leermethode minder complex, terwijl de niet-begeleide leermethode ingewikkelder is.
3. Het begeleide leren kan ook offline analyses uitvoeren, terwijl leren zonder toezicht realtime analyse gebruikt.
4. De uitkomst van de begeleide leertechniek is nauwkeuriger en betrouwbaarder. Daarentegen genereert onbewaakt leren gematigde maar betrouwbare resultaten.
5. Classificatie en regressie zijn de soorten problemen die worden opgelost met de begeleide leermethode. Omgekeerd omvat leren zonder toezicht clustering en associatieve rule mining-problemen.

Gevolgtrekking

Begeleid leren is de techniek om een ​​taak te volbrengen door training, invoer- en uitvoerpatronen aan de systemen te bieden, terwijl leren zonder toezicht een zelflerende techniek is waarbij het systeem zelf de kenmerken van de invoerpopulatie moet ontdekken en geen eerdere reeks categorieën worden gebruikt.