Anbefalet, 2021

Redaktørens Valg

Forskel mellem overvåget og uovervåget læring

Overvåget og unsupervised læring er maskinens læringsparadigmer, der bruges til at løse opgaveløsningen ved at lære af erfaringer og præstationsmåling. Den overvåget og unsupervised læring er hovedsagelig forskellig fra det faktum, at overvåget læring involverer kortlægning fra input til det væsentlige output. Tværtimod tilsigter uovervåget læring sig ikke at producere output i svaret på den specifikke input i stedet for at opdage mønstre i data.

Disse overvågede og uovervågede læringsteknikker implementeres i forskellige anvendelser, såsom kunstige neurale netværk, som er et databehandlingssystem, der indeholder et stort antal stort set indbyrdes forbundne behandlingselementer.

Sammenligningstabel

Grundlag for sammenligningOvervåget LæringUnservervised Learning
GrundlæggendeTilbud med mærkede data.Håndterer umærkede data.
Computational kompleksitetHøjLav
analyzationOfflineRealtid
Nøjagtighed
Producerer nøjagtige resultaterGenererer moderate resultater
Sub-domæner
Klassificering og regression
Clustering og Association regel minedrift

Definition af overvåget læring

Overvåget læringsmetode indebærer uddannelse af systemet eller maskinen, hvor træningen sætter sammen med målmønsteret (Output pattern) til systemet til udførelse af en opgave. Typisk overvågning betyder at observere og styre udførelsen af ​​opgaver, projekt og aktivitet. Men, hvor overvåget læring kan implementeres? Primært er det implementeret i maskinindlæringen Regression og Cluster og Neural networks.

Nu, hvordan træner vi en model? Modellen styres ved hjælp af at læse modellen med viden for at lette forudsigelsen af ​​fremtidige tilfælde. Det bruger mærket datasæt til træningen. De kunstige neurale netværk indgangsmønsteret træner netværket, hvilket også er forbundet med outputmønsteret.

Definition af ikke-overvåget læring

Unsupervised Learning- model involverer ikke måludgangen, hvilket betyder, at der ikke gives nogen uddannelse til systemet. Systemet skal selv lære ved at bestemme og tilpasse i overensstemmelse med de strukturelle egenskaber i inputmønstrene. Den anvender maskinlæringsalgoritmer, der trækker konklusioner om umærkede data.

Den uovervågne læring virker på mere komplicerede algoritmer sammenlignet med den overvågede læring, fordi vi har sjældne eller ingen oplysninger om dataene. Det skaber et mindre håndterbart miljø, da maskinen eller systemet har til formål at generere resultater for os. Hovedformålet med den uovervågne læring er at søge enheder som grupper, klynger, dimensionalitetsreduktion og udførelse af tæthedsestimering.

Nøgleforskelle mellem overvåget og uovervåget læring

  1. Overvåget læringsteknik omhandler de mærkede data, hvor outputdata mønstrene er kendt for systemet. Modsat arbejder den uovervågne læring med umærkede data, hvor output kun er baseret på opsamling af opfattelser.
  2. Når det kommer til kompleksiteten er den undervisede læringsmetode mindre kompleks, mens uovervåget læringsmetode er mere kompliceret.
  3. Den overvågede læring kan også udføre offline analyse, mens uovervåget læring anvender realtidsanalyse.
  4. Resultatet af den overvågede læringsteknik er mere præcis og pålidelig. I modsætning hertil skaber uovervåget læring moderate, men pålidelige resultater.
  5. Klassificering og regression er de typer af problemer, der løses under den overordnede læringsmetode. Omvendt omfatter uovervåget læring klyngnings- og associative regel minedriftsproblemer.

Konklusion

Overvåget læring er teknikken til at udføre en opgave ved at give træning, input og output mønstre til systemerne, mens uovervåget læring er en selvlærende teknik, hvor systemet skal opdage indgangspopulationens egenskaber alene og ikke forudgående sæt af kategorier er brugt.

Top