Ključna razlika - nadzirano i nenadzirano strojno učenje
Nadzirano učenje i nenadgledano učenje dva su temeljna koncepta strojnog učenja. Nadzirano učenje je zadatak strojnog učenja učenja funkcije koja preslikava ulaz na izlaz na temelju primjera parova ulaz-izlaz. Nenadzirano učenje je zadatak strojnog učenja za zaključivanje funkcije koja opisuje skrivenu strukturu iz neoznačenih podataka. Ključna razlika između nadziranog i nenadziranog strojnog učenja je u tome što se nadgledano učenje koristi označenim podacima, dok nenadzirano učenje koristi neobilježene podatke.
Strojno učenje je područje računalnih znanosti koje računalnom sustavu daje mogućnost učenja iz podataka bez izričitog programiranja. Omogućuje analizu podataka i predviđanje obrazaca u njima. Mnogo je aplikacija strojnog učenja. Neki od njih su prepoznavanje lica, prepoznavanje gesta i prepoznavanje govora. Postoje razni algoritmi povezani sa strojnim učenjem. Neki od njih su regresija, klasifikacija i klasterizacija. Najčešći programski jezici za razvoj aplikacija temeljenih na strojnom učenju su R i Python. Također se mogu koristiti i drugi jezici kao što su Java, C ++ i Matlab.
SADRŽAJ
1. Pregled i ključna razlika
2. Što je nadzirano učenje
3. Što je nenadgledano učenje
4. Sličnosti između nadziranog i nenadgledanog strojnog učenja
5. Usporedba - Uspostavljeno nadgledanje i nenadzirano strojno učenje u tabličnom obliku
6. Sažetak
Što je nadzirano učenje?
U sustavima temeljenim na strojnom učenju, model radi prema algoritmu. U učenju pod nadzorom, model se nadzire. Prvo, potrebno je osposobiti model. Stečenim znanjem može predvidjeti odgovore za buduće slučajeve. Model je osposobljen pomoću označenog skupa podataka. Kada se sustavu daju podaci iz uzorka, on može predvidjeti rezultat. Slijedi mali izvadak iz popularnog skupa podataka IRIS.
Prema gornjoj tablici, atributi se nazivaju duljina sepala, širina sepala, duljina patela, širina patela i vrste. Stupci su poznati kao obilježja. Jedan redak sadrži podatke za sve atribute. Stoga se jedan red naziva promatranjem. Podaci mogu biti numerički ili kategorički. Modelu se daju promatranja s odgovarajućim nazivom vrste kao ulaznim podacima. Kada se daje novo opažanje, model bi trebao predvidjeti vrstu kojoj pripada.
U učenju pod nadzorom postoje algoritmi za klasifikaciju i regresiju. Klasifikacija je postupak klasifikacije označenih podataka. Model je stvorio granice koje su razdvajale kategorije podataka. Kada se modelu daju novi podaci, on ih može kategorizirati na temelju toga gdje točka postoji. K-Najbliži susjedi (KNN) klasifikacijski je model. Ovisno o vrijednosti k, odlučuje se o kategoriji. Na primjer, kada je k 5, ako je određena podatkovna točka blizu osam podatkovnih točaka u kategoriji A i šest podatkovnih točaka u kategoriji B, tada će se klasificirati kao A.
Regresija je postupak predviđanja trenda prethodnih podataka kako bi se predvidio ishod novih podataka. U regresiji, izlaz se može sastojati od jedne ili više kontinuiranih varijabli. Predviđanje se vrši pomoću crte koja pokriva većinu podatkovnih točaka. Najjednostavniji regresijski model je linearna regresija. Brz je i ne zahtijeva podešavanje parametara kao u KNN. Ako podaci pokazuju parabolički trend, tada model linearne regresije nije prikladan.
To su neki primjeri nadziranih algoritama učenja. Općenito, rezultati generirani nadziranim metodama učenja točniji su i pouzdaniji jer su ulazni podaci dobro poznati i označeni. Stoga stroj mora analizirati samo skrivene uzorke.
Što je nenadgledano učenje?
U učenju bez nadzora model se ne nadgleda. Model radi samostalno, kako bi predvidio ishode. Koristi algoritme strojnog učenja za donošenje zaključaka o neobilježenim podacima. Općenito, algoritmi učenja bez nadzora su teži od algoritama učenja pod nadzorom, jer ima malo informacija. Klasteriranje je vrsta učenja bez nadzora. Može se koristiti za grupiranje nepoznatih podataka pomoću algoritama. K-srednje i klasteriranje na temelju gustoće dva su algoritma klasteriranja.
k-srednji algoritam, postavlja k centroid nasumično za svaku skupinu. Tada se svaka podatkovna točka dodjeljuje najbližem centroidu. Euklidska udaljenost koristi se za izračunavanje udaljenosti od podatkovne točke do centroida. Točke podataka razvrstane su u skupine. Ponovno se izračunavaju položaji za k centroida. Novi položaj težišta određen je srednjom vrijednosti svih točaka u skupini. Ponovno je svaka podatkovna točka dodijeljena najbližem centroidu. Taj se postupak ponavlja sve dok se centroidi više ne mijenjaju. k-mean je brzi algoritam klasteriranja, ali ne postoji navedena inicijalizacija točaka klasteriranja. Također, postoje velike varijacije modela klasteriranja na temelju inicijalizacije točaka klastera.
Drugi algoritam klasteriranja je klasteriranje na osnovi gustoće. Poznata je i pod nazivom Prostorno klasteriranje na bazi gustoće s bukom. Djeluje definiranjem klastera kao maksimalnog skupa točaka povezanih s gustoćom. To su dva parametra koja se koriste za klasteriranje na temelju gustoće. Oni su Ɛ (epsilon) i minimalni bodovi. Ɛ je maksimalni radijus susjedstva. Minimalni bodovi su minimalni broj točaka u susjedstvu to za definiranje klastera. To su neki primjeri grupiranja koje spada u učenje bez nadzora.
Općenito, rezultati generirani iz algoritama učenja bez nadzora nisu previše precizni i pouzdani jer stroj mora definirati i označiti ulazne podatke prije određivanja skrivenih uzoraka i funkcija.
U čemu je sličnost između nadziranog i nenadziranog strojnog učenja?
I nadzirano i nenadzirano učenje su vrste strojnog učenja
Koja je razlika između nadziranog i nenadziranog strojnog učenja?
Diff Article Sredina prije tablice
Nadzirano protiv nenadziranog strojnog učenja |
|
| Nadzirano učenje je zadatak strojnog učenja učenja funkcije koja preslikava ulaz na izlaz na temelju primjera parova ulaz-izlaz. | Učenje bez nadzora zadatak je strojnog učenja zaključivanje funkcije koja opisuje skrivenu strukturu iz neobilježenih podataka. |
| Glavna funkcionalnost | |
| U učenju pod nadzorom, model predviđa ishod na temelju označenih ulaznih podataka. | U nenadgledanom učenju model predviđa ishod bez obilježenih podataka identificirajući uzorke samostalno. |
| Točnost rezultata | |
| Rezultati generirani nadziranim metodama učenja točniji su i pouzdaniji. | Rezultati generirani nenadziranim metodama učenja nisu puno precizni i pouzdani. |
| Glavni algoritmi | |
| Postoje algoritmi za regresiju i klasifikaciju u učenju pod nadzorom. | Postoje algoritmi za grupiranje u učenju bez nadzora. |
Sažetak - Nadzirano i nenadzirano strojno učenje
Nadzirano učenje i Nenadzirano učenje dvije su vrste strojnog učenja. Nadzirano učenje je zadatak strojnog učenja učenja funkcije koja preslikava ulaz na izlaz na temelju primjera parova ulaz-izlaz. Učenje bez nadzora zadatak je strojnog učenja zaključivanje funkcije koja opisuje skrivenu strukturu iz neobilježenih podataka. Razlika između nadziranog i nenadziranog strojnog učenja je u tome što se nadgledano učenje koristi označenim podacima, dok se nenadzirano naslanjanje koristi neobilježenim podacima.
