Razlika Između Učenja Pod Nadzorom I Bez Nadzora

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-16 08:39

Nadzirano i nenadzirano učenje

Pojmovi poput učenja pod nadzorom i učenja bez nadzora koriste se u kontekstu strojnog učenja i umjetne inteligencije koji svakim danom dobivaju na važnosti. Strojno učenje za laike su algoritmi koji se pokreću podacima i čine stroj za učenje uz pomoć primjera. Postoje dvije vrste učenja; naime, nadzirano i nenadgledano učenje koje zbunjuju učenike jer postoji mnogo sličnosti između njih dvoje. Međutim, unatoč preklapanju, postoje razlike koje će biti istaknute u ovom članku.

U narednim godinama vjerojatno ćemo svjedočiti porastu razvoja strojnog učenja kako bismo rješavanje poslovnih problema učinili lakšim i bržim. Angažiranje zaposlenika za rješavanje jednostavnih poslovnih problema postalo bi zastarjelo korištenjem koncepata nadziranog i nenadgledanog učenja.

Što je nadzirano učenje?

Ovo je vrsta učenja gdje se strojno učenje odvija uz pomoć inputa korisnika. Mnoga istraživanja na polju strojnog učenja i umjetne inteligencije do danas bila su usmjerena na učenje pod nadzorom. Na primjer, mapa s neželjenom poštom u vašoj e-pošti puni se ponekad čak i važnim mailovima koji je nenamjerno odlaze. Sustav radi na temelju strojnog učenja koje obavještava algoritam koji se odnosi na analizu neželjene pošte. Sustav koristi podatke za filtriranje poruka i slanje u mapu neželjene pošte smanjujući lažne pozitivne rezultate. U tražilici algoritam radi na osnovi veze koja je prva kliknuta kada otvori rezultate pretraživanja. To dovodi do poboljšanja u rezultatima pretraživanja za korisnika. Međutim, postoje određeni nedostaci u učenju pod nadzorom jer stroj ima nejasnu predodžbu o tome što je ispravno, a što pogrešno. Ova ljudska povratna informacija često ograničava buduću upotrebu učenja pod nadzorom.

Što je nenadgledano učenje?

Živimo u vremenima u kojima stalno tražimo bolju izvedbu strojeva bilo da se radi o CCTV podacima, GPS podacima, podacima internetskih transakcija, podacima skeniranja strojeva, podacima sigurnosnog skeniranja itd. Organizacije i vlade žele da strojevi koji ne trebaju ili zahtijevaju nadzirane podatke od ljudi daju bolje rezultate. To naravno zahtijeva puno više napora u smjeru automatizacije, i premda je malo vjerojatno da će nenadzirano učenje zamijeniti nadzirano učenje u bliskoj budućnosti, hibridni pristupi vjerojatno će se pojaviti u bliskoj budućnosti koji će biti brži i više učinkovitiji od rezultata koje trenutno dobivamo kroz nadzirano učenje.

Koja je razlika između učenja pod nadzorom i nenadgledanja?

• Nadzirano učenje i nenadgledano učenje dva su različita pristupa radu na boljoj automatizaciji ili umjetnoj inteligenciji.

• U učenju pod nadzorom postoje ljudske povratne informacije za bolju automatizaciju, dok se u učenju bez nadzora očekuje da stroj dovede do boljih performansi bez ljudskih unosa.

• Hibridni pristupi vjerojatnija su rješenja u bliskoj budućnosti koja koriste i učenje pod nadzorom i bez nadzora.