Forskelle mellem Supervised Learning og Unsupervised Learning

Studerende, der tager sig af maskinlæring, har haft vanskeligheder med at differentiere overvåget læring fra uovervåget læring. Det ser ud til, at proceduren, der bruges i begge læringsmetoder, er den samme, hvilket gør det vanskeligt for en at skelne mellem de to læringsmetoder. Ved gennemgang og urokkelig opmærksomhed kan man imidlertid klart forstå, at der findes betydelige forskelle mellem overvåget og uovervåget læring.

• Hvad er Superviseret læring?

Overvåget læring er en af ​​metoderne, der er forbundet med maskinlæring, som involverer tildeling af mærkede data, så et bestemt mønster eller funktion kan trækkes fra disse data. Det er værd at bemærke, at overvåget indlæring involverer allokering af et inputobjekt, en vektor, samtidig med at man forudser den mest ønskede outputværdi, der oftest benævnes tilsynssignalet. Den nederste linje egenskab ved overvåget læring er, at inputdataene er kendt og mærket korrekt.

• Hvad er uovervåget læring?

Uovervåget indlæring er den anden metode til maskinlæringsalgoritme, hvor der drages konklusioner fra umærkede inputdata. Målet med uovervåget læring er at bestemme de skjulte mønstre eller gruppering i data fra umærkede data. Det bruges mest til efterforskende dataanalyse. En af de definerende karakterer i uovervåget læring er, at både input og output ikke er kendt.

Forskelle mellem Supervised Learning og Unsupervised Learning

1. Input data i Supervised Learning og Unsupervised Learning

Den primære forskel mellem overvåget læring og uovervåget læring er de data, der bruges i begge metoder til maskinlæring. Det er værd at bemærke, at begge metoder til maskinlæring kræver data, som de vil analysere for at producere visse funktioner eller datagrupper. Imidlertid er de inputdata, der bruges i overvåget læring, velkendt og er mærket. Dette betyder, at maskinen kun har til opgave at bestemme de skjulte mønstre fra allerede mærkede data. De data, der bruges i uovervåget læring, er imidlertid ikke kendt eller mærket. Det er maskinens arbejde at kategorisere og mærke de rå data, før de skjulte mønstre og funktioner i inputdataene bestemmes.

2. Computational Complexity in Supervised Learning and Unsupervised Learning

Maskinlæring er en kompleks affære, og enhver involveret person skal være forberedt på den næste opgave. En af de adskilte forskelle mellem overvåget læring og uovervåget læring er beregningskompleksitet. Overvåget læring siges at være en kompleks metode til læring, mens uovervåget metode til læring er mindre kompleks. En af grundene til, at man får overvåget læringsforhold, er det faktum, at man skal forstå og mærke inputene, mens man i uovervåget læring, ikke behøver at forstå og mærke inputene. Dette forklarer, hvorfor mange mennesker har foretrukket uovervåget læring sammenlignet med den overvågede metode til maskinlæring.

3. Nøjagtighed af resultaterne af Supervised Learning og Unsupervised Learning

Den anden fremherskende forskel mellem overvåget læring og uovervåget læring er nøjagtigheden af ​​de resultater, der produceres efter hver cyklus af maskinanalyse. Alle resultater genereret fra overvåget metode til maskinlæring er mere nøjagtige og pålidelige sammenlignet med resultaterne genereret fra den uovervågede metode til maskinlæring. En af de faktorer, der forklarer, hvorfor overvåget metode til maskinlæring giver nøjagtige og pålidelige resultater er, fordi inputdataene er velkendte og mærkede, hvilket betyder, at maskinen kun vil analysere de skjulte mønstre. Dette er i modsætning til uovervåget metode til læring, hvor maskinen skal definere og mærke inputdataene, før de skjulte mønstre og funktioner bestemmes.

4. Antal klasser i Supervised Learning og Unsupervised Learning

Det er også værd at bemærke, at der er en betydelig forskel, når det gælder antallet af klasser. Det er værd at bemærke, at alle klasser, der bruges i overvåget læring, er kendte, hvilket betyder, at også svarene i analysen sandsynligvis vil være kendte. Det eneste mål med overvåget læring er derfor at bestemme den ukendte klynge. Der er dog ingen forkendskab til uovervåget metode til maskinlæring. Derudover er antallet af klasser ikke kendt, hvilket klart betyder, at der ikke kendes nogen information, og at resultaterne, der genereres efter analysen, ikke kan konstateres. Desuden er de mennesker, der er involveret i en uovervåget metode til læring, ikke opmærksomme på nogen oplysninger om rådataene og de forventede resultater.

5. Realtidslæring i overvåget læring og uovervåget læring

Blandt andre forskelle findes der tiden, hvorefter hver metode til læring finder sted. Det er vigtigt at fremhæve, at overvåget metode til læring finder sted online, mens uovervåget metode til læring finder sted i realtid. Mennesker, der er involveret i forberedelse og mærkning af inputdataene, gør det offline, mens analysen af ​​det skjulte mønster udføres online, hvilket nægter de mennesker, der er involveret i maskinlæring, en mulighed for at interagere med maskinen, da den analyserer de diskrete data. Imidlertid foregår uovervåget metode til maskinlæring i realtid, således at alle inputdata analyseres og mærkes i nærværelse af elever, hvilket hjælper dem med at forstå forskellige metoder til indlæring og klassificering af rå data. Data i realtid er stadig den mest betydningsfulde fortjeneste ved uovervåget metode til læring.

Tabel, der viser forskelle mellem Supervised Learning og Unsupervised Learning: Sammenligningstabel

	Overvåget læring	Uovervåget læring
Inputdata	Bruger kendte og mærkede inputdata	Bruger ukendte inputdata
Computational Complexity	Meget kompleks i beregning	Mindre beregningskompleksitet
Realtid	Bruger offline analyse	Bruger analyse af data i realtid
Antal klasser	Antal klasser er kendt	Antal klasser er ikke kendt
Resultater af nøjagtighed	Nøjagtige og pålidelige resultater	Moderat nøjagtige og pålidelige resultater

Resumé af Supervised Learning og Unsupervised Learning

• Data mining er ved at blive et væsentligt aspekt i den nuværende forretningsverden på grund af øgede rådata, som organisationer har brug for at analysere og behandle, så de kan træffe sunde og pålidelige beslutninger.
• Dette forklarer, hvorfor behovet for maskinlæring vokser og dermed kræver personer med tilstrækkelig viden om både overvåget maskinlæring og uovervåget maskinlæring.
• Det er værd at forstå, at hver enkelt læringsmetode tilbyder sine egne fordele og ulemper. Dette betyder, at man skal være fortrolig med begge metoder til maskinlæring, før man bestemmer, hvilken metode man vil bruge til at analysere data.