Forskellen mellem overvåget og uovervåget læring

Overvåget vs ikke-overvåget læring

Udtrykkene som overvåget læring og uovervåget læring bruges i sammenhæng med maskinlæring og kunstig intelligens, der får større betydning med hver dag, der går. Maskinlæring, for lægmanden, er algoritmer, der er datadrevet og får en maskine til at lære ved hjælp af eksempler. Der er to typer læring; nemlig overvåget læring og uovervåget læring, der forvirrer studerende, da der er mange ligheder mellem de to. På trods af overlapning er der dog forskelle, der vil blive fremhævet i denne artikel.

I de kommende år vil vi sandsynligvis se en stigning i udviklingen af ​​maskinlæring for at gøre det lettere og hurtigere at håndtere forretningsproblemer. Ansættelse af medarbejdere til at tackle enkle forretningsproblemer ville blive forældet ved hjælp af begreberne overvåget og uovervåget læring.

Hvad er Superviseret læring?

Dette er en type læring, hvor maskinlæring foregår ved hjælp af input fra brugere. Meget af forskningen inden for maskinlæring og kunstig intelligens indtil dato har fokuseret på overvåget læring. F.eks. Bliver spam-mappen i din e-mail fyldt med nogle gange endda vigtige mails, der kommer utilsigtet til den. Systemet fungerer på grundlag af maskinlæring, der giver besked om en algoritme, der vedrører analyse af spam. Systemet bruger oplysningerne til at filtrere meddelelser og sende dem til spam-mappe, hvilket reducerer falske positiver. I en søgemaskine fungerer algoritmen på basis af det link, der først blev klikket på, når det åbner søgeresultater. Dette fører til forbedringer i søgeresultaterne for en bruger. Der er dog visse ulemper ved overvåget læring, da maskinen har en vag idé om, hvad der er rigtigt, og hvad der er galt. Denne menneskelige feedback sætter ofte begrænsninger for den fremtidige brug af overvåget læring.

Hvad er uovervåget læring?

Vi lever i tider, hvor vi leder efter bedre ydelse fra maskiner hele tiden, uanset om det er CCTV-data, GPS-data, online transaktionsdata, maskinscanningsdata, sikkerhedsscanningsdata osv. Organisationer og regeringer ønsker, at maskiner, der ikke har brug for eller kræver overvågede data fra mennesker, for at få bedre resultater. Dette kræver naturligvis at sætte en meget mere indsats i retning af automatisering, og selvom det er usandsynligt, at uovervåget læring erstatter overvåget læring i den nærmeste fremtid, vil hybride tilgange sandsynligvis dukke op i den nærmeste fremtid, der vil være hurtigere og mere effektive end de resultater, vi får gennem overvåget læring i øjeblikket.

Hvad er forskellen mellem Supervised og Unsupervised Learning?

• Overvåget læring og uovervåget læring er to forskellige tilgange til at arbejde for bedre automatisering eller kunstig intelligens.

• I overvåget læring er der menneskelig feedback til bedre automatisering, mens maskinen i uovervåget læring forventes at give bedre resultater uden menneskelige input.

• Hybride tilgange er mere sandsynlige løsninger i den nærmeste fremtid, der bruger både overvåget og uovervåget læring.