Verschil tussen gecontroleerd en onbewaakt leren

Supervised versus Unsupervised Learning

De termen zoals gesuperviseerd leren en onbewaakt leren worden gebruikt in de context van machine learning en kunstmatige intelligentie die elke dag belangrijker worden. Machinaal leren, voor de leek, is algoritmen die worden aangestuurd door gegevens en die een machine leren aan de hand van voorbeelden. Er zijn twee soorten leren; namelijk, begeleid leren en niet-gecontroleerd leren dat studenten verwart, omdat er veel overeenkomsten tussen de twee zijn. Ondanks overlapping zijn er echter verschillen die in dit artikel worden benadrukt.

In de komende jaren zullen we waarschijnlijk een toename zien in de ontwikkeling van machine learning om het omgaan met zakelijke problemen eenvoudiger en sneller te maken. Het inhuren van werknemers om eenvoudige zakelijke problemen aan te pakken zou verouderd raken met behulp van de concepten van gecontroleerd en onbewaakt leren.

Wat is begeleide leren?

Dit is een vorm van leren waarbij machine learning plaatsvindt met behulp van input van gebruikers. Een groot deel van het onderzoek op het gebied van machine learning en kunstmatige intelligentie tot nu toe is gericht op onder toezicht werken. De spammap in uw e-mail wordt bijvoorbeeld vol met soms zelfs belangrijke e-mails die er onbedoeld naartoe gaan. Het systeem werkt op basis van machine learning en waarschuwt een algoritme dat betrekking heeft op analyse van spam. Het systeem gebruikt de informatie om berichten te filteren en ze naar een spammap te sturen, waardoor valse positieven worden verminderd. In een zoekmachine werkt het algoritme op basis van de koppeling waarop het eerst wordt geklikt wanneer het de zoekresultaten opent. Dit leidt tot verbeteringen in de zoekresultaten voor een gebruiker. Er zijn echter bepaalde nadelen bij gesuperviseerd leren omdat de machine een vaag idee heeft van wat goed is en wat verkeerd is. Deze menselijke feedback legt vaak beperkingen op aan het toekomstig gebruik van gesuperviseerd leren.

Wat is onbewaakt leren?

We leven in tijden waarin we voortdurend op zoek zijn naar betere prestaties van machines, of het nu gaat om CCTV-gegevens, GPS-gegevens, online transactiegegevens, scans van machines, beveiligingsscangegevens, enzovoort. Organisaties en overheden willen dat machines die geen behoefte hebben aan of onder toezicht staan ​​van menselijke gegevens betere resultaten moeten opleveren. Dit vereist natuurlijk veel meer inspanningen in de richting van automatisering, en hoewel het onwaarschijnlijk is dat onbewaakt leren in de nabije toekomst het onder toezicht staande leren zal vervangen, zullen de hybride benaderingen waarschijnlijk in de nabije toekomst naar voren komen die sneller en meer zullen zijn efficiënt dan de resultaten die we momenteel krijgen met gesuperviseerd leren.

Wat is het verschil tussen gesuperviseerd en onbewaakt leren?

• Gecontroleerd leren en onbewaakt leren zijn twee verschillende benaderingen om te werken aan betere automatisering of kunstmatige intelligentie.

• Bij gesuperviseerd leren is er menselijke feedback voor betere automatisering, terwijl bij onbewaakt leren de machine naar verwachting betere prestaties levert zonder menselijke inbreng..

• Hybride benaderingen zijn waarschijnlijker oplossingen in de nabije toekomst die gebruik maken van zowel gecontroleerd als niet-gecontroleerd leren.