Atšķirības starp uzraudzītu mācīšanos un neuzraudzītu mācīšanos

Studenti, kas iesaistījušies mašīnmācībā, ir saskārušies ar grūtībām atdalīt pārraudzītu mācīšanos no nepārraudzītas mācīšanās. Šķiet, ka abās mācību metodēs izmantotā procedūra ir vienāda, kas vienam apgrūtina atšķirību starp abām mācību metodēm. Tomēr pēc rūpīgas izpētes un nemitīgas uzmanības var skaidri saprast, ka pastāv ievērojamas atšķirības starp pārraudzītu un neuzraudzītu mācīšanos.

• Kas ir uzraudzītā mācīšanās??

Vadīta mācīšanās ir viena no metodēm, kas saistīta ar mašīnmācību, kas ietver marķētu datu piešķiršanu tā, lai no šiem datiem varētu secināt noteiktu modeli vai funkciju. Ir vērts atzīmēt, ka uzraudzītā mācīšanās nozīmē ieejas objekta, vektora, piešķiršanu, tajā pašā laikā paredzot visvēlamāko izejas vērtību, ko lielākoties dēvē par uzraudzības signālu. Pārraudzīto mācību būtiskākais īpašums ir tas, ka ieejas dati ir zināmi un atbilstoši marķēti.

• Kas ir neuzraudzīta mācīšanās?

Nepietiekama mācīšanās ir otrā mašīnmācīšanās algoritma metode, kurā secinājumus izdara no neiezīmētiem ievades datiem. Neuzraudzītas mācīšanās mērķis ir noteikt slēptos modeļus vai datu grupēšanu no nemarķētiem datiem. To galvenokārt izmanto izpētes datu analīzē. Viens no nepārraudzītas mācīšanās raksturīgajiem raksturiem ir tas, ka nav zināmi gan ieguldījumi, gan izvade.

Atšķirības starp uzraudzītu mācīšanos un neuzraudzītu mācīšanos

1. Ievades dati pārraudzītā mācībā un bez uzraudzības

Galvenā atšķirība starp uzraudzītu mācīšanos un nepārraudzītu mācīšanos ir dati, ko izmanto abās mašīnmācīšanās metodēs. Ir vērts atzīmēt, ka abām mašīnmācīšanās metodēm nepieciešami dati, kurus viņi analizēs, lai iegūtu noteiktas funkcijas vai datu grupas. Tomēr ievades dati, kas tiek izmantoti uzraudzītā mācībā, ir labi zināmi un marķēti. Tas nozīmē, ka mašīnai ir uzticēta tikai loma noslēptos modeļus noteikt no jau marķētiem datiem. Tomēr dati, kas izmantoti neuzraudzītā mācībā, nav zināmi un nav marķēti. Pirms izejas datu slēpto shēmu un funkciju noteikšanas neapstrādātu datu klasificēšana un marķēšana ir iekārtas darbs.

2. Skaitļošanas sarežģītība pārraudzītā mācībā un bez uzraudzības

Mašīnu apguve ir sarežģīta lieta, un jebkurai iesaistītajai personai jābūt sagatavotai nākamajam uzdevumam. Viena no izceļamām atšķirībām starp uzraudzītu mācīšanos un neuzraudzītu mācīšanos ir skaitļošanas sarežģītība. Tiek apgalvots, ka uzraudzīta mācīšanās ir sarežģīta mācību metode, savukārt neuzraudzīta mācīšanās metode ir mazāk sarežģīta. Viens no iemesliem, kas rada uzraudzītu mācību lietu, ir tas, ka ir jāsaprot un jāmarķē ieguldījums, kamēr nepieskatītā mācībā nav jāsaprot un jāmarķē ieguldījums. Tas izskaidro, kāpēc daudzi cilvēki dod priekšroku neuzraudzītām mācībām, salīdzinot ar mašīnmācīšanās uzraudzīto metodi.

3. Pārraudzītas un neuzraudzītas mācīšanās rezultātu precizitāte

Otra dominējošā atšķirība starp uzraudzītu mācīšanos un neuzraudzītu mācīšanos ir rezultātu precizitāte, kas iegūti pēc katra mašīnanalīzes cikla. Visi rezultāti, kas iegūti no mašīnmācīšanās uzraudzītās metodes, ir precīzāki un ticamāki salīdzinājumā ar rezultātiem, kas iegūti no mašīnmācīšanās neuzraudzītās metodes. Viens no faktoriem, kas izskaidro, kāpēc uzraudzītā mašīnmācīšanās metode dod precīzus un ticamus rezultātus, ir tas, ka ieejas dati ir labi zināmi un marķēti, kas nozīmē, ka mašīna analizēs tikai slēptos modeļus. Tas ir atšķirībā no nepārraudzītas mācību metodes, kad mašīnai pirms slēpto shēmu un funkciju noteikšanas ir jādefinē un jāmarķē ievades dati..

4. Stundu skaits pārraudzītā mācībā un bez uzraudzības

Ir arī vērts atzīmēt, ka ir ievērojama atšķirība, runājot par nodarbību skaitu. Ir vērts atzīmēt, ka ir zināmas visas klases, kuras tiek izmantotas supervīzijā, kas nozīmē, ka, iespējams, ir zināmas arī atbildes analīzē. Tāpēc vienīgais uzraudzīto mācību mērķis ir noteikt nezināmo kopu. Tomēr mašīnmācības neuzraudzītajā metodē nav iepriekšēju zināšanu. Turklāt nav zināms klašu skaits, kas skaidri nozīmē, ka nav zināma informācija un ka pēc analīzes iegūtos rezultātus nevar pārliecināties. Turklāt cilvēki, kas iesaistīti neuzraudzītajās mācību metodēs, nezina nekādu informāciju par izejas datiem un gaidāmajiem rezultātiem.

5. Mācīšanās reāllaikā uzraudzītā mācībā un bez uzraudzības

Starp citām atšķirībām pastāv laiks, pēc kura notiek katra mācīšanās metode. Ir svarīgi uzsvērt, ka uzraudzīta mācību metode notiek bezsaistē, savukārt neuzraudzīta mācību metode notiek reālā laikā. Cilvēki, kas iesaistīti ievades datu sagatavošanā un marķēšanā, to dara tiešsaistē, savukārt slēptā modeļa analīze tiek veikta tiešsaistē, kas cilvēkiem, kas iesaistīti mašīnmācībā, liedz iespēju mijiedarboties ar mašīnu, jo tā analizē diskrētos datus. Tomēr neuzraudzīta mašīnmācīšanās metode notiek reālā laikā tā, ka visi ievades dati tiek analizēti un marķēti izglītojamo klātbūtnē, kas viņiem palīdz izprast dažādas mācību metodes un izejvielu klasifikāciju. Datu analīze reāllaikā joprojām ir visnozīmīgākais neuzraudzītās mācību metodes nopelns.

Tabula, kurā parādītas atšķirības starp uzraudzītu mācīšanos un neuzraudzītu mācīšanos: salīdzināšanas tabula

	Pārraudzīta mācīšanās	Nepietiekama apmācība
Ievades dati	Izmanto zināmos un marķētos ievades datus	Izmanto nezināmus ievades datus
Skaitļošanas sarežģītība	Ļoti sarežģīts skaitļošanā	Mazāka skaitļošanas sarežģītība
Īsts laiks	Izmanto bezsaistes analīzi	Izmanto datu reālā laika analīzi
Klašu skaits	Ir zināms klašu skaits	Klašu skaits nav zināms
Rezultātu precizitāte	Precīzi un uzticami rezultāti	Vidēji precīzi un uzticami rezultāti

Pārraudzīto un neuzraudzīto mācību kopsavilkums

• Datu ieguve kļūst par būtisku aspektu pašreizējā biznesa pasaulē, jo pieaug neapstrādāti dati, kas organizācijām jāanalizē un jāapstrādā, lai tās varētu pieņemt pamatotus un ticamus lēmumus..
• Tas izskaidro, kāpēc pieaug mašīnmācības nepieciešamība, un tādējādi cilvēkiem ar pietiekamām zināšanām gan vadāmā mašīnmācībā, gan mašīnmācībā nav nepieciešama..
• Ir vērts saprast, ka katra mācību metode piedāvā savas priekšrocības un trūkumus. Tas nozīmē, ka, lai noteiktu, kuru metodi izmantos datu analizēšanai, ir jārēķinās ar abām mašīnmācīšanās metodēm.