Различия между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением
Студенты, занимающиеся машинным обучением, испытывают трудности с дифференциацией контролируемого обучения от неконтролируемого обучения. Похоже, что процедура, используемая в обоих методах обучения, одинакова, что затрудняет различие между двумя методами обучения. Однако после тщательного изучения и непоколебимого внимания можно четко понимать, что существуют существенные различия между контролируемым и неконтролируемым обучением.
Контролируемое обучение является одним из методов, связанных с машинным обучением, которое включает в себя выделение помеченных данных, чтобы из этих данных можно было вывести определенный шаблон или функцию. Стоит отметить, что контролируемое обучение включает в себя выделение входного объекта, вектора и одновременное прогнозирование наиболее желаемого выходного значения, которое в основном называется контрольным сигналом. Свойством нижней строки контролируемого обучения является то, что входные данные известны и обозначены соответствующим образом.
Неконтролируемое обучение - это второй метод алгоритма машинного обучения, в котором выводы выводятся из немаркированных входных данных. Цель неконтролируемого обучения - определить скрытые шаблоны или группировать данные из немеченых данных. Он в основном используется при анализе разведочных данных. Одним из определяющих признаков неконтролируемого обучения является то, что как входные, так и выходные данные неизвестны.
Различия между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением
Основное различие между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением - это данные, используемые в любом методе машинного обучения. Стоит отметить, что оба метода машинного обучения требуют данных, которые они будут анализировать для создания определенных функций или групп данных. Однако входные данные, используемые в контролируемом обучении, хорошо известны и помечены. Это означает, что на машину задается только роль определения скрытых шаблонов из уже помеченных данных. Однако данные, используемые при неконтролируемом обучении, не известны и не помечены. Работа машины заключается в классификации и маркировке необработанных данных перед определением скрытых шаблонов и функций входных данных.
Машинное обучение - сложное дело, и любое вовлеченное лицо должно быть подготовлено к предстоящей задаче. Одной из отличительных отличий между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением является сложность вычислений. Упражненное обучение считается сложным методом обучения, в то время как неконтролируемый метод обучения менее сложный. Одной из причин, которые делают контролируемое обучение, является тот факт, что нужно понимать и маркировать входы во время неконтролируемого обучения, не нужно понимать и маркировать входы. Это объясняет, почему многие люди предпочитают неконтролируемое обучение по сравнению с контролируемым методом машинного обучения.
Другим преобладающим различием между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением является точность результатов, полученных после каждого цикла машинного анализа. Все результаты, полученные из контролируемого метода машинного обучения, являются более точными и надежными по сравнению с результатами, полученными из неконтролируемого метода машинного обучения. Один из факторов, объясняющий, почему контролируемый метод машинного обучения дает точные и надежные результаты, состоит в том, что входные данные хорошо известны и помечены, что означает, что машина будет анализировать только скрытые шаблоны. Это не похоже на неконтролируемый метод обучения, где машина должна определять и маркировать входные данные перед определением скрытых шаблонов и функций.
Также стоит отметить, что существует значительная разница, когда дело касается количества классов. Стоит отметить, что все классы, используемые в контролируемом обучении, известны, что означает, что ответы на вопросы, вероятно, будут известны. Поэтому единственной целью контролируемого обучения является определение неизвестного кластера. Тем не менее, нет никаких предварительных знаний в неконтролируемом методе машинного обучения. Кроме того, количество классов неизвестно, что явно означает, что информация не известна, и результаты, полученные после анализа, не могут быть установлены. Более того, люди, участвующие в неконтролируемом методе обучения, не знают никакой информации о необработанных данных и ожидаемых результатах.
Среди других различий есть время, через которое проходит каждый метод обучения. Важно подчеркнуть, что контролируемый метод обучения проходит автономно, а неконтролируемый метод обучения имеет место в режиме реального времени. Люди, участвующие в подготовке и маркировке входных данных, делают это в автономном режиме, в то время как анализ скрытого шаблона выполняется в Интернете, что лишает людей, участвующих в компьютерном обучении, возможности взаимодействовать с машиной при анализе дискретных данных.Тем не менее, неконтролируемый метод машинного обучения имеет место в реальном времени, так что все входные данные анализируются и помечены в присутствии учащихся, что помогает им понять различные методы обучения и классификации необработанных данных. Анализ данных в реальном времени по-прежнему остается наиболее значительным достоинством неконтролируемого метода обучения.
Таблица, показывающая различия между контролируемым обучением и неконтролируемым обучением: сравнительная таблица
| Обучаемое обучение | Неконтролируемое обучение | |
| Входные данные | Использует известные и маркированные входные данные | Использование неизвестных входных данных |
| Вычислительная сложность | Очень сложный в вычислении | Меньше вычислительной сложности |
| В реальном времени | Использует автономный анализ | Использует анализ данных в реальном времени |
| Количество классов | Количество классов известно | Количество классов не известно |
| Точность результатов | Точные и надежные результаты | Умеренные точные и надежные результаты |
Резюме контролируемого обучения и неконтролируемого обучения
- Добыча данных становится важным аспектом в современном мире бизнеса из-за увеличения необработанных данных, которые организации должны анализировать и обрабатывать, чтобы они могли принимать обоснованные и надежные решения.
- Это объясняет, почему потребность в машинного обучения растет и, следовательно, требует людей, обладающих достаточными знаниями как в отношении контролируемого машинного обучения, так и без контроля машинного обучения.
- Стоит понять, что каждый способ обучения дает свои преимущества и недостатки. Это означает, что перед тем, как определить, какой метод будет использоваться для анализа данных, нужно познакомиться с обоими методами машинного обучения.
