Разлике између надзираног учења и неконтролираног учења

Студенти који се баве машинским учењем суочавали су се с потешкоћама у разликовању надгледаног учења од учења без надзора. Чини се да је поступак који се користи у обе методе учења исти, што отежава разликовање двају метода учења. Међутим, након пажљиве и непоколебљиве пажње, јасно се може разумети да постоје значајне разлике између учења под надзором и без надзора..

• Шта је супервизирано учење?

Надзирано учење једна је од метода повезаних са машинским учењем која укључује доделу означених података тако да се из тих података може закључити одређени образац или функција. Вриједно је напоменути да надгледано учење укључује додјелу улазног објекта, вектора, истовремено предвиђајући најпожељнију излазну вриједност, која се углавном назива надзорни сигнал. Својство суштине надзираног учења је да су улазни подаци познати и означени на одговарајући начин.

• Шта је неконтролисано учење?

Ненадзоровано учење је друга метода алгоритма машинског учења у којој се закључци извлаче из необележених улазних података. Циљ ненадзорованог учења је утврдити скривене обрасце или груписање података из необележених података. Најчешће се користи у истраживачким анализама података. Један од главних карактера ненадзорованог учења је да и улаз и излаз нису познати.

Разлике између надзираног учења и неконтролираног учења

1. Унос података у надзирано учење и неконтролирано учење

Примарна разлика између учења под надзором и учења без надзора јесу подаци који се користе у било којој методи машинског учења. Вриједно је напоменути да обје методе машинског учења захтијевају податке, које ће анализирати како би произвели одређене функције или групе података. Међутим, улазни подаци који се користе у супервизираном учењу су добро познати и означени су. То значи да је машини додијељена само улога у одређивању скривених образаца из већ означених података. Међутим, подаци који се користе у учењу без надзора нису познати нити су етикетирани. Рад машине је категоризација и означавање сирових података пре него што се утврде скривени обрасци и функције улазних података.

2. Рачунарска сложеност у надгледаном учењу и ненадзорованом учењу

Машинско учење је сложен посао и свака особа која се бави мора бити спремна за задатак који је пред вама. Једна од истакнутих разлика између надзираног учења и учења без надзора је рачунска сложеност. За надзирано учење каже се да је сложен метод учења, а неодговарани начин учења мање сложен. Један од разлога због којег се надгледа учење је чињеница да човек мора разумети и обележити уносе док је код учења без надзора, није потребно разумевање и означавање улаза. Ово објашњава зашто многи људи преферирају неконтролисано учење у поређењу са надзираним методом машинског учења.

3. Тачност резултата надзираног учења и неконтролисаног учења

Друга превладавајућа разлика између надзираног учења и учења без надзора је тачност резултата добијених након сваког циклуса машинске анализе. Сви резултати добијени из надгледаног метода машинског учења су тачнији и поузданији у поређењу са резултатима добијеним из методе ненадзиреног машинског учења. Један од фактора који објашњава зашто надгледана метода машинског учења даје тачне и поуздане резултате је зато што су улазни подаци добро познати и обележени, што значи да ће машина анализирати само скривене обрасце. Ово је за разлику од неодржаваног метода учења где машина мора да дефинише и означи улазне податке пре него што утврди скривене обрасце и функције.

4. Број часова у надгледаном учењу и Ненадзорованом учењу

Такође је вриједно напоменути да постоји значајна разлика када је у питању број часова. Вриједно је напоменути да су све класе које се користе у супервизираном учењу познате, што значи да ће вјероватно бити познати и одговори у анализи. Једини циљ надзираног учења је, дакле, утврђивање непознатог кластера. Међутим, не постоји претходно знање о ненадзираном начину машинског учења. Поред тога, број часова није познат, што јасно значи да нису познате никакве информације и да се резултати добијени након анализе не могу утврдити. Штавише, људи који су укључени у ненадзоран метод учења нису упознати са било каквим информацијама о сировим подацима и очекиваним резултатима.

5. Учење у стварном времену у оквиру надзираног учења и неконтролисаног учења

Између осталих разлика, постоји и време после којег се одвија сваки начин учења. Важно је истаћи да се надгледани начин учења одвија ван мреже, док се методи учења без надзора одвијају у стварном времену. Људи који су укључени у припрему и означавање улазних података то раде ван мреже, док се анализа скривеног узорка врши на мрежи, што људима који су укључени у машинско учење онемогућава могућност интеракције са машином, док анализира дискретне податке. Међутим, ненадзирани метод машинског учења одвија се у реалном времену, тако да се сви улазни подаци анализирају и обележавају у присуству ученика, што им помаже да разумеју различите методе учења и класификације сирових података. Анализа података у реалном времену и даље је најзначајнија заслуга неконтролисаног начина учења.

Табела која приказује разлике између надзираног учења и ненадзорованог учења: упоредна табела

	Надзирано учење	Ненадзоровано учење
Унос података	Користи познате и означене улазне податке	Користи непознате улазне податке
Рачунарска сложеност	Веома сложен у рачунању	Мања рачунска сложеност
Реалном времену	Користи офф-лине анализу	Користи анализу података у реалном времену
Број часова	Број часова је познат	Број часова није познат
Тачност резултата	Тачни и поуздани резултати	Умерени тачни и поуздани резултати

Сажетак надзираног учења и неконтролираног учења

• Ископавање података постаје важан аспект у тренутном пословном свету због повећаних сирових података које организације требају да анализирају и обраде како би могле доносити здраве и поуздане одлуке.
• Ово објашњава зашто расте потреба за машинским учењем и на тај начин захтевају људи са довољно знања како о надзираном машинском учењу, тако и о ненадзорованом машинском учењу..
• Вриједно је схватити да сваки начин учења нуди своје предности и мане. То значи да морате бити упознати са обе методе машинског учења пре него што одредите који метод ћете користити за анализу података.