Эти контролируемые и неконтролируемые методы обучения реализуются в различных приложениях, таких как искусственные нейронные сети, которые представляют собой системы обработки данных, содержащие огромное количество в значительной степени взаимосвязанных элементов обработки.
Сравнительная таблица
| Основа для сравнения | Контролируемое обучение | Обучение без учителя |
|---|---|---|
| основной | Сделки с помеченными данными. | Обрабатывает немеченые данные. |
| Вычислительная сложность | Высоко | Низкий |
| Analyzation | Не в сети | Реальное время |
| точность | Дает точные результаты | Дает умеренные результаты |
| Суб-домены | Классификация и регрессия | Кластеризация и объединение правил ассоциации |
Определение контролируемого обучения
Метод контролируемого обучения включает в себя обучение системы или машины, где обучающие наборы вместе с целевым шаблоном (шаблоном вывода) предоставляются системе для выполнения задачи. Как правило, надзор означает наблюдение и руководство выполнением задач, проекта и деятельности. Но где может быть осуществлено контролируемое обучение? В первую очередь это реализовано в машинном обучении регрессионных и кластерных и нейронных сетей.
Теперь, как мы тренируем модель? Модель управляется с помощью загрузки модели знаниями, чтобы облегчить предсказание будущих случаев. Для обучения используются помеченные наборы данных. В искусственных нейронных сетях шаблон ввода обучает сеть, которая также связана с шаблоном вывода.
Определение неконтролируемого обучения
Модель неконтролируемого обучения не включает целевой результат, что означает, что обучение в системе не проводится. Система должна учиться самостоятельно через определение и адаптацию в соответствии со структурными характеристиками в шаблонах ввода. Он использует алгоритмы машинного обучения, которые делают выводы на немаркированных данных.
Обучение без учителя работает по более сложным алгоритмам по сравнению с обучением под наблюдением, потому что у нас есть редкая информация или вообще нет информации о данных. Это создает менее управляемую среду, как машину или систему, предназначенную для получения результатов для нас. Основной целью обучения без присмотра является поиск таких объектов, как группы, кластеры, уменьшение размерности и оценка плотности.
Ключевые различия между контролируемым и неконтролируемым обучением
- Методика контролируемого обучения имеет дело с помеченными данными, где шаблоны выходных данных известны системе. В отличие от этого, неконтролируемое обучение работает с немаркированными данными, в которых вывод основан только на сборе восприятий.
- Когда дело доходит до сложности, контролируемый метод обучения менее сложен, в то время как неконтролируемый метод обучения более сложен.
- Контролируемое обучение может также проводить автономный анализ, тогда как неконтролируемое обучение использует анализ в режиме реального времени.
- Результат контролируемой методики обучения является более точным и надежным. Напротив, неконтролируемое обучение дает умеренные, но надежные результаты.
- Классификация и регрессия - это типы проблем, решаемых в рамках метода обучения под наблюдением. И наоборот, неконтролируемое обучение включает проблемы кластеризации и интеллектуального анализа правил.
Заключение
Контролируемое обучение - это техника выполнения задачи путем предоставления системам обучения, моделей ввода и вывода, в то время как неконтролируемое обучение - это метод самообучения, в котором система должна обнаруживать характеристики входной совокупности своими собственными силами и без предварительного набора категорий. используются.
