Рекомендуем, 2024

Выбор редакции

Разница между контролируемым и неконтролируемым обучением

Обучение под наблюдением и без присмотра - это парадигмы машинного обучения, которые используются при решении класса задач путем изучения опыта и показателей эффективности. Контролируемое и неконтролируемое обучение в основном отличаются тем, что контролируемое обучение включает в себя сопоставление входных данных и основных выходных данных. Напротив, неконтролируемое обучение не направлено на получение результата в ответ на конкретный ввод, а обнаруживает закономерности в данных.

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 сравненияКонтролируемое обучениеОбучение без учителя
основнойСделки с помеченными данными.Обрабатывает немеченые данные.
Вычислительная сложностьВысокоНизкий
AnalyzationНе в сетиРеальное время
точность
Дает точные результатыДает 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

  1. 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.
  2. Когда дело доходит до сложности, контролируемый метод обучения менее сложен, в то время как неконтролируемый метод обучения более сложен.
  3. Контролируемое обучение может также проводить автономный анализ, тогда как неконтролируемое обучение использует анализ в режиме реального времени.
  4. Результат контролируемой методики обучения является более точным и надежным. Напротив, неконтролируемое обучение дает умеренные, но надежные результаты.
  5. 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.

Top