Prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis
Tokie terminai kaip prižiūrimas mokymasis ir neprižiūrimas mokymasis yra naudojami mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto kontekste, kurių svarba didėja kiekvieną dieną. Mašinų mokymasis pasauliečiams yra algoritmai, kurie yra pagrįsti duomenimis ir verčia mašiną mokytis pavyzdžių pagalba. Yra dvi mokymosi rūšys; būtent, prižiūrimas mokymasis ir neprižiūrimas mokymas, kurie glumina studentus, nes tarp jų yra daug panašumų. Nepaisant sutapimų, yra skirtumų, kurie bus pabrėžti šiame straipsnyje.
Ateinančiais metais greičiausiai matysime, kaip auga mašininis mokymasis, kad verslo problemas būtų lengviau ir greičiau spręsti. Darbuotojų samdymas paprastoms verslo problemoms spręsti būtų pasenęs vartojant prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi sąvokas.
Kas yra prižiūrimas mokymasis?
Tai yra mokymosi tipas, kai mašininis mokymasis vyksta naudojant vartotojų indėlį. Iki šiol didžioji dalis mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto tyrimų buvo sutelkta į prižiūrimą mokymąsi. Pvz., Jūsų el. Laiškuose esantis šlamšto aplankas užpildomas, net kartais net svarbūs laiškai patenka į jį netyčia. Sistema veikia mašininio mokymosi pagrindu, kuris praneša apie algoritmą, susijusį su šlamšto analize. Sistema naudoja informaciją filtruodama pranešimus ir siųsdama juos į šlamšto aplanką, taip sumažindama klaidingą informaciją. Paieškos sistemoje algoritmas veikia pagal nuorodą, kurią pirmiausia spustelėjus atsidarė paieškos rezultatai. Tai leidžia pagerinti vartotojo paieškos rezultatus. Tačiau yra tam tikrų prižiūrimo mokymosi trūkumų, nes mašina neaiškiai supranta, kas yra teisinga, o kas ne. Šis žmogaus atsiliepimas dažnai apriboja būsimą prižiūrimo mokymosi naudojimą.
Kas yra neprižiūrimas mokymasis?
Gyvename laikais, kai visą laiką ieškome geresnių mašinų našumo, nesvarbu, ar tai yra vaizdo stebėjimo, GPS, internetinių operacijų duomenys, mašininio nuskaitymo duomenys, saugumo nuskaitymo duomenys ir pan. Organizacijos ir vyriausybės nori, kad mašinos, kurioms nereikia ar reikalingi prižiūrimi žmonių duomenys, padėtų pasiekti geresnių rezultatų. Tam, žinoma, reikia įdėti daug daugiau pastangų automatizavimo linkme, ir nors mažai tikėtina, kad artimiausiu metu neprižiūrimas mokymas pakeis prižiūrimą mokymąsi, tačiau artimiausiu metu greičiausiai atsiras hibridiniai metodai, kurie bus greitesni ir greitesni. efektyvesni nei rezultatai, kuriuos šiuo metu gauname per prižiūrimą mokymąsi.
Kuo skiriasi prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis?
• Prižiūrimas mokymasis ir neprižiūrimas mokymasis yra du skirtingi požiūriai siekiant geresnės automatikos ar dirbtinio intelekto.
• Vadovaujantis mokymuisi, reikia geresnio automatizavimo, o neprižiūrimo mokymosi atveju tikimasi, kad mašina pasieks geresnius rezultatus be žmogaus indėlio.
• Hibridiniai metodai yra labiau tikėtini sprendimai artimiausioje ateityje, naudojantys prižiūrimą ir neprižiūrimą mokymąsi.
