Sự khác biệt giữa học tập có giám sát và không giám sát
NộI Dung
Học tập có giám sát và không giám sát là các mô hình học máy được sử dụng để giải quyết các lớp nhiệm vụ bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm và đo lường hiệu suất. Việc học có giám sát và không giám sát chủ yếu khác nhau bởi thực tế là học có giám sát liên quan đến việc ánh xạ từ đầu vào đến đầu ra thiết yếu. Ngược lại, học tập không giám sát không nhằm mục đích tạo ra đầu ra trong phản ứng của đầu vào cụ thể thay vào đó nó phát hiện ra các mẫu trong dữ liệu.
Các kỹ thuật học tập có giám sát và không giám sát này được triển khai trong các ứng dụng khác nhau như mạng nơ ron nhân tạo là một hệ thống xử lý dữ liệu chứa một số lượng lớn các yếu tố xử lý được liên kết với nhau.
-
- Biểu đồ so sánh
- Định nghĩa
- Sự khác biệt chính
- Phần kết luận
Biểu đồ so sánh
| Cơ sở để so sánh | Học có giám sát | Học không giám sát |
|---|---|---|
| Căn bản | Thỏa thuận với dữ liệu được dán nhãn. | Xử lý dữ liệu không nhãn. |
| Độ phức tạp tính toán | Cao | Thấp |
| Phân tích | Ngoại tuyến | Thời gian thực |
| Độ chính xác | Tạo ra kết quả chính xác | Tạo kết quả vừa phải |
| Tên miền phụ | Phân loại và hồi quy | Khai thác quy tắc phân cụm và hiệp hội |
Định nghĩa học tập có giám sát
Học có giám sát phương pháp liên quan đến việc đào tạo hệ thống hoặc máy trong đó các bộ huấn luyện cùng với mẫu đích (mẫu đầu ra) được cung cấp cho hệ thống để thực hiện một nhiệm vụ. Thông thường giám sát có nghĩa là quan sát và hướng dẫn thực hiện các nhiệm vụ, dự án và hoạt động. Nhưng, học có giám sát ở đâu có thể được thực hiện? Chủ yếu, nó được thực hiện trong máy học Regression và Cluster and Neural.
Bây giờ, làm thế nào để chúng tôi đào tạo một mô hình? Mô hình được hướng dẫn với sự trợ giúp của việc tải mô hình với kiến thức, để tạo điều kiện cho việc dự đoán các trường hợp trong tương lai. Nó sử dụng bộ dữ liệu được dán nhãn cho đào tạo. Các mạng nơ ron nhân tạo, mẫu đầu vào huấn luyện mạng cũng được liên kết với mẫu đầu ra.
Định nghĩa về học tập không giám sát
Học không giám sát mô hình không liên quan đến đầu ra mục tiêu có nghĩa là không có đào tạo nào được cung cấp cho hệ thống. Hệ thống phải tự học thông qua việc xác định và điều chỉnh theo các đặc điểm cấu trúc trong các mẫu đầu vào. Nó sử dụng các thuật toán học máy rút ra kết luận về dữ liệu chưa được gắn nhãn.
Việc học tập không giám sát hoạt động trên các thuật toán phức tạp hơn so với việc học có giám sát vì chúng tôi hiếm hoặc không có thông tin về dữ liệu. Nó tạo ra một môi trường ít quản lý hơn khi máy hoặc hệ thống dự định tạo kết quả cho chúng tôi. Mục tiêu chính của việc học tập không giám sát là tìm kiếm các thực thể như nhóm, cụm, giảm kích thước và thực hiện ước tính mật độ.
- Kỹ thuật học tập được giám sát liên quan đến dữ liệu được dán nhãn trong đó các mẫu dữ liệu đầu ra được biết đến với hệ thống. Ngược lại, việc học tập không giám sát hoạt động với dữ liệu không được gắn nhãn trong đó đầu ra chỉ dựa trên bộ sưu tập các nhận thức.
- Khi nói đến sự phức tạp, phương pháp học có giám sát ít phức tạp hơn trong khi phương pháp học không giám sát thì phức tạp hơn.
- Việc học có giám sát cũng có thể tiến hành phân tích ngoại tuyến trong khi học tập không giám sát sử dụng phân tích thời gian thực.
- Kết quả của kỹ thuật học tập có giám sát là chính xác và đáng tin cậy hơn. Ngược lại, học tập không giám sát tạo ra kết quả vừa phải nhưng đáng tin cậy.
- Phân loại và hồi quy là các loại vấn đề được giải quyết theo phương pháp học có giám sát. Ngược lại, học tập không giám sát bao gồm các vấn đề khai thác quy tắc phân cụm và liên kết.
Phần kết luận
Học tập có giám sát là kỹ thuật hoàn thành một nhiệm vụ bằng cách cung cấp các mẫu đào tạo, đầu vào và đầu ra cho các hệ thống trong khi học tập không giám sát là một kỹ thuật tự học trong đó hệ thống phải tự khám phá các tính năng của dân số đầu vào và không có bộ danh mục nào trước đó được sử dụng.
