Uczenie się nadzorowane i nienadzorowane
Pojęcia takie jak nadzorowane uczenie się i nienadzorowane uczenie się są używane w kontekście uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, które zyskują na znaczeniu z każdym dniem. Uczenie maszynowe dla laika to algorytmy, które są oparte na danych i sprawiają, że maszyna uczy się na podstawie przykładów. Istnieją dwa rodzaje uczenia się; mianowicie uczenie się nadzorowane i uczenie się bez nadzoru, które dezorientują uczniów, ponieważ istnieje wiele podobieństw między nimi. Jednak pomimo nakładania się, istnieją różnice, które zostaną podkreślone w tym artykule.
W nadchodzących latach będziemy prawdopodobnie świadkami wzrostu rozwoju uczenia maszynowego, aby ułatwić i przyspieszyć rozwiązywanie problemów biznesowych. Zatrudnianie pracowników do rozwiązywania prostych problemów biznesowych stałoby się przestarzałe przy wykorzystaniu koncepcji uczenia się nadzorowanego i nienadzorowanego.
Co to jest uczenie nadzorowane?
Jest to rodzaj uczenia się, w którym uczenie maszynowe odbywa się przy pomocy danych wejściowych od użytkowników. Wiele dotychczasowych badań w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji koncentrowało się na uczeniu nadzorowanym. Na przykład folder spamu w wiadomości e-mail zapełnia się, a czasami nawet ważne wiadomości trafiają do niego nieumyślnie. System działa w oparciu o uczenie maszynowe, które powiadamia algorytm dotyczący analizy spamu. System wykorzystuje te informacje do filtrowania wiadomości i wysyłania ich do folderu spamu, zmniejszając liczbę fałszywych alarmów. W wyszukiwarce algorytm działa w oparciu o link kliknięty jako pierwszy przy otwieraniu wyników wyszukiwania. Prowadzi to do poprawy wyników wyszukiwania dla użytkownika. Jednak uczenie nadzorowane ma pewne wady, ponieważ maszyna ma niejasne pojęcie o tym, co jest dobre, a co złe. Ta ludzka informacja zwrotna często ogranicza przyszłe wykorzystanie nadzorowanego uczenia się.
Co to jest uczenie się bez nadzoru?
Żyjemy w czasach, w których cały czas szukamy lepszej wydajności maszyn, niezależnie od tego, czy są to dane CCTV, dane GPS, dane transakcji online, dane ze skanowania maszyn, dane ze skanowania bezpieczeństwa i tak dalej. Organizacje i rządy chcą, aby maszyny, które nie potrzebują lub nie wymagają nadzorowanych danych od ludzi, zapewniały lepsze wyniki. To oczywiście wymaga dużo większego wysiłku w kierunku automatyzacji i chociaż jest mało prawdopodobne, aby uczenie się bez nadzoru zastąpiło uczenie się nadzorowane w najbliższej przyszłości, podejścia hybrydowe prawdopodobnie pojawią się w najbliższej przyszłości, które będą szybsze i bardziej skuteczniejsze niż wyniki, które otrzymujemy obecnie dzięki nadzorowanemu uczeniu się.
Jaka jest różnica między uczeniem się nadzorowanym a uczeniem nienadzorowanym?
• Uczenie się nadzorowane i uczenie się nienadzorowane to dwa różne podejścia do pracy nad lepszą automatyzacją lub sztuczną inteligencją.
• W uczeniu nadzorowanym istnieje ludzka informacja zwrotna dla lepszej automatyzacji, podczas gdy w uczeniu się nienadzorowanym oczekuje się, że maszyna przyniesie lepsze wyniki bez udziału człowieka.
• Podejścia hybrydowe są bardziej prawdopodobnymi rozwiązaniami w najbliższej przyszłości, które wykorzystują zarówno uczenie nadzorowane, jak i nienadzorowane.
