Структуры машинного обучения контролируемого и неконтролируемого обучения используются для решения ряда проблем на основе знаний и показателей эффективности структуры. Сверточные нейронные сети, которые представляют собой системы обработки информации, состоящие из нескольких или в значительной степени взаимосвязанных компонентов обработки, используют эти контролируемые и неконтролируемые подходы к обучению в широком диапазоне приложений.
Эта статья поможет вам понять, как работают обе парадигмы подхода машинного обучения, с параллельным сравнением для простоты дифференциации.
Обучение с учителем и обучение без учителя
Разница между обучением с учителем и обучением без учителя состоит в том, что обучение с учителем включает в себя переход от доступных входных данных к важному результату, который обрабатывается, тогда как обучение без учителя, с другой стороны, не пытается создать выходные данные, касающиеся прямого ввода; скорее, он ищет закономерности в информации и обрабатывает независимый результат.
Один из подходов, связанных с алгоритмами обучения и машинным обучением, - это обучение с учителем, которое влечет за собой присвоение помеченной информации для получения из нее определенного шаблона или функционального назначения.
Важно отметить, что контролируемое обучение влечет за собой присвоение входного элемента, массива, а также прогнозирование наиболее желаемого выходного значения, часто известного как критический фактор, определяющий результат контролируемого обучения. Наиболее важной особенностью обучения с учителем является то, что необходимая информация известна и правильно распределена по категориям.
С другой стороны, обучение без учителя - это еще один тип парадигмы, который выводит корреляции из неструктурированной входной информации и выводит результат на основе предполагаемых взаимосвязей. Обучение без учителя направлено на извлечение иерархии и связей из необработанных данных. При обучении без учителя мониторинг не требуется. Скорее, внутренний аудит выполняется самостоятельно на основе входных данных, вводимых оператором.
Таблица сравнения обучения с учителем и обучения без учителя
| Параметры сравнения | Контролируемое обучение | Неконтролируемое обучение |
| Типы | Есть два типа проблем, которые можно решить с помощью обучения с учителем. т.е. классификация и регрессия | Кластеризация и ассоциация - это два вида проблем, которые можно решить с помощью обучения без учителя. |
| Соотношение выход-вход | Выход рассчитывается в соответствии с установленной схемой, а входные данные анализируются. | Выход рассчитывается независимо, и только входные данные анализируются. |
| Точность | Очень точно. | Иногда может быть неточным. |
| Время | Происходит автономный анализ и анализ структуры ввода. | В реальном времени на природе. |
| Анализ | Уровень сложности анализа и вычислений высокий. | Коэффициент анализа выше, но вычислительная сложность ниже. |
Что такое контролируемое обучение?
Методика контролируемого обучения влечет за собой программирование системы или машины, в которой компьютеру даются обучающие примеры, а также последовательность целей (выходной шаблон) для выполнения задачи. Термин «контролировать» обычно означает наблюдение и руководство задачами и действиями. Но где можно использовать контролируемый и использовать? Он в основном используется в регрессии распознавания образов, кластеризации и искусственной нейронной сети.
Система управляется информацией, загруженной в модель, что упрощает прогнозирование будущих событий, точно так же, как преобразование данных в заранее определенный алгоритм и ожидание аналогичных результатов от аналогичного события позже. Обучение проводится с использованием размеченных образцов. Входная последовательность нейронных сетей обучает структуру, которая также связана с выходами.
Алгоритм «учится» на данных тестирования путем повторения стратегии, проверенной на информации и оптимизации для получения правильного ответа в глубокой классификации. Хотя методы обучения с учителем более надежны, чем методы обучения без учителя, они требуют участия человека для правильной категоризации данных.
Регрессия - это статистический метод определения связи между переменной-предиктором и одной или несколькими экзогенными переменными, который обычно используется для прогнозирования будущих событий. Используется линейный регрессионный анализ, потому что существует только один независимый фактор, но одна переменная результата.
Что такое обучение без учителя?
Обучение без учителя - это следующий тип алгоритма нейронной сети, использующий неструктурированные необработанные данные для вывода. Машинное обучение без учителя направлено на выявление основных закономерностей или группировок в данных, которые не были помечены. Чаще всего используется для исследования данных. Обучение без учителя отличается тем, что источник и назначение неизвестны.
По сравнению с контролируемым обучением, машинное обучение без учителя позволяет пользователям выполнять более сложную обработку данных. С другой стороны, машинное обучение без учителя может быть более неустойчивым, чем другие подходы к спонтанному обучению. Примеры - сегментация, обнаружение аномалий, искусственное нейронное взаимодействие и другие методы обучения без учителя.
Поскольку мы почти ничего не знаем о данных, неконтролируемые классификаторы более сложны, чем классификаторы. Группирование сопоставимых выборок вместе, вейвлет-преобразование и модель векторного пространства - распространенные проблемы обучения без учителя.
Неконтролируемая техника обучения алгоритмов происходит в реальном времени, то есть парадигма происходит с нулевой процентной задержкой, а выходные данные вычисляются в естественном инструменте, при этом все входные данные оцениваются и маркируются перед оператором, что позволяет им понять несколько стилей обучение и категоризация исходных данных. Самым главным преимуществом неконтролируемого обучения является обработка данных в реальном времени.
Основные различия между обучением с учителем и обучением без учителя
Вывод
Из-за растущего объема общих данных, которые компании должны оценивать и управлять, чтобы делать правильный и точный выбор, интеллектуальный анализ данных становится очень важным в сегодняшней корпоративной среде.
Это объясняет, почему спрос на машинное обучение растет, требуя персонала, который хорошо разбирается как в контролируемом, так и в частично контролируемом и неконтролируемом машинном обучении. Важно помнить, что у каждой учебной программы есть свои преимущества и недостатки. Это означает, что прежде чем решить, какой подход использовать для оценки данных, необходимо ознакомиться с обоими способами машинного обучения.
