Контролируемое и неконтролируемое обучение
Такие термины, как обучение с учителем и обучение без учителя, используются в контексте машинного обучения и искусственного интеллекта, значение которых с каждым днем приобретает все большее значение. Машинное обучение для непрофессионала - это алгоритмы, которые управляются данными и заставляют машину учиться с помощью примеров. Есть два типа обучения; а именно, обучение с учителем и обучение без учителя, которые сбивают с толку учащихся, поскольку между ними есть много общего. Однако, несмотря на совпадение, есть различия, которые будут освещены в этой статье.
В ближайшие годы мы, скорее всего, станем свидетелями роста развития машинного обучения, которое упростит и ускорит решение бизнес-задач. Наем сотрудников для решения простых бизнес-задач устареет с использованием концепций обучения с учителем и без учителя.
Что такое контролируемое обучение?
Это тип обучения, при котором машинное обучение происходит с помощью информации, поступающей от пользователей. До настоящего времени большая часть исследований в области машинного обучения и искусственного интеллекта была сосредоточена на контролируемом обучении. Например, папка для спама в вашем электронном письме заполняется иногда даже важными письмами, которые случайно попадают в нее. Система работает на основе машинного обучения, которое уведомляет алгоритм, относящийся к анализу спама. Система использует информацию для фильтрации сообщений и отправки их в папку со спамом, уменьшая количество ложных срабатываний. В поисковой системе алгоритм работает на основе ссылки, по которой щелкнули первой при открытии результатов поиска. Это приводит к улучшению результатов поиска для пользователя. Однако у контролируемого обучения есть определенные недостатки, поскольку машина имеет смутное представление о том, что правильно, а что неправильно. Эта человеческая обратная связь часто ограничивает будущее использование обучения с учителем.
Что такое обучение без учителя?
Мы живем во времена, когда мы постоянно ищем более высокую производительность машин, будь то данные CCTV, данные GPS, данные онлайн-транзакций, данные сканирования машин, данные сканирования безопасности и так далее. Организациям и правительствам нужны машины, которым не нужны или не требуются контролируемые данные от людей для получения лучших результатов. Это, конечно, требует гораздо больших усилий в направлении автоматизации, и хотя маловероятно, что обучение без учителя заменит обучение с учителем в ближайшем будущем, в ближайшем будущем, вероятно, появятся гибридные подходы, которые будут быстрее и эффективнее. эффективнее, чем результаты, которые мы получаем через контролируемое обучение в настоящее время.
В чем разница между обучением с учителем и обучением без учителя?
• Обучение с учителем и обучение без учителя - это два разных подхода к работе над улучшением автоматизации или искусственного интеллекта.
• При обучении с учителем существует обратная связь от человека для лучшей автоматизации, тогда как при обучении без учителя ожидается, что машина обеспечит лучшую производительность без участия человека.
• Гибридные подходы - более вероятные решения в ближайшем будущем, которые будут использовать как контролируемое, так и неконтролируемое обучение.
