Разлики между обучението под контрола и обучението без надзор

Студентите, които се занимават с машинно обучение, изпитват трудности при разграничаването на контролираното обучение от обучението без надзор. Изглежда, че процедурата, използвана и в двата метода на обучение е една и съща, което затруднява разграничаването на двата метода на обучение. Въпреки това, при внимателен и непоколебим внимание, може ясно да се разбере, че съществуват значителни разлики между контролираното и неподдържаното обучение.

• Какво е контролирано обучение?

Контролираното обучение е един от методите, свързани с машинното обучение, който включва разпределяне на етикетирани данни, така че да може да се изведе определен модел или функция от тези данни. Заслужава да се отбележи, че контролираното обучение включва разпределяне на входен обект, вектор, като в същото време се предвижда най-желаната изходна стойност, която се нарича най-вече като надзорен сигнал. Основното свойство на контролираното обучение е, че входните данни са известни и етикетирани по подходящ начин.

• Какво е необучено обучение?

Ненадзорното обучение е вторият метод на алгоритъм за машинно обучение, при който изводите се черпят от небелязани входни данни. Целта на обучението без надзор е да се определят скритите модели или групиране в данни от немаркирани данни. Използва се най-вече при проучвателен анализ на данни. Един от определящите знаци на обучението без надзор е, че и входът и изходът не са известни.

Разлики между обучението под контрола и обучението без надзор

1. Въвеждане на данни при контролирано обучение и необучено обучение

Основната разлика между обучението под контрола и обучението без надзор са данните, използвани в двата метода на машинно обучение. Заслужава да се отбележи, че и двата метода за машинно обучение изискват данни, които те ще анализират, за да произведат определени функции или групи данни. Входните данни, използвани при контролираното обучение, обаче са добре известни и са етикетирани. Това означава, че на машината е възложена само ролята на определяне на скритите модели от вече маркирани данни. Данните, използвани при обучението без надзор, обаче не са известни, нито са етикетирани. Работата на машината е да категоризира и маркира суровите данни, преди да определи скритите модели и функции на входните данни.

2. Компютърна сложност в контролираното обучение и необучаваното обучение

Машинното обучение е сложна афера и всеки участващ човек трябва да бъде подготвен за задачата, която предстои. Една от отличителните разлики между контролираното учене и обучението без надзор е изчислителната сложност. Казват, че контролираното обучение е сложен метод на обучение, докато методът на обучение без надзор е по-малко сложен. Една от причините, които правят контролираното учене, е фактът, че човек трябва да разбира и етикетира входните данни, докато е при неконтролирано обучение, не се изисква да разбира и етикетира вложените данни. Това обяснява защо много хора предпочитат обучението без надзор в сравнение с контролирания метод на машинно обучение.

3. Точност на резултатите от контролираното обучение и неуправляемото обучение

Другата преобладаваща разлика между контролираното учене и обучението без надзор е точността на резултатите, получени след всеки цикъл на машинен анализ. Всички резултати, генерирани от контролирания метод на машинно обучение, са по-точни и надеждни в сравнение с резултатите, генерирани от неподдържан метод на машинно обучение. Един от факторите, който обяснява защо контролираният метод за машинно обучение дава точни и надеждни резултати, е защото входните данни са добре известни и етикетирани, което означава, че машината ще анализира само скритите модели. Това е за разлика от неподдържан метод на обучение, при който машината трябва да дефинира и маркира входните данни, преди да определи скритите модели и функции.

4. Брой класове по контролирано обучение и неуправляемо обучение

Също така си струва да се отбележи, че има съществена разлика по отношение на броя на класовете. Заслужава да се отбележи, че всички класове, използвани в контролираното обучение, са известни, което означава, че вероятно също ще бъдат известни отговорите в анализа. Следователно единствената цел на контролираното обучение е да се определи неизвестният клъстер. Все пак няма предварителни знания за неподдържан метод на машинно обучение. В допълнение, броят на класовете не е известен, което ясно означава, че не е известна информация и резултатите, генерирани след анализа, не могат да бъдат установени. Освен това хората, които участват в неподдържан метод на обучение, не знаят каквато и да е информация относно суровите данни и очакваните резултати.

5. Обучение в реално време при контролирано обучение и неуправляемо обучение

Сред другите различия съществува времето, след което се осъществява всеки метод на обучение. Важно е да се подчертае, че контролираният метод на обучение се осъществява офлайн, докато методът на обучение без надзор се осъществява в реално време. Хората, участващи в подготовката и етикетирането на входните данни, правят това офлайн, докато анализът на скрития модел се извършва онлайн, което отказва на хората, участващи в машинно обучение, възможност да взаимодействат с машината, докато анализира дискретните данни. Обаче методът за машинно обучение без надзор се осъществява в реално време, така че всички входни данни се анализират и етикетират в присъствието на учащи се, което им помага да разберат различни методи за обучение и класификация на суровите данни. Анализът на данните в реално време остава най-съществената заслуга на неподдържан метод на обучение.

Таблица, показваща разликите между контролираното учене и обучението без надзор: сравнителна диаграма

	Контролирано обучение	Неуправляемо обучение
Входни данни	Използва известни и етикетирани входни данни	Използва неизвестни входни данни
Изчислителна сложност	Много сложен в изчислението	По-малко изчислителна сложност
Реално време	Използва офлайн анализ	Използва анализ на данните в реално време
Брой класове	Брой класове е известен	Брой класове не е известен
Точност на резултатите	Точни и надеждни резултати	Умерени точни и надеждни резултати

Обобщение на контролираното обучение и неуправляемото обучение

• Извличането на данни се превръща в съществен аспект в съвременния бизнес свят поради увеличените сурови данни, които организациите трябва да анализират и обработват, за да могат да вземат надеждни и надеждни решения.
• Това обяснява защо нараства необходимостта от машинно обучение и по този начин се изискват хора с достатъчно познания както за контролирано машинно обучение, така и за неконтролирано машинно обучение.
• Струва си да се разбере, че всеки метод на обучение предлага своите предимства и недостатъци. Това означава, че човек трябва да бъде запознат и с двата метода на машинно обучение, преди да определи кой метод ще използва за анализ на данните.