Sisältö

• Vertailutaulukko
• Määritelmä Ohjattu oppiminen
• Määritelmä ohjaamattomalle oppimiselle
• johtopäätös

Ohjattu ja ohjaamaton oppiminen ovat koneoppimisparadiodeja, joita käytetään tehtävien luokan ratkaisemisessa oppimalla kokemuksesta ja suoritustasosta. Ohjattu ja valvomaton oppiminen eroavat pääosin siitä, että ohjattuun oppimiseen sisältyy kartoitus panoksesta olennaiseen tuotokseen. Päinvastoin, valvomattoman oppimisen tavoitteena ei ole tuottaa tulosta tietyn sisääntulon vastauksessa, vaan se etsii tietomallit.

Nämä ohjatut ja valvomattomat oppimistekniikat toteutetaan erilaisissa sovelluksissa, kuten keinotekoisissa hermoverkoissa, jotka ovat tietojenkäsittelyjärjestelmiä, jotka sisältävät suuren määrän suuresti toisiinsa liittyviä prosessointielementtejä.

1. 1. Vertailutaulukko
   2. Määritelmä
   3. Keskeiset erot
   4. johtopäätös

Vertailutaulukko

Vertailun perusteet	Ohjattu oppiminen	Ohjaamaton oppiminen
perustiedot	Tarjoaa merkittyjä tietoja.	Käsittelee leimaamattomia tietoja.
Laskennallinen monimutkaisuus	Korkea	Matala
analysoinnille	Poissa	Reaaliaika
tarkkuus	Tuottaa tarkkoja tuloksia	Tuottaa kohtuullisia tuloksia
Aliverkkotunnuksissa	Luokittelu ja regressio	Klusteroinnin ja yhdistyssääntöjen louhinta

Määritelmä Ohjattu oppiminen

Ohjattu oppiminen Menetelmä sisältää järjestelmän tai koneen kouluttamisen, jossa harjoitusjoukot ja tavoitekuvio (Output pattern) toimitetaan järjestelmälle tehtävän suorittamiseksi. Tyypillisesti valvonnan keino on tarkkailla ja ohjata tehtävien, projektin ja toiminnan toteutumista. Mutta missä ohjattu oppiminen voidaan toteuttaa? Ensisijaisesti se toteutetaan koneoppimisessa regressio- ja klusteri- ja hermoverkoissa.

Kuinka koulutamme mallia? Malli ohjataan lataamalla malli tietoon tulevien esiintymien ennakoinnin helpottamiseksi. Se käyttää merkittyjä tietojoukkoja koulutukseen. Keinotekoiset hermoverkot syöttökuvio kouluttaa verkkoa, joka myös liittyy lähtökuvioon.

Määritelmä ohjaamattomalle oppimiselle

Ohjaamaton oppiminen malli ei sisällä tavoiteltua tulosta, mikä tarkoittaa, että järjestelmään ei tarjota koulutusta. Järjestelmän on opittava itse määrittämällä ja mukauttamalla syöttökuvioiden rakenteellisia ominaisuuksia. Se käyttää koneoppimisalgoritmeja, jotka tekevät johtopäätöksiä leimaamattomasta tiedosta.

Ohjaamaton oppiminen toimii monimutkaisemmilla algoritmeilla verrattuna ohjattuun oppimiseen, koska meillä on tietoja harvoin tai ei ollenkaan. Se luo vähemmän hallittavan ympäristön kuin kone tai järjestelmä, jonka tarkoituksena on tuottaa meille tuloksia. Valvomattoman oppimisen päätavoite on etsiä kokonaisuuksia, kuten ryhmiä, klustereita, ulottuvuuden pienentämistä ja suorittaa tiheyden arviointi.

1. Ohjattu oppimistekniikka käsittelee merkittyjä tietoja, joissa järjestelmän tietolähtökuviot ovat tiedossa. Sitä vastoin valvomaton oppiminen toimii leimaamattomalla tiedolla, jossa tulos perustuu vain käsitysten keräämiseen.
2. Monimutkaisuuden suhteen ohjattu oppimismenetelmä on vähemmän monimutkainen, kun taas ilman ohjausta oppimismenetelmä on monimutkaisempi.
3. Ohjattu oppiminen voi suorittaa myös offline-analyysin, kun taas ohjaamattomassa oppimisessa käytetään reaaliaikaista analyysiä.
4. Ohjatun oppimistekniikan tulos on tarkempi ja luotettavampi. Sitä vastoin ohjaamaton oppiminen tuottaa kohtuullisia, mutta luotettavia tuloksia.
5. Luokittelu ja regressio ovat tyyppisiä ongelmia, jotka ratkaistaan ​​ohjatulla oppimismenetelmällä. Sitä vastoin valvomaton oppiminen sisältää klusteroinnin ja assosiatiivisten sääntöjen louhintaongelmia.

johtopäätös

Ohjattu oppiminen on tekniikka tehtävän suorittamiseksi tarjoamalla järjestelmille koulutus-, syöttö- ja lähtömalleja, kun taas valvomaton oppiminen on itseoppimistekniikkaa, jossa järjestelmän on löydettävä syötepopulaation omat piirteet ilman mitään aikaisempaa luokkaryhmää. käytetään.