Unterschiede zwischen überwachtem Lernen und unbeaufsichtigtem Lernen

Die Schüler, die sich in maschinelles Lernen wagen. Es scheint, dass das in beiden Lernmethoden verwendete Verfahren gleich ist, was es für einen schwierig macht, zwischen den beiden Lernmethoden zu unterscheiden. Bei Prüfung und unerschütterlicher Aufmerksamkeit kann man jedoch klar verstehen, dass es signifikante Unterschiede zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen gibt.

• Was wird beaufsichtigt? Lernen?

Das überwachte Lernen ist eine der Methoden, die mit maschinellem Lernen verbunden sind, bei der beschriftete Daten zugewiesen werden, damit ein bestimmtes Muster oder eine bestimmte Funktion aus diesen Daten abgeleitet werden kann. Es ist erwähnenswert, dass das überwachte Lernen die Zuteilung eines Eingabefiels, eines Vektors, gleichzeitig den am meisten gewünschten Ausgangswert, der hauptsächlich als Übersichtssignal bezeichnet wird. Die untere Eigenschaft des überwachten Lernens ist, dass die Eingabedaten bekannt und angemessen gekennzeichnet sind.

• Was ist unbeaufsichtigtes Lernen?

Unbeaufsichtigtes Lernen ist die zweite Methode des Algorithmus für maschinelles Lernen, bei dem Schlussfolgerungen aus nicht beleidigten Eingabedaten gezogen werden. Das Ziel des unbeaufsichtigten Lernens ist es, die verborgenen Muster oder Gruppierung in Daten aus nicht beliebigen Daten zu bestimmen. Es wird hauptsächlich in der explorativen Datenanalyse verwendet. Eines der definierenden Zeichen des unbeaufsichtigten Lernens ist, dass sowohl die Eingabe als auch die Ausgabe nicht bekannt sind.

Unterschiede zwischen überwachtem Lernen und unbeaufsichtigtem Lernen

1. Geben Sie Daten im überwachten Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen ein

Der Hauptunterschied zwischen überwachtem Lernen und unbeaufsichtigtem Lernen sind die Daten, die in beiden Methoden des maschinellen Lernens verwendet werden. Es ist erwähnenswert, dass beide Methoden des maschinellen Lernens Daten benötigen, die sie analysieren, um bestimmte Funktionen oder Datengruppen zu erstellen. Die im überwachten Lernen verwendeten Eingabedaten sind jedoch bekannt und sind gekennzeichnet. Dies bedeutet, dass die Maschine nur die Aufgabe hat, die verborgenen Muster aus bereits beschrifteten Daten zu bestimmen. Die Daten, die zum unbeaufsichtigten Lernen verwendet werden, sind jedoch weder bekannt noch gekennzeichnet. Es ist die Arbeit der Maschine, die Rohdaten zu kategorisieren und zu kennzeichnen, bevor die versteckten Muster und Funktionen der Eingabedaten ermittelt werden.

2. Berechnungskomplexität im überwachten Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen

Maschinelles Lernen ist eine komplexe Angelegenheit, und jede beteiligte Person muss auf die bevorstehende Aufgabe vorbereitet sein. Einer der herausragenden Unterschiede zwischen überwachtem Lernen und unbeaufsichtigtem Lernen ist die rechnerische Komplexität. Das überwachte Lernen soll eine komplexe Lernmethode sein, während sie unbeaufsichtigt ist, ist weniger komplex. Einer der Gründe, der überwachte Lernangelegenheit macht, ist die Tatsache, dass man die Eingaben verstehen und kennzeichnen muss. Dies erklärt, warum viele Menschen im Vergleich zur überwachten Methode des maschinellen Lernens unbeaufsichtigtes Lernen vorgezogen haben.

3. Genauigkeit der Ergebnisse des überwachten Lernens und unbeaufsichtigten Lernens

Der andere vorherrschende Unterschied zwischen überwachtem Lernen und unbeaufsichtigtem Lernen ist die Genauigkeit der nach jedem Zyklus der Maschinenanalyse erzeugten Ergebnisse. Alle Ergebnisse, die aus der überwachten Methode des maschinellen Lernens erzeugt werden, sind genauer und zuverlässiger als die Ergebnisse der unbeaufsichtigten Methode des maschinellen Lernens. Einer der Faktoren, der erklärt, warum die überwachte Methode des maschinellen Lernens genaue und zuverlässige Ergebnisse liefert. Dies ist anders als die unbeaufsichtigte Lernmethode, bei der die Maschine die Eingabedaten definieren und kennzeichnen muss, bevor sie die verborgenen Muster und Funktionen bestimmen.

4. Anzahl der Klassen im überwachten Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen

Es ist auch erwähnenswert, dass es einen signifikanten Unterschied gibt, wenn es um die Anzahl der Klassen geht. Es ist erwähnenswert, dass alle Klassen, die im überwachten Lernen verwendet werden. Das einzige Ziel des überwachten Lernens ist es daher, den unbekannten Cluster zu bestimmen. Es gibt jedoch keine Vorkenntnisse in einer unbeaufsichtigten Methode des maschinellen Lernens. Darüber hinaus ist die Anzahl der Klassen nicht bekannt, was eindeutig bedeutet, dass keine Informationen bekannt sind und die nach der Analyse erzeugten Ergebnisse nicht ermittelt werden können. Darüber hinaus sind die Personen, die an einer unbeaufsichtigten Lernmethode beteiligt sind, keine Informationen über die Rohdaten und die erwarteten Ergebnisse kennen.

5. Echtzeit lernen im überwachten Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen

Unter anderem gibt es die Zeit, nach der jede Lernmethode stattfindet. Es ist wichtig zu hervorheben, dass die überwachte Lernmethode offline stattfindet, während die unbeaufsichtigte Lernmethode in Echtzeit stattfindet. Personen, die an der Vorbereitung und Kennzeichnung der Eingabedaten beteiligt sind. Die unbeaufsichtigte Methode des maschinellen Lernens erfolgt jedoch in Echtzeit, sodass alle Eingabedaten in Anwesenheit von Lernenden analysiert und gekennzeichnet werden, was ihnen hilft, verschiedene Methoden zum Lernen und Klassifizieren von Rohdaten zu verstehen. Die Echtzeitdatenanalyse ist nach wie vor das bedeutendste Verdienst einer unbeaufsichtigten Lernmethode.

Tabelle, die Unterschiede zwischen überwachtem Lernen und unbeaufsichtigtem Lernen zeigt: Vergleichstabelle

Zusammenfassung des überwachten Lernens und unbeaufsichtigtes Lernen

• Data Mining wird aufgrund erhöhter Rohdaten, die Unternehmen analysieren und verarbeiten müssen, zu einem wesentlichen Aspekt in der aktuellen Geschäftswelt, damit sie fundierte und zuverlässige Entscheidungen treffen können.
• Dies erklärt, warum das Bedürfnis nach maschinellem Lernen wächst und so Menschen mit ausreichendem Kenntnis von maschinellem Lernen und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen erfordert.
• Es ist zu verstehen, dass jede Lernmethode ihre eigenen Vor- und Nachteile bietet. Dies bedeutet, dass man mit beiden Methoden des maschinellen Lernens vertraut sein muss.