![American Polyglot Oefening 20 talen [Video]](https://gadget-info.com/img/more-stuff/279/american-polyglot-practicing-20-languages.png)
Deze gesuperviseerde en unsupervised leertechnieken worden geïmplementeerd in verschillende toepassingen zoals kunstmatige neurale netwerken, hetgeen een dataverwerkingssysteem is dat een groot aantal grotendeels met elkaar verbonden verwerkingselementen bevat.
Vergelijkingstabel
| Basis voor vergelijking | Leren onder toezicht | Niet-gecontroleerd leren |
|---|---|---|
| basis- | Aanbiedingen met gelabelde gegevens. | Verwerkt niet-gelabelde gegevens. |
| Computationele complexiteit | hoog | Laag |
| analyzation | offline | Echte tijd |
| Nauwkeurigheid | Produceert nauwkeurige resultaten | Genereert gematigde resultaten |
| Subdomeinen | Classificatie en regressie | Clustering en associatie rule mining |
Definitie van Begeleid Leren
De begeleide leermethode omvat de training van het systeem of de machine waarbij de training samen met het doelpatroon (uitvoerpatroon) aan het systeem wordt verstrekt voor het uitvoeren van een taak. Typisch toezicht houden op middelen om de uitvoering van de taken, het project en de activiteit te observeren en begeleiden. Maar waar begeleid leren kan worden geïmplementeerd? In de eerste plaats is het geïmplementeerd in de machineleerregressie en cluster- en neurale netwerken.
Hoe trainen we een model? Het model wordt geleid met behulp van het laden van het model met de kennis, om de voorspelling van toekomstige gevallen te vergemakkelijken. Het gebruikt gelabelde datasets voor de training. De kunstmatige neurale netwerken het invoerpatroon trainen het netwerk dat ook is geassocieerd met het uitvoerpatroon.
Definitie van niet-gesuperviseerd leren
Niet-gesuperviseerd leermodel heeft geen betrekking op de doeluitgang, wat betekent dat er geen training aan het systeem wordt gegeven. Het systeem moet zelfstandig leren door te bepalen en aan te passen aan de hand van de structurele kenmerken in de invoerpatronen. Het maakt gebruik van algoritmen voor het leren van machines die conclusies trekken over niet-gelabelde gegevens.
Het onbewaakte leren werkt op meer gecompliceerde algoritmen in vergelijking met het begeleide leren omdat we zelden of geen informatie hebben over de gegevens. Het creëert een minder hanteerbare omgeving omdat de machine of het systeem bedoeld is om resultaten voor ons te genereren. Het belangrijkste doel van het toezicht zonder toezicht is om te zoeken naar entiteiten zoals groepen, clusters, reductie van dimensies en het uitvoeren van dichtheidsbenaderingen.
Belangrijkste verschillen tussen gecontroleerd en niet-gesuperviseerd leren
- Begeleide leert techniek houdt zich bezig met de gelabelde data waar de output data patronen bekend zijn aan het systeem. Daarentegen werkt het onbewaakte leren met niet-gelabelde gegevens waarbij de uitvoer alleen is gebaseerd op de verzameling percepties.
- Als het gaat om de complexiteit, is de begeleide leermethode minder complex, terwijl de onbewaakte leermethode gecompliceerder is.
- Het onder toezicht staande leren kan ook offline analyse uitvoeren, terwijl bij onbewaakt leren real-time analyse wordt gebruikt.
- De uitkomst van de begeleide leertechniek is nauwkeuriger en betrouwbaarder. Daarentegen genereert onbewaakt leren matige maar betrouwbare resultaten.
- Classificatie en regressie zijn de soorten problemen die zijn opgelost onder de begeleide leermethode. Omgekeerd omvat onbewaakt leren clustering en associatieve problemen met regelmijnen.
Conclusie
Begeleide leren is de techniek om een taak te vervullen door training, invoer- en uitvoerpatronen aan de systemen te bieden, terwijl onbewaakt leren een zelflerende techniek is waarbij het systeem de kenmerken van de inputpopulatie moet ontdekken door zijn eigen en geen eerdere set categorieën worden gebruikt.
