Aprenentatge supervisat i no supervisat
Els termes com l'aprenentatge supervisat i l'aprenentatge no supervisat s'utilitzen en el context de l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial que van guanyant importància cada dia que passa. L'aprenentatge automàtic, per als profans, són algorismes que es basen en dades i fan que una màquina aprengui amb l'ajuda d'exemples. Hi ha dos tipus d'aprenentatge; és a dir, l'aprenentatge supervisat i l'aprenentatge no supervisat que confonen els estudiants ja que hi ha moltes similituds entre els dos. Tanmateix, malgrat la superposició, hi ha diferències que es destacaran en aquest article.
En els propers anys, és probable que assistirem a un augment en el desenvolupament de l'aprenentatge automàtic per fer front als problemes empresarials més fàcil i ràpid. La contractació d'empleats per abordar problemes empresarials simples quedaria obsoleta utilitzant els conceptes d'aprenentatge supervisat i no supervisat.
Què és l'aprenentatge supervisat?
Aquest és un tipus d'aprenentatge on l'aprenentatge automàtic té lloc amb l'ajuda de les aportacions dels usuaris. Gran part de la investigació en el camp de l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial fins ara s'ha centrat en l'aprenentatge supervisat. Per exemple, la carpeta de correu brossa del vostre correu electrònic s'omple amb, de vegades, fins i tot correus importants que hi arriben sense voler. El sistema funciona sobre la base de l'aprenentatge automàtic que notifica un algorisme relacionat amb l'anàlisi del correu brossa. El sistema utilitza la informació per filtrar missatges i enviar-los a la carpeta de correu brossa reduint els falsos positius. En un motor de cerca, l'algorisme funciona a partir de l'enllaç en què s'ha fet clic primer quan obre els resultats de la cerca. Això comporta millores en els resultats de cerca per a un usuari. Tanmateix, hi ha certs inconvenients en l'aprenentatge supervisat, ja que la màquina té una idea vaga del que està bé i del que està malament. Aquest feedback humà sovint limita l'ús futur de l'aprenentatge supervisat.
Què és l'aprenentatge no supervisat?
Vivim en temps en què busquem un millor rendiment de les màquines tot el temps, ja siguin dades de CCTV, dades de GPS, dades de transaccions en línia, dades d'escaneig de màquines, dades d'escaneig de seguretat, etc. Les organitzacions i els governs volen màquines que no necessiten ni requereixen dades supervisades dels humans per obtenir millors resultats. Això, per descomptat, requereix esforçar-se molt més en la direcció de l'automatització, i tot i que és poc probable que l'aprenentatge no supervisat substitueixi l'aprenentatge supervisat en un futur proper, és probable que els enfocaments híbrids sorgeixin en un futur proper que siguin més ràpids i més ràpids. eficient que els resultats que estem obtenint a través de l'aprenentatge supervisat actualment.
Quina diferència hi ha entre l'aprenentatge supervisat i l'aprenentatge no supervisat?
• L'aprenentatge supervisat i l'aprenentatge no supervisat són dos enfocaments diferents per treballar per millorar l'automatització o la intel·ligència artificial.
• En l'aprenentatge supervisat, hi ha comentaris humans per a una millor automatització, mentre que en l'aprenentatge no supervisat, s'espera que la màquina aporti millors rendiments sense intervencions humanes.
• Els enfocaments híbrids són solucions més probables en un futur proper que fan ús de l'aprenentatge supervisat i no supervisat.
