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Differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato

L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono i paradigmi di apprendimento automatico che vengono utilizzati per risolvere la classe di compiti imparando dall'esperienza e dalla misura delle prestazioni. L'apprendimento supervisionato e non supervisionato differisce principalmente dal fatto che l'apprendimento supervisionato implica la mappatura dall'input all'output essenziale. Al contrario, l'apprendimento senza supervisione non mira a produrre output nella risposta di un particolare input, ma scopre schemi nei dati.

Queste tecniche di apprendimento supervisionate e non supervisionate sono implementate in varie applicazioni come le reti neurali artificiali, che è un sistema di elaborazione dati contenente un numero enorme di elementi di elaborazione in gran parte interconnessi.

Grafico comparativo

Base per il confrontoApprendimento supervisionatoApprendimento senza supervisione
Di baseTratta con dati etichettatiGestisce dati senza etichetta.
Complessità computazionalealtoBasso
analyzationdisconnessoTempo reale
Precisione
Produce risultati accuratiGenera risultati moderati
Sottodomini
Classificazione e regressione
Clustering e mining delle regole di associazione

Definizione dell'apprendimento supervisionato

Il metodo di apprendimento supervisionato prevede l'addestramento del sistema o della macchina in cui il set di allenamento insieme al modello di destinazione (modello di output) viene fornito al sistema per l'esecuzione di un'attività. Tipicamente supervisionare significa osservare e guidare l'esecuzione dei compiti, del progetto e dell'attività. Ma dove può essere implementato l'apprendimento supervisionato? Principalmente, è implementato nelle reti di regressione e Cluster e Neural machine.

Ora, come possiamo addestrare un modello? Il modello è guidato con l'aiuto del caricamento del modello con la conoscenza, per facilitare la previsione di istanze future. Utilizza set di dati etichettati per la formazione. Le reti neurali artificiali il modello di input formano la rete che è anche associata al modello di output.

Definizione di apprendimento senza supervisione

Il modello di apprendimento senza supervisione non comporta l'output di destinazione, il che significa che non viene fornita alcuna formazione al sistema. Il sistema deve imparare da solo attraverso la determinazione e l'adattamento in base alle caratteristiche strutturali nei modelli di input. Usa algoritmi di apprendimento automatico che traggono conclusioni su dati senza etichetta.

L'apprendimento non supervisionato funziona su algoritmi più complicati rispetto all'apprendimento supervisionato perché abbiamo informazioni rare o inesistenti sui dati. Crea un ambiente meno gestibile come la macchina o il sistema destinato a generare risultati per noi. L'obiettivo principale dell'apprendimento non supervisionato è quello di cercare entità come gruppi, cluster, riduzione della dimensionalità ed eseguire la stima della densità.

Differenze chiave tra apprendimento supervisionato e non supervisionato

  1. La tecnica di apprendimento supervisionata si occupa dei dati etichettati in cui i modelli di dati di output sono noti al sistema. Al contrario, l'apprendimento senza supervisione funziona con dati senza etichetta in cui l'output si basa solo sulla collezione di percezioni.
  2. Quando si tratta della complessità, il metodo di apprendimento supervisionato è meno complesso, mentre il metodo di apprendimento senza supervisione è più complicato.
  3. L'apprendimento supervisionato può anche condurre analisi offline, mentre l'apprendimento senza supervisione impiega analisi in tempo reale.
  4. L'esito della tecnica di apprendimento supervisionato è più accurato e affidabile. Al contrario, l'apprendimento senza supervisione genera risultati moderati ma affidabili.
  5. Classificazione e regressione sono i tipi di problemi risolti con il metodo di apprendimento supervisionato. Al contrario, l'apprendimento senza supervisione include problemi di mining di regole associative e di clustering.

Conclusione

L'apprendimento supervisionato è la tecnica per portare a termine un compito fornendo percorsi formativi, di input e output ai sistemi mentre l'apprendimento senza supervisione è una tecnica di autoapprendimento in cui il sistema deve scoprire le caratteristiche della popolazione di input per proprio e senza precedenti categorie sono utilizzati.

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