Perbezaan Antara Pembelajaran yang Diawasi dan Pembelajaran Tak Bertanggungjawab

Pelajar yang terlibat dalam pembelajaran mesin telah mengalami kesukaran dalam membezakan pembelajaran yang diawasi dari pembelajaran tanpa pengawasan. Nampaknya prosedur yang digunakan dalam kedua-dua kaedah pembelajaran adalah sama, yang menjadikannya sukar bagi seseorang untuk membezakan antara dua kaedah pembelajaran. Walau bagaimanapun, berdasarkan perhatian dan perhatian yang tidak menentu, seseorang dapat memahami dengan jelas bahawa terdapat perbezaan yang signifikan antara pembelajaran yang diawasi dan tanpa pengawasan.

• Apakah Pembelajaran yang Diawasi?

Pembelajaran yang diselia adalah salah satu kaedah yang berkaitan dengan pembelajaran mesin yang melibatkan peruntukan data berlabel supaya corak atau fungsi tertentu dapat disimpulkan dari data tersebut. Perlu diingat bahawa pembelajaran diselia melibatkan peruntukan objek input, vektor, sementara pada masa yang sama menjangkakan nilai output yang paling diingini, yang kebanyakannya dirujuk sebagai isyarat pengawasan. Harta dasar pembelajaran di bawah seliaan ialah data masukan diketahui dan dilabel dengan sewajarnya.

• Apakah Pembelajaran Tanpa Pengawalan?

Pembelajaran tanpa pengawasan adalah kaedah kedua algoritma pembelajaran mesin di mana kesimpulan diperolehi daripada data input tanpa label. Matlamat pembelajaran tanpa pengawasan adalah untuk menentukan pola tersembunyi atau pengelompokan dalam data daripada data tanpa label. Ia kebanyakannya digunakan dalam analisis data penerokaan. Salah satu watak yang menentukan pembelajaran tanpa pengawasan adalah bahawa kedua-dua input dan output tidak diketahui.

Perbezaan Antara Pembelajaran yang Diawasi dan Pembelajaran Tak Bertanggungjawab

1. Data Input dalam Pembelajaran Terurus dan Pembelajaran Tak Bertanggungjawab

Perbezaan utama antara pembelajaran diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah data yang digunakan dalam kaedah pembelajaran mesin. Perlu diingat bahawa kedua-dua kaedah pembelajaran mesin memerlukan data, yang akan mereka analisa untuk menghasilkan fungsi atau kumpulan data tertentu. Walau bagaimanapun, data input yang digunakan dalam pembelajaran diawasi diketahui dan dilabelkan. Ini bermakna bahawa mesin hanya ditugaskan dengan peranan menentukan corak tersembunyi daripada data yang sudah berlabel. Walau bagaimanapun, data yang digunakan dalam pembelajaran tanpa pengawasan tidak diketahui atau dilabelkan. Ia adalah kerja mesin untuk mengkategorikan dan melabelkan data mentah sebelum menentukan corak tersembunyi dan fungsi data input.

2. Kompleksiti Komputasi dalam Pembelajaran Terperinci dan Pembelajaran Tidak Bertalian

Pembelajaran mesin adalah urusan yang rumit dan mana-mana orang yang terlibat mesti bersedia untuk tugas ini. Salah satu perbezaan yang menonjol antara pembelajaran yang diselia dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah kerumitan komputasi. Pembelajaran yang diawasi dikatakan sebagai kaedah pembelajaran yang kompleks manakala kaedah pembelajaran yang tidak diselia adalah kurang kompleks. Salah satu sebab yang membuat urusan pembelajaran yang diawasi adalah hakikat bahawa seseorang harus memahami dan melabel input semasa dalam pembelajaran tanpa pengawasan, seseorang tidak perlu memahami dan menandakan masukan. Ini menjelaskan mengapa ramai orang memilih pembelajaran tanpa pengawasan berbanding kaedah pembelajaran mesin yang diselia.

3. Ketepatan Keputusan Pembelajaran yang Diawasi dan Pembelajaran Tidak Bertalian

Perbezaan yang berlainan antara pembelajaran yang diselia dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah ketepatan keputusan yang dihasilkan selepas setiap kitaran analisis mesin. Kesemua keputusan yang dijana daripada kaedah pembelajaran komputer yang diselia adalah lebih tepat dan boleh dipercayai berbanding dengan hasil yang dijana daripada kaedah pembelajaran mesin tanpa pengawasan. Salah satu faktor yang menerangkan mengapa kaedah pembelajaran mesin diawasi menghasilkan keputusan yang tepat dan boleh dipercayai adalah kerana data input diketahui dan dilabelkan yang bermakna mesin hanya akan menganalisis corak tersembunyi. Ini tidak seperti kaedah pembelajaran tanpa diselia dimana mesin harus menentukan dan label data input sebelum menentukan corak dan fungsi yang tersembunyi.

4. Bilangan Kelas dalam Pembelajaran yang Diawasi dan Pembelajaran Tak Bertanggungjawab

Ia juga perlu diperhatikan bahawa terdapat perbezaan yang ketara apabila ia melibatkan bilangan kelas. Perlu diingat bahawa semua kelas yang digunakan dalam pembelajaran diawasi diketahui yang juga jawapan dalam analisis mungkin diketahui. Oleh itu, satu-satunya matlamat pembelajaran yang diawasi adalah untuk menentukan kluster yang tidak diketahui. Walau bagaimanapun, tidak ada pengetahuan terdahulu dalam kaedah pembelajaran mesin tanpa pengawasan. Di samping itu, bilangan kelas tidak diketahui yang jelas bermakna tiada maklumat diketahui dan hasilnya dijana selepas analisis tidak dapat dipastikan. Selain itu, orang yang terlibat dalam kaedah pembelajaran tanpa pengawasan tidak mengetahui sebarang maklumat mengenai data mentah dan hasil yang diharapkan.

5. Pembelajaran Masa Nyata dalam Pembelajaran Terperinci dan Pembelajaran Tidak Bertalian

Di antara perbezaan lain, terdapat masa selepas setiap kaedah pembelajaran berlaku. Adalah penting untuk menyerlahkan bahawa kaedah pembelajaran yang diawasi dijalankan secara luar talian sementara kaedah pembelajaran yang tidak diselenggarakan berlaku dalam masa nyata. Orang yang terlibat dalam penyediaan dan pelabelan data input berbuat demikian secara luar talian manakala analisis pola tersembunyi dilakukan dalam talian yang menafikan orang yang terlibat dalam mesin pembelajaran peluang untuk berinteraksi dengan mesin itu kerana menganalisis data diskret. Walau bagaimanapun, kaedah pembelajaran mesin tanpa pengawasan berlaku dalam masa nyata supaya semua data input dianalisa dan dilabelkan di hadapan pelajar yang membantu mereka memahami kaedah pembelajaran dan klasifikasi data mentah yang berlainan. Analisis data masa nyata kekal sebagai merit yang paling penting dalam kaedah pembelajaran tanpa pengawasan.

Jadual Menunjukkan Perbezaan Antara Pembelajaran yang Diawasi dan Pembelajaran Tak Bertanggungjawab: Carta Perbandingan

	Pembelajaran yang diselia	Pembelajaran Tidak Bertalian
Input Data	Menggunakan Data Input yang Dikenali dan Dilabel	Menggunakan Data Input Tidak Diketahui
Kompleks Komputasi	Sangat Kompleks dalam Penghitungan	Kurang Kerumitan Komputasi
Waktu sebenar	Menggunakan analisis luar talian	Menggunakan Data Analisis Masa Sebenar
Bilangan Kelas	Bilangan Kelas Dikenal	Bilangan Kelas Tidak Diketahui
Ketepatan Keputusan	Keputusan yang tepat dan boleh dipercayai	Hasil yang Pantas dan Pantas

Ringkasan Pembelajaran Terperinci dan Pembelajaran Tak Bertanggungjawab

• Perlombongan data menjadi aspek penting dalam dunia perniagaan semasa disebabkan oleh peningkatan data mentah yang organisasi perlu menganalisis dan memproses supaya mereka boleh membuat keputusan yang kukuh dan boleh dipercayai.
• Ini menjelaskan mengapa keperluan pembelajaran mesin semakin berkembang dan dengan itu memerlukan orang yang mempunyai pengetahuan yang mencukupi tentang pembelajaran mesin yang diawasi dan pembelajaran mesin tanpa pengawasan.
• Adalah wajar memahami bahawa setiap kaedah pembelajaran menawarkan kelebihan dan kelemahannya sendiri. Ini bermakna seseorang mesti pandai dengan kedua-dua kaedah pembelajaran mesin sebelum menentukan kaedah mana yang akan digunakan untuk menganalisis data.