Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Fark
İçerik
Denetimli ve Denetimsiz öğrenme, görev sınıfını deneyim ve performans ölçütünden öğrenerek çözmek için kullanılan makine öğrenme paradigmalarıdır. Denetimli ve Denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenmenin girdiden temel çıktıya kadar eşlemeyi içerdiğinden temelde farklılık gösterir. Aksine, denetimsiz öğrenme, belirli bir girdinin cevabında çıktı üretmeyi amaçlamaz, bunun yerine verideki kalıpları keşfeder.
Bu denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme teknikleri, çok sayıda birbirine bağlı işlem elemanı içeren bir veri işleme sistemi olan yapay sinir ağları gibi çeşitli uygulamalarda uygulanmaktadır.
-
- Karşılaştırma Tablosu
- Tanım
- Anahtar Farklılıklar
- Sonuç
Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma için temel | Denetimli Öğrenme | Denetimsiz Öğrenme |
|---|---|---|
| Temel | Etiketli veri ile ilgilenir. | Etiketlenmemiş verileri yönetir. |
| Hesaplamalı karmaşıklık | Yüksek | Düşük |
| Analyzation | Çevrim | Gerçek zaman |
| Doğruluk, kesinlik | Doğru sonuçlar üretir | Orta derecede sonuç üretir |
| Alt etki alanları | Sınıflandırma ve regresyon | Kümeleme ve Dernek kural madenciliği |
Denetimli Öğrenmenin Tanımı
Denetimli öğrenme yöntem, bir görevi yerine getirmek için sisteme hedef kitle (Eğitim düzeni) birlikte verilen eğitimin verildiği sistem veya makinenin eğitimini içerir. Tipik olarak denetleme, görevlerin, projenin ve faaliyetlerin yürütülmesini gözlemlemek ve yönlendirmek anlamına gelir. Ancak, denetimli öğrenme nerede uygulanabilir? Öncelikle, makine öğrenmesi Regresyon ve Küme ve Yapay Sinir Ağlarında uygulanmaktadır.
Şimdi, bir modeli nasıl eğitiriz? Gelecekteki örneklerin öngörülmesini kolaylaştırmak için, modelin bilgiyle yüklenmesiyle model yönlendirilir. Eğitim için etiketli veri kümelerini kullanır. Yapay sinir ağları giriş deseni aynı zamanda çıkış deseni ile ilişkilendirilen ağı da eğitir.
Denetimsiz Öğrenmenin Tanımı
Denetimsiz Öğrenme Model hedef çıktısını içermez, bu da sisteme eğitim verilmediği anlamına gelir. Sistem, girdi düzenlerindeki yapısal özelliklere göre belirleyerek ve uyarlayarak kendi başına öğrenmelidir. Etiketlenmemiş veriler üzerinde sonuçlar çıkaran makine öğrenme algoritmaları kullanır.
Denetimsiz öğrenme, denetlenen öğrenmeye kıyasla daha karmaşık algoritmalar üzerinde çalışır, çünkü veriler hakkında nadir veya hiç bilgiye sahip değiliz. Bizim için sonuç üretmeyi amaçlayan makine veya sistem olarak daha az yönetilebilir bir ortam yaratır. Denetimsiz öğrenmenin temel amacı, gruplar, kümeler, boyutluluk azaltma gibi varlıkları aramak ve yoğunluk tahmini yapmaktır.
- Denetimli öğrenme tekniği, çıktı veri desenlerinin sistem tarafından bilindiği etiketli verilerle ilgilenir. Buna karşılık olarak, denetimsiz öğrenme, çıktının yalnızca algıların toplanmasına dayandığı etiketsiz verilerle çalışır.
- Karmaşıklık söz konusu olduğunda, denetlenen öğrenme yöntemi daha az karmaşıkken denetimsiz öğrenme yöntemi daha karmaşıktır.
- Denetimli öğrenme çevrimdışı analiz de yapabilir, denetimsiz öğrenme gerçek zamanlı analiz kullanır.
- Denetlenen öğrenme tekniğinin sonucu daha doğru ve güvenilirdir. Buna karşılık, denetimsiz öğrenme ılımlı fakat güvenilir sonuçlar vermektedir.
- Sınıflandırma ve regresyon, denetlenen öğrenme yöntemiyle çözülen sorun türleridir. Tersine, denetimsiz öğrenme kümeleme ve ilişkisel kural madenciliği sorunlarını da içerir.
Sonuç
Denetimli öğrenme, sistemlere eğitim, girdi ve çıktı kalıpları sağlayarak bir görevi yerine getirme tekniğidir; oysa denetlenmemiş öğrenme, sistemin girdi grubunun özelliklerini kendi başına keşfetmesi ve önceden belirlenmiş kategorilerde bulunmaması gereken bir kendi kendine öğrenme tekniğidir. kullanılmış.
