Erinevus juhendatud ja juhendamata õppe vahel
Sisu
Juhendatud ja juhendamata õppimine on masinõppe paradigmad, mida kasutatakse ülesannete klassi lahendamisel kogemuse ja tulemuslikkuse mõõtmise teel õppimisel. Juhendatud ja juhendamata õpe erinevad peamiselt selle poolest, et juhendatud õpe hõlmab kaardistamist sisendist oluliseks väljundiks. Vastupidi, juhendamata õppimise eesmärk ei ole konkreetse sisendi vastuses väljundit toota, selle asemel avastab see andmemustrid.
Neid juhendatud ja juhendamata õppe tehnikaid rakendatakse erinevates rakendustes, näiteks kunstlikes närvivõrkudes, mis on andmetöötlussüsteemid, mis sisaldavad tohutul hulgal omavahel seotud töötlemise elemente.
-
- Võrdlusdiagramm
- Definitsioon
- Peamised erinevused
- Järeldus
Võrdlusdiagramm
| Võrdluse alus | Juhendatud õppimine | Juhendamata õppimine |
|---|---|---|
| Põhiline | Tegeleb märgistatud andmetega. | Käsitleb märgistamata andmeid. |
| Arvutuslik keerukus | Kõrge | Madal |
| Analüüsimine | Võrguühenduseta | Reaalajas |
| Täpsus | Annab täpsed tulemused | Genereerib mõõdukaid tulemusi |
| Alamdomeenid | Klassifikatsioon ja regressioon | Klastrite ja ühingureeglite kaevandamine |
Juhendatud õppe määratlus
Juhendatud õppimine See meetod hõlmab süsteemi või masina koolitust, kus koolituse komplektid koos sihtmärgi mustriga (väljundmuster) antakse süsteemile ülesande täitmiseks. Tavaliselt tähendab juhendamine ülesannete, projekti ja tegevuse täitmise jälgimist ja juhendamist. Kuid kus saab juhendatud õppimist rakendada? Peamiselt rakendatakse seda masinõppe regressiooni- ning klastri- ja närvivõrkudes.
Kuidas me siis modelle koolitame? Mudelit juhitakse mudeli laadimisel teadmiste abil, et hõlbustada tulevaste juhtumite ennustamist. See kasutab koolituseks märgistatud andmekogumeid. Kunstlike närvivõrkude sisendmuster koolitab võrku, mis on samuti seotud väljundmustriga.
Juhendamata õppe määratlus
Juhendamata õppimine mudel ei hõlma sihtväljundit, mis tähendab, et süsteemi ei pakuta väljaõpet. Süsteem peab ise õppima sisendmustrite struktuuriomaduste määramise ja kohandamise kaudu. See kasutab masinõppe algoritme, mis teevad järeldusi sildistamata andmete kohta.
Juhendamata õpe töötab keerukamate algoritmidega võrreldes juhendatud õppega, kuna meil on andmete kohta harva või puudub teave nende kohta. See loob vähem hallatava keskkonna, kui masin või süsteem, mis on mõeldud meie jaoks tulemuste saamiseks. Juhendamata õppe peamine eesmärk on otsida üksusi nagu rühmad, klastrid, mõõtmete vähendamine ja tiheduse hindamine.
- Juhendatud õppetehnika tegeleb märgistatud andmetega, kui väljundiandmete mustrid on süsteemile teada. Vastupidiselt töötab juhendamata õpe sildistamata andmetega, mille väljund põhineb lihtsalt arusaamade kogumisel.
- Keerukuse osas on juhendatud õppemeetod vähem keeruline, samas kui juhendamata õppemeetod on keerulisem.
- Juhendatud õppe abil saab läbi viia ka võrguühenduseta analüüsi, samas kui juhendamata õppe puhul kasutatakse reaalajas analüüsi.
- Juhendatud õppetehnika tulemused on täpsemad ja usaldusväärsemad. Seevastu juhendamata õpe annab mõõdukaid, kuid usaldusväärseid tulemusi.
- Klassifikatsioon ja regressioon on juhendatud õppemeetodi abil lahendatavad probleemid. Vastupidiselt hõlmab juhendamata õppimine klastrite ja assotsiatiivsete reeglite kaevandamise probleeme.
Järeldus
Juhendatud õpe on ülesannete täitmise tehnika, pakkudes süsteemidele väljaõppe-, sisend- ja väljundmustrit, samas kui juhendamata õpe on iseõppimismeetod, kus süsteem peab avastama sisendkogumi iseärasused ja ilma eelneva kategooriakomplektita. kasutatakse.
