Valvottavan oppimisen ja oppimattoman oppimisen erot
Opiskelijat, jotka ajavat koneoppimista, ovat joutuneet vaikeuksiin erotella valvottua oppimista valvomatta oppimista. Vaikuttaa siltä, että molemmissa oppimismenetelmissä käytetty menettely on sama, minkä vuoksi on vaikeaa erottaa toisistaan kaksi oppimistapaa. Kuitenkin tarkkailemisen ja pysyvän huomiota herättäen voimme selvästi ymmärtää, että valvottavan ja valvomatun oppimisen välillä on merkittäviä eroja.
Valvottu oppiminen on yksi konekieliseen oppimiseen liittyvä menetelmä, johon kuuluu merkittyjen tietojen jakaminen siten, että tietty malli tai tehtävä voidaan johtaa kyseisistä tiedoista. On huomattava, että valvottu oppiminen sisältää syöttöobjektin kohdentamisen, vektorin, samalla kun ennakoidaan halutun tuotosarvon, jota kutsutaan enimmäkseen valvontasignaaliksi. Valvottavan oppimisen perusluonteinen ominaisuus on, että syötetieto tunnetaan ja merkitään oikein.
Unsupervised learning on koneen oppimisalgoritmin toinen menetelmä, jossa johtopäätökset tehdään merkitsemättömästä tulodatasta. Tarkkailemattoman oppimisen tavoite on määrittää piilotetut mallit tai ryhmitellä tietoja merkitsemättömistä tiedoista. Sitä käytetään useimmiten etsintätietojen analysoinnissa. Eräs tarkkailemattoman oppimisen merkkinä on se, että syöttöä ja tulostusta ei tiedetä.
Valvottavan oppimisen ja oppimattoman oppimisen erot
Valvottavan oppimisen ja valvomatun oppimisen ensisijainen ero on molemmissa koneoppimisen menetelmissä käytetty tieto. On syytä huomata, että molemmat koneoppimisen menetelmät edellyttävät tietoja, jotka analysoidaan tiettyjen toimintojen tai tietoryhmien tuottamiseksi. Valvottavan oppimisen sisääntulotiedot ovat kuitenkin hyvin tunnettuja ja leimattuja. Tämä tarkoittaa sitä, että koneelle annetaan tehtäväksi määritellä piilotetut mallit jo merkityiltä tiedoilta. Kuitenkin valvomattomassa oppimisessa käytettäviä tietoja ei tunneta eikä merkitty. Koneen tehtävänä on luokitella ja merkitä raakatiedot ennen tulodatan piilotettujen kuvioiden ja toimintojen määrittämistä.
Koneen oppiminen on monimutkainen tapaus, ja kaikki mukana olevat henkilöt on valmistauduttava eteenpäin tehtävään tehtävään. Yksi valvottavan oppimisen ja valvomatun oppimisen eroavaisuuksista on laskennallinen monimutkaisuus. Valvottavan oppimisen sanotaan olevan monimutkainen oppimismenetelmä, kun taas valvomaton oppimismenetelmä on vähemmän monimutkainen. Yksi syy, joka tekee valvotun oppimisen suhdetta, on se, että on ymmärrettävä ja merkitty panokset, kun sitä ei valvota oppimista, ei ole pakollista ymmärtää ja merkitä panoksia. Tämä selittää sen, miksi monet ihmiset ovat pitäneet ilman valvottua oppimista verrattuna koneteknisen oppimisen valvontaan.
Toinen vallitseva ero ohjatun oppimisen ja valvomatun oppimisen välillä on kunkin analyysikierron jälkeen tuotettujen tulosten tarkkuus. Kaikki koneoppimisen valvotusta menetelmästä saadut tulokset ovat tarkempia ja luotettavia verrattuna koneen oppimisen valvomatonta menetelmää tuottaviin tuloksiin. Yksi tekijä, joka selittää sen, miksi valvottu menetelmä koneen oppimiselle tuottaa tarkkoja ja luotettavia tuloksia, koska syöttötieto on hyvin tunnettu ja merkitty, mikä tarkoittaa, että kone analysoi vain piilotetut mallit. Tämä on toisin kuin tarkkailematonta oppimistapa, jossa koneen on määriteltävä ja merkitä syöttötiedot ennen piilotettujen kuvioiden ja toimintojen määrittämistä.
On myös syytä huomata, että luokkien lukumäärässä on merkittävää eroa. On huomattava, että kaikki valvotussa oppimisessa käytetyt luokat tunnetaan, mikä tarkoittaa myös, että analyysin vastaukset ovat todennäköisesti tiedossa.Valvottavan oppimisen ainoa tavoite on siis määrittää tuntematon klusteri. Kuitenkaan ei ole aiempaa tietoa konekielisen oppimisen valvomattomasta menetelmästä. Lisäksi luokkien lukumäärää ei tiedetä, mikä tarkoittaa selvästi, että mitään tietoa ei tunneta ja analyysin jälkeen syntyviä tuloksia ei voida määrittää. Lisäksi opettamattomaan oppimismenetelmään osallistuvat ihmiset eivät ole tietoisia raakadataa koskevista tiedoista ja odotetuista tuloksista.
Muista eroista on olemassa aika, jonka jälkeen jokainen oppimismenetelmä toteutuu. On tärkeää korostaa, että valvottu oppimismenetelmä tapahtuu verkossa, kun taas valvomaton oppimismenetelmä toteutuu reaaliajassa. Tulodatan valmisteluun ja merkitsemiseen osallistuvat ihmiset tekevät niin offline-tilassa, kun taas piilotetun mallin analyysi suoritetaan verkossa, joka estää koneenoppimiseen osallistuvien ihmisten mahdollisuuden olla vuorovaikutuksessa koneen kanssa analysoimalla erillisiä tietoja. Kuitenkin valvomaton koneen oppimismenetelmä toteutuu reaaliajassa siten, että kaikki syöttötiedot analysoidaan ja merkitään oppijoiden läsnäollessa, mikä auttaa heitä ymmärtämään erilaisia oppimisen ja luokittelun menetelmiä. Reaaliaikainen tietojen analysointi on edelleen merkittävin ansio oppimattomien oppimismenetelmien ansioista.
Taulukko, jossa näkyy eroja superveneen oppimisen ja valvomatun oppimisen välillä: vertailukaavio
| Ohjattu oppiminen | Unsupervised Learning | |
| Tulotiedot | Käyttää tunnettuja ja merkittyjä syöttötietoja | Käyttää tuntemattomia syöttötietoja |
| Laskennallinen monimutkaisuus | Hyvin kompleksinen laskennassa | Vähemmän laskennallinen monimutkaisuus |
| Reaaliaika | Käyttää off-line-analyysia | Käyttää reaaliaikaista tietojen analysointia |
| Luokkien lukumäärä | Luokkien lukumäärä tunnetaan | Luokkien lukumäärää ei tunneta |
| Tulosten tarkkuus | Tarkat ja luotettavat tulokset | Kohtalainen tarkka ja luotettava tulos |
Tiivistelmä valvonnasta oppimisesta ja valvomatta oppimista
- Data-kaivos on tulossa oleellinen näkökohta nykyisessä liike-elämässä, koska organisaatiot tarvitsevat parempia raaka-aineita analysoitaessa ja prosessissaan, jotta he voivat tehdä hyviä ja luotettavia päätöksiä.
- Tämä selittää sen, miksi koneoppimisen tarve kasvaa ja vaatii siten henkilöitä, joilla on riittävästi tietoa sekä valvotusta koneen oppimisesta että ilman valvontaa koneoppimisesta.
- On syytä ymmärtää, että jokaisella oppimismenetelmällä on omat edut ja haitat. Tämä tarkoittaa sitä, että molempien konekielisen oppimisen keinoja on ymmärrettävä ennen kuin määritetään, minkä menetelmän avulla analysoidaan tietoja.
