Nadzirano i nenadzirano učenje dvije su tehnike strojnog učenja. Ali obje se tehnike koriste u različitim scenarijima i s različitim skupovima podataka. U nastavku je navedeno objašnjenje obje metode učenja zajedno s njihovom tablicom razlika.
Nadzirano strojno učenje:
Nadzirano učenje je metoda strojnog učenja u kojoj se modeli obučavaju pomoću označenih podataka. U nadziranom učenju, modeli trebaju pronaći funkciju mapiranja za mapiranje ulazne varijable (X) s izlaznom varijablom (Y).
Nadzirano učenje zahtijeva nadzor kako bi se uvježbao model, što je slično kao kada učenik uči stvari u prisutnosti učitelja. Učenje pod nadzorom može se koristiti za dvije vrste problema: Klasifikacija i Regresija .
Saznajte više Nadzirano strojno učenje
Primjer: Pretpostavimo da imamo sliku različitih vrsta voća. Zadatak našeg modela učenja pod nadzorom je identificirati plodove i klasificirati ih u skladu s tim. Dakle, da bismo identificirali sliku u nadziranom učenju, dat ćemo ulazne podatke kao i izlazne podatke za to, što znači da ćemo trenirati model prema obliku, veličini, boji i okusu svakog voća. Nakon što je obuka završena, testirat ćemo model davanjem novog seta voća. Model će identificirati plod i predvidjeti izlaz koristeći odgovarajući algoritam.
Strojno učenje bez nadzora:
Učenje bez nadzora još je jedna metoda strojnog učenja u kojoj se obrasci izvode iz neoznačenih ulaznih podataka. Cilj nenadziranog učenja je pronaći strukturu i obrasce iz ulaznih podataka. Učenje bez nadzora ne treba nikakav nadzor. Umjesto toga, sam pronalazi uzorke iz podataka.
što java
Saznajte više Strojno učenje bez nadzora
Učenje bez nadzora može se koristiti za dvije vrste problema: Grupiranje i Udruga .
Primjer: Da bismo razumjeli učenje bez nadzora, koristit ćemo se gore navedenim primjerom. Dakle, za razliku od nadziranog učenja, ovdje nećemo osigurati nikakav nadzor modela. Samo ćemo dati ulazni skup podataka modelu i omogućiti modelu da pronađe uzorke iz podataka. Uz pomoć prikladnog algoritma, model će se istrenirati i podijeliti plodove u različite skupine prema najsličnijim značajkama među njima.
Glavne razlike između nadziranog i nenadziranog učenja navedene su u nastavku:
| Nadzirano učenje | Učenje bez nadzora |
|---|---|
| Algoritmi nadziranog učenja treniraju se pomoću označenih podataka. | Algoritmi učenja bez nadzora treniraju se pomoću neoznačenih podataka. |
| Model nadziranog učenja uzima izravne povratne informacije kako bi provjerio predviđa li točan rezultat ili ne. | Model učenja bez nadzora ne uzima nikakve povratne informacije. |
| Model nadziranog učenja predviđa rezultat. | Model učenja bez nadzora pronalazi skrivene obrasce u podacima. |
| U nadziranom učenju, ulazni podaci daju se modelu zajedno s izlazom. | U nenadziranom učenju modelu se daju samo ulazni podaci. |
| Cilj nadziranog učenja je obučiti model tako da može predvidjeti izlaz kada mu se daju novi podaci. | Cilj nenadziranog učenja je pronaći skrivene obrasce i korisne uvide iz nepoznatog skupa podataka. |
| Za nadzirano učenje potreban je nadzor kako bi se uvježbao model. | Učenje bez nadzora ne treba nikakav nadzor za treniranje modela. |
| Nadzirano učenje može se kategorizirati u Klasifikacija i Regresija problema. | Učenje bez nadzora može se klasificirati u Grupiranje i Udruge problema. |
| Učenje pod nadzorom može se koristiti za one slučajeve u kojima znamo ulaz kao i odgovarajuće izlaze. | Učenje bez nadzora može se koristiti za one slučajeve gdje imamo samo ulazne podatke, a nemamo odgovarajuće izlazne podatke. |
| Model nadziranog učenja daje točan rezultat. | Model učenja bez nadzora može dati manje točne rezultate u usporedbi s učenjem pod nadzorom. |
| Nadzirano učenje nije blizu pravoj umjetnoj inteligenciji jer u ovom slučaju prvo obučavamo model za svaki podatak, a tek onda on može predvidjeti točan izlaz. | Učenje bez nadzora bliže je pravoj umjetnoj inteligenciji jer uči slično kao što dijete uči svakodnevne rutinske stvari na temelju svojih iskustava. |
| Uključuje različite algoritme kao što su linearna regresija, logistička regresija, stroj potpornih vektora, višeklasna klasifikacija, stablo odlučivanja, Bayesova logika itd. | Uključuje različite algoritme kao što su Clustering, KNN i Apriori algoritam. |