Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen

Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen

Begriffe wie überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen werden im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verwendet, die mit jedem Tag an Bedeutung gewinnen. Maschinelles Lernen ist für Laien ein Algorithmus, der datengesteuert ist und anhand von Beispielen eine Maschine lernen soll. Es gibt zwei Arten des Lernens; beaufsichtigtes Lernen und unüberwachtes Lernen, die die Schüler verwirren, da viele Gemeinsamkeiten bestehen. Trotz Überschneidungen gibt es jedoch Unterschiede, die in diesem Artikel hervorgehoben werden.

In den kommenden Jahren wird es wahrscheinlich eine Zunahme der Entwicklung des maschinellen Lernens geben, um den Umgang mit geschäftlichen Problemen einfacher und schneller zu machen. Die Einstellung von Mitarbeitern zur Bewältigung einfacher Geschäftsprobleme würde durch die Konzepte des beaufsichtigten und unbeaufsichtigten Lernens obsolet werden.

Was ist überwachtes Lernen??

Dies ist eine Art des Lernens, bei der maschinelles Lernen mit Hilfe von Eingaben von Benutzern stattfindet. Ein Großteil der bisherigen Forschung im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz konzentrierte sich auf das überwachte Lernen. Der Spam-Ordner in Ihrer E-Mail ist beispielsweise voll mit manchmal sogar wichtigen E-Mails, die unbeabsichtigt dorthin gehen. Das System arbeitet auf der Grundlage des maschinellen Lernens, das einen Algorithmus zur Analyse von Spam meldet. Das System verwendet die Informationen, um Nachrichten zu filtern und diese an Spam-Ordner zu senden, wodurch die Anzahl der Fehlalarme reduziert wird. In einer Suchmaschine arbeitet der Algorithmus auf der Grundlage des Links, auf den beim Öffnen der Suchergebnisse zuerst geklickt wird. Dies führt zu Verbesserungen in den Suchergebnissen für einen Benutzer. Beim überwachten Lernen gibt es jedoch einige Nachteile, da die Maschine eine unklare Vorstellung davon hat, was richtig und was falsch ist. Dieses menschliche Feedback setzt dem zukünftigen Einsatz von beaufsichtigtem Lernen oft Grenzen.

Was ist unbeaufsichtigtes Lernen??

Wir leben in Zeiten, in denen wir ständig nach einer besseren Leistung von Maschinen suchen, ob CCTV-Daten, GPS-Daten, Online-Transaktionsdaten, Maschinen-Scandaten, Sicherheitsscan-Daten usw. Organisationen und Regierungen wünschen Maschinen, die keine überwachten Daten von Menschen benötigen oder benötigen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Dies erfordert natürlich viel mehr Anstrengungen in Richtung Automatisierung, und obwohl es unwahrscheinlich ist, dass unbeaufsichtigtes Lernen in der nahen Zukunft das überwachte Lernen ablösen kann, werden sich die hybriden Ansätze in naher Zukunft wahrscheinlich schneller und mehr entwickeln effizienter als die Ergebnisse, die wir derzeit durch überwachtes Lernen erzielen.

Was ist der Unterschied zwischen beaufsichtigtem und unüberwachtem Lernen??

• Überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen sind zwei verschiedene Ansätze für eine bessere Automatisierung oder künstliche Intelligenz.

• Beim überwachten Lernen gibt es menschliches Feedback für eine bessere Automatisierung, während beim unbeaufsichtigten Lernen erwartet wird, dass die Maschine ohne menschliche Eingaben bessere Leistungen bringt.

• Hybride Ansätze sind in naher Zukunft eher Lösungen, die sowohl überwachtes als auch unbeaufsichtigtes Lernen nutzen.