Erot ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä

Koneoppimisessa opiskelijoilla on ollut vaikeuksia erottaa ohjattu oppiminen ohjaamattomasta oppimisesta. Näyttää siltä, ​​että molemmissa oppimismenetelmissä käytetään samaa menettelytapaa, mikä vaikeuttaa näiden kahden oppimismenetelmän erottamista toisistaan. Tarkastelussa ja horjumattomassa huomiossa voidaan kuitenkin selvästi ymmärtää, että ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä on merkittäviä eroja.

• Mikä on ohjattu oppiminen?

Ohjattu oppiminen on yksi koneoppimiseen liittyvistä menetelmistä, johon sisältyy merkityn datan allokointi siten, että tietyt mallit tai toiminnot voidaan päätellä tiedoista. On syytä huomata, että ohjattuun oppimiseen sisältyy syöttöobjektin, vektorin allokointi, samalla kun ennakoidaan halutuin lähtöarvo, johon viitataan enimmäkseen valvontasignaalina. Ohjatun oppimisen lopullinen ominaisuus on, että tulotiedot tunnetaan ja merkitään asianmukaisesti.

• Mikä on valvomaton oppiminen?

Ohjaamaton oppiminen on toinen koneoppimisalgoritmin menetelmä, jossa päätelmät tehdään leimaamattomasta syöttötiedosta. Valvomattoman oppimisen tavoitteena on määrittää piilotetut kuviot tai ryhmittely merkitsemättömistä tiedoista. Sitä käytetään enimmäkseen tutkittavaan tietoanalyysiin. Yksi ohjaamattoman oppimisen määrittelevistä merkkeistä on, että sekä tuloa että lähtöä ei tunneta.

Erot ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä

1. Syöttötiedot ohjatussa ja ohjaamattomassa oppimisessa

Ensisijainen ero ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä on kummassakin koneoppimismenetelmässä käytetty tieto. On syytä huomata, että molemmat koneoppimismenetelmät vaativat dataa, jota ne analysoivat tiettyjen toimintojen tai tietoryhmien tuottamiseksi. Ohjatussa oppimisessa käytettävät syöttötiedot ovat kuitenkin hyvin tunnettuja ja merkittyjä. Tämä tarkoittaa, että koneelle on annettu tehtäväksi määrittää piilotetut kuviot jo merkittyjen tietojen perusteella. Valvomattomassa oppimisessa käytettyjä tietoja ei kuitenkaan tunneta eikä merkitä. Koneen tehtävä on luokitella ja merkitä raakatiedot ennen syöttötietojen piilotettujen kuvioiden ja toimintojen määrittämistä.

2. Laskennallinen monimutkaisuus ohjatussa oppimisessa ja ohjaamattomassa oppimisessa

Koneoppiminen on monimutkainen tapaus, ja kaikkien osallistuvien henkilöiden on oltava valmiita tuleviin tehtäviin. Yksi ohjattavan ja ohjaamattoman oppimisen erotuksista on laskennallinen monimutkaisuus. Ohjatun oppimisen sanotaan olevan monimutkainen oppimismenetelmä, kun taas ohjaamattoman oppimisen menetelmä on vähemmän monimutkainen. Yksi syy, joka tekee valvotusta oppimissuhteesta, on se, että joudutaan ymmärtämään ja merkitsemään syötteet, kun taas ohjaamattomassa oppimisessa ei tarvitse ymmärtää ja merkitä lähteitä. Tämä selittää, miksi monet ihmiset ovat mieluummin valvomatta oppimista verrattuna ohjattuun koneoppimismenetelmään.

3. Ohjatun oppimisen ja ohjaamattoman oppimisen tulosten tarkkuus

Toinen vallitseva ero ohjatun oppimisen ja ohjaamattoman oppimisen välillä on jokaisen koneanalyysisyklin jälkeen tuotettujen tulosten tarkkuus. Kaikki koneohjatun koneoppimismenetelmän luomat tulokset ovat tarkempia ja luotettavampia verrattuna tuloksiin, jotka saadaan valvomattomasta koneoppimismenetelmästä. Yksi tekijä, joka selittää, miksi valvottu koneoppimismenetelmä tuottaa tarkkoja ja luotettavia tuloksia, on se, että syöttötiedot ovat hyvin tunnettuja ja merkittyjä, mikä tarkoittaa, että kone analysoi vain piilotetut kuviot. Tämä on toisin kuin valvomaton oppimismenetelmä, jossa koneen on määriteltävä ja merkitä syöttötiedot ennen piilotettujen kuvioiden ja toimintojen määrittämistä.

4. Oppilaitosten lukumäärä ohjatussa oppimisessa ja ohjaamattomassa oppimisessa

On myös syytä huomata, että luokkien lukumäärässä on huomattava ero. On syytä huomata, että kaikki ohjatussa oppimisessa käytetyt luokat tunnetaan, mikä tarkoittaa, että myös analyysin vastaukset ovat todennäköisesti tiedossa. Ohjatun oppimisen ainoa tavoite on siis tuntemattoman klusterin määrittäminen. Ohjaamattomasta koneoppimismenetelmästä ei kuitenkaan ole ennakkotietoa. Lisäksi luokkien lukumääriä ei tunneta, mikä tarkoittaa selvästi, että tietoa ei tunneta ja analyysin jälkeen tuotettuja tuloksia ei voida varmistaa. Lisäksi valvomattomiin oppimismenetelmiin osallistuvat ihmiset eivät ole tietoisia raaka-aineista ja odotettavista tuloksista.

5. Reaaliaikainen oppiminen ohjatussa oppimisessa ja ohjaamattomassa oppimisessa

Muiden erojen joukossa on aika, jonka jälkeen jokainen oppimismenetelmä tapahtuu. On tärkeää korostaa, että ohjattu oppimismenetelmä tapahtuu offline-tilassa, kun taas ilman ohjausta oppimismenetelmä tapahtuu reaaliajassa. Tulotietojen valmisteluun ja merkitsemiseen osallistuvat ihmiset tekevät niin offline-tilassa, kun taas piilotetun mallin analysointi tapahtuu verkossa, mikä estää koneoppimisessa mukana olevia ihmisiä tekemästä vuorovaikutusta koneen kanssa, kun se analysoi erillistä tietoa. Valvomaton koneoppimismenetelmä tapahtuu kuitenkin reaaliajassa siten, että kaikki syöttötiedot analysoidaan ja merkitään oppijoiden läsnäollessa, mikä auttaa heitä ymmärtämään erilaisia ​​oppimismenetelmiä ja raakatietojen luokittelua. Reaaliaikainen tietoanalyysi on edelleen merkittävin ansio valvomattomalle oppimismenetelmälle.

Taulukko, joka näyttää erot ohjattavan ja ohjaamattoman oppimisen välillä: vertailukaavio

	Ohjattu oppiminen	Ohjaamaton oppiminen
Tulotiedot	Käyttää tunnettuja ja merkittyjä syöttötietoja	Käyttää tuntemattomia syöttötietoja
Laskennallinen monimutkaisuus	Erittäin monimutkainen laskennassa	Vähemmän laskennallista monimutkaisuutta
Reaaliaika	Käyttää offline-analyysiä	Käyttää reaaliaikaista tietojen analysointia
Lukumäärä	Lukumäärä tunnetaan	Lukumäärää ei tunneta
Tulosten tarkkuus	Tarkat ja luotettavat tulokset	Kohtalainen tarkkuus ja luotettavuus

Yhteenveto ohjatusta oppimisesta ja ohjaamattomasta oppimisesta

• Tietojen louhinnasta on tulossa tärkeä näkökohta nykyisessä liiketoimintamaailmassa lisääntyneen raakatiedon vuoksi, jota organisaatioiden on analysoitava ja prosessoitava, jotta ne voivat tehdä järkeviä ja luotettavia päätöksiä.
• Tämä selittää, miksi koneoppimisen tarve kasvaa ja vaatii siten ihmisiä, joilla on riittävät tiedot sekä ohjatusta koneoppimisesta että valvomattomasta koneoppimisesta.
• On syytä ymmärtää, että jokaisella oppimismenetelmällä on omat edut ja haitat. Tämä tarkoittaa, että on oltava perehtynyt molempiin koneoppimismenetelmiin ennen kuin määritetään, mitä menetelmää käytetään tietojen analysointiin.