Тези контролирани и безконтролни техники за обучение се прилагат в различни приложения като изкуствени невронни мрежи, които са системи за обработка на данни, съдържащи огромен брой съществено свързани помежду си обработващи елементи.
Сравнителна таблица
| Основа за сравнение | Наблюдавано обучение | Неподдържано обучение |
|---|---|---|
| Основен | Сделки с означени данни. | Обработва немаркирани данни. |
| Компютърна сложност | Високо | ниско |
| Analyzation | Извън линия | Реално време |
| точност | Дава точни резултати | Генерира умерени резултати |
| Поддомейни | Класификация и регресия | Клъстеризация и изработване на правила за асоцииране |
Определение за контролирано обучение
Контролираният метод на обучение включва обучението на системата или машината, където обучителните комплекти заедно с целевия модел (Output pattern) се предоставят на системата за изпълнение на задача. Обикновено контролират средствата за наблюдение и ръководство на изпълнението на задачите, проекта и дейността. Но къде може да се прилага контролирано обучение? На първо място, тя се прилага в машинното обучение регресия и клъстер и невронни мрежи.
Как да обучим модел? Моделът се ръководи с помощта на натоварване на модела със знанието, за да се улесни прогнозата на бъдещи инстанции. Той използва етикетирани набори от данни за обучението. Изкуствените невронни мрежи, които моделът на въвеждане обучава мрежата, която също е свързана с изходния модел.
Дефиниция на не-контролирано обучение
Моделът на обучение без надзор не включва целевия резултат, което означава, че не се предоставя обучение на системата. Системата трябва да се учи от себе си чрез определяне и адаптиране според структурните характеристики във входните модели. Той използва алгоритми за машинно обучение, които правят заключения относно немаркираните данни.
Неподдържаното обучение работи по по-сложни алгоритми в сравнение с наблюдаваното обучение, защото имаме рядка или липсваща информация за данните. Тя създава по-малко управляема среда като машината или системата, предназначени да генерират резултати за нас. Основната цел на обучението без надзор е да се търсят обекти като групи, клъстери, намаляване на размерността и да се прави оценка на плътността.
Ключови разлики между наблюдаваното и непроучваното обучение
- Наблюдаваната техника на обучение се занимава с етикетираните данни, където моделите на изходните данни са познати на системата. В противовес на това, без надзор обучението работи с немаркирани данни, в които продукцията се основава само на събирането на възприятия.
- Когато става въпрос за сложността, методът на обучение под наблюдение е по-малко сложен, докато методът на обучение без надзор е по-сложен.
- Наблюденото обучение може също да провежда офлайн анализ, докато неконтролираното обучение използва анализ в реално време.
- Резултатът от контролираната техника на обучение е по-точен и надежден. За разлика от това, безконтролното обучение генерира умерени, но надеждни резултати.
- Класификацията и регресията са типовете проблеми, които се решават по метода на обучение под надзор. Обратно, безконтролното обучение включва проблеми с клъстерирането и асоциативното правило.
заключение
Контролираното обучение е техниката за изпълнение на задачата чрез предоставяне на обучителни, входни и изходни модели на системите, докато неконтролираното обучение е техника за самообучение, при която системата трябва да открива характеристиките на входящата популация по своя собствена и без предварително определен набор от категории. са използвани.
