Differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato

Apprendimento supervisionato vs non supervisionato

Termini come l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento senza supervisione sono usati nel contesto dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale che stanno acquisendo importanza ogni giorno che passa. L'apprendimento automatico, per il profano, è un algoritmo che è guidato dai dati e fa apprendere una macchina con l'aiuto di esempi. Esistono due tipi di apprendimento; vale a dire, l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento senza sorveglianza che confondono gli studenti in quanto vi sono molte somiglianze tra i due. Tuttavia, nonostante si sovrappongano, ci sono differenze che saranno evidenziate in questo articolo.

Nei prossimi anni, è probabile che assisteremo a un aumento dello sviluppo dell'apprendimento automatico per rendere più facile e più veloce affrontare i problemi aziendali. Assumere dipendenti per affrontare semplici problemi di business diventerebbe obsoleto usando i concetti di apprendimento supervisionato e non supervisionato.

Cos'è l'apprendimento supervisionato?

Questo è un tipo di apprendimento in cui l'apprendimento automatico avviene con l'aiuto degli input degli utenti. Gran parte della ricerca nel campo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale fino alla data si è concentrata sull'apprendimento supervisionato. Ad esempio, la cartella spam nella tua posta elettronica si riempie di messaggi a volte anche importanti che lo invadono involontariamente. Il sistema funziona sulla base dell'apprendimento automatico che notifica un algoritmo relativo all'analisi dello spam. Il sistema utilizza le informazioni per filtrare i messaggi e inviarli alla cartella spam riducendo i falsi positivi. In un motore di ricerca, l'algoritmo funziona sulla base del collegamento su cui si fa clic per primo quando apre i risultati della ricerca. Ciò porta a miglioramenti nei risultati di ricerca per un utente. Tuttavia, ci sono alcuni svantaggi nell'apprendimento supervisionato poiché la macchina ha una vaga idea di cosa è giusto e cosa è sbagliato. Questo feedback umano spesso pone dei limiti all'uso futuro dell'apprendimento supervisionato.

Cos'è l'apprendimento senza supervisione?

Viviamo in tempi in cui cerchiamo prestazioni sempre migliori dalle macchine, sia che si tratti di dati CCTV, dati GPS, dati di transazioni online, dati di scansione macchina, dati di scansione di sicurezza e così via. Organizzazioni e governi vogliono macchine che non necessitano o richiedono dati supervisionati dagli umani per ottenere risultati migliori. Ciò ovviamente richiede uno sforzo molto maggiore nella direzione dell'automazione, e anche se è improbabile che l'apprendimento senza supervisione possa sostituire l'apprendimento supervisionato nel prossimo futuro, è probabile che gli approcci ibridi emergeranno nel prossimo futuro che saranno più rapidi e più efficiente rispetto ai risultati che stiamo ottenendo attraverso l'apprendimento supervisionato al momento.

Qual è la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato?

• L'apprendimento supervisionato e l'apprendimento senza supervisione sono due approcci diversi per lavorare per una migliore automazione o intelligenza artificiale.

• Nell'apprendimento supervisionato, c'è un feedback umano per una migliore automazione mentre nell'apprendimento non supervisionato, la macchina dovrebbe portare a prestazioni migliori senza input umani.

• Gli approcci ibridi sono più probabili soluzioni nel prossimo futuro che fanno uso dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato.