Prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis
Tokie terminai kaip prižiūrimas mokymasis ir neprižiūrimas mokymasis vartojami mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto kontekste, kurių svarba su kiekviena diena tampa vis svarbesnė. Mašininis mokymasis neprofesionalui yra algoritmai, kurie yra valdomi duomenimis ir leidžia mašinai mokytis pasitelkus pavyzdžius. Yra dviejų tipų mokymasis; būtent prižiūrimas mokymasis ir neprižiūrimas mokymasis klaidina mokinius, nes tarp jų yra daug panašumų. Tačiau, nepaisant sutapimų, yra skirtumų, kurie bus pabrėžti šiame straipsnyje.
Tikėtina, kad ateinančiais metais vis labiau plėsis mašininis mokymasis, kad būtų lengviau ir greičiau spręsti verslo problemas. Darbuotojų samdymas paprastoms verslo problemoms spręsti taptų nebereikalingas naudojant prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi sąvokas.
Kas yra prižiūrimas mokymasis?
Tai mokymosi tipas, kai mašininis mokymasis vyksta naudojant naudotojų įvestis. Iki šiol didžioji dalis mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto srities tyrimų buvo sutelkta į prižiūrimą mokymąsi. Pavyzdžiui, el. pašto šiukšlių aplankas prisipildo, kartais net netyčia į jį patenka svarbūs laiškai. Sistema veikia mašininio mokymosi pagrindu, kuris praneša apie algoritmą, susijusį su šlamšto analize. Sistema naudoja informaciją, kad filtruotų pranešimus ir siunčia juos į šiukšlių aplanką, sumažindama klaidingus teigiamus rezultatus. Paieškos variklyje algoritmas veikia pagal nuorodą, kurią pirmiausia spustelėjate, kai atidaromi paieškos rezultatai. Tai pagerina vartotojo paieškos rezultatus. Tačiau prižiūrimas mokymasis turi tam tikrų trūkumų, nes mašina miglotai suvokia, kas yra teisinga, o kas ne. Šis žmonių grįžtamasis ryšys dažnai apriboja būsimą prižiūrimo mokymosi naudojimą.
Kas yra mokymasis be priežiūros?
Gyvename laikais, kai nuolat ieškome geresnių įrenginių našumo, nesvarbu, ar tai būtų CCTV duomenys, GPS duomenys, operacijų internetu duomenys, įrenginio nuskaitymo duomenys, saugos nuskaitymo duomenys ir pan. Organizacijos ir vyriausybės nori, kad mašinos, kurioms nereikia arba kuriems nereikia prižiūrimų žmonių duomenų, duotų geresnių rezultatų. Tam, žinoma, reikia įdėti daug daugiau pastangų automatizavimo link, ir nors mažai tikėtina, kad mokymasis neprižiūrimas artimiausiu metu pakeis prižiūrimą mokymąsi, tikėtina, kad artimiausioje ateityje atsiras mišrūs metodai, kurie bus greitesni ir geresni. efektyvesni už rezultatus, kuriuos šiuo metu gauname per prižiūrimą mokymąsi.
Kuo skiriasi prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis?
• Prižiūrėtas mokymasis ir neprižiūrimas mokymasis yra du skirtingi metodai siekiant geresnio automatizavimo arba dirbtinio intelekto.
• Mokantis prižiūrint, yra žmonių grįžtamasis ryšys, kad būtų geriau automatizuotas, o be priežiūros tikimasi, kad aparatas veiks geriau be žmogaus įvesties.
• Hibridiniai metodai artimiausioje ateityje yra labiau tikėtini sprendimai, kuriuose naudojamas ir prižiūrimas, ir neprižiūrimas mokymasis.
