آموزش نظارت شده در مقابل یادگیری بدون نظارت
عباراتی مانند یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می شود که هر روز اهمیت بیشتری پیدا می کند. یادگیری ماشینی، برای افراد عادی، الگوریتم‌هایی است که داده‌ها را هدایت می‌کنند و با کمک مثال‌ها باعث یادگیری ماشین می‌شوند. دو نوع یادگیری وجود دارد؛ یعنی یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت که دانش آموزان را گیج می کند زیرا شباهت های زیادی بین این دو وجود دارد. با این حال، با وجود همپوشانی‌ها، تفاوت‌هایی وجود دارد که در این مقاله به آنها اشاره خواهد شد.
در سال‌های آینده، احتمالاً شاهد افزایش توسعه یادگیری ماشینی برای مقابله با مشکلات تجاری آسان‌تر و سریعتر خواهیم بود. استخدام کارمندان برای مقابله با مشکلات ساده تجاری با استفاده از مفاهیم یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت منسوخ می شود.
یادگیری تحت نظارت چیست؟
این نوعی یادگیری است که در آن یادگیری ماشینی با کمک ورودی‌های کاربران انجام می‌شود. بسیاری از تحقیقات در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تا به امروز بر یادگیری نظارت شده متمرکز شده است. به عنوان مثال، پوشه هرزنامه در ایمیل شما پر می شود و گاهی اوقات حتی نامه های مهمی به طور ناخواسته به آن ارسال می شوند. این سیستم بر اساس یادگیری ماشینی کار می کند که یک الگوریتم مربوط به تجزیه و تحلیل هرزنامه ها را مطلع می کند. این سیستم از اطلاعات برای فیلتر کردن پیام‌ها و ارسال آنها به پوشه هرزنامه استفاده می‌کند و نتایج مثبت کاذب را کاهش می‌دهد. در یک موتور جستجو، الگوریتم بر اساس پیوندی که برای اولین بار در هنگام باز کردن نتایج جستجو کلیک می شود، کار می کند.این منجر به بهبود نتایج جستجو برای کاربر می شود. با این حال، اشکالات خاصی در یادگیری نظارت شده وجود دارد، زیرا ماشین ایده مبهمی از درست و نادرست دارد. این بازخورد انسانی اغلب محدودیت‌هایی را برای استفاده آینده از یادگیری تحت نظارت ایجاد می‌کند.
یادگیری بدون نظارت چیست؟
ما در زمان هایی زندگی می کنیم که همیشه به دنبال عملکرد بهتر ماشین ها هستیم، چه داده های دوربین مدار بسته، داده های GPS، داده های تراکنش آنلاین، داده های اسکن ماشین، داده های اسکن امنیتی و غیره. سازمان‌ها و دولت‌ها می‌خواهند ماشین‌هایی که نیازی به داده‌های تحت نظارت انسان ندارند یا نیازی به آن ندارند تا نتایج بهتری به دست آورند. این البته مستلزم تلاش بسیار بیشتر در جهت اتوماسیون است، و اگرچه بعید است که یادگیری بدون نظارت در آینده نزدیک جایگزین یادگیری نظارت شده شود، رویکردهای ترکیبی احتمالاً در آینده نزدیک ظهور خواهند کرد که سریعتر و بیشتر خواهند بود. کارآمد از نتایجی است که در حال حاضر از طریق یادگیری نظارت شده به دست می آوریم.
تفاوت بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت چیست؟
• یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت دو رویکرد متفاوت برای کار برای اتوماسیون بهتر یا هوش مصنوعی هستند.
• در یادگیری نظارت شده، بازخورد انسانی برای اتوماسیون بهتر وجود دارد، در حالی که در یادگیری بدون نظارت، انتظار می رود که ماشین عملکرد بهتری بدون ورودی های انسانی داشته باشد.
• رویکردهای ترکیبی راه حل های محتمل تری در آینده نزدیک هستند که از یادگیری نظارت شده و بدون نظارت استفاده می کنند.
