Контролируемое и неконтролируемое обучение
Такие термины, как обучение с учителем и обучение без учителя, используются в контексте машинного обучения и искусственного интеллекта, важность которых с каждым днем возрастает. Машинное обучение для непрофессионала - это алгоритмы, которые управляются данными и заставляют машину учиться с помощью примеров. Есть два типа обучения; а именно, контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, которые сбивают учащихся с толку, поскольку между ними много общего. Однако, несмотря на частичное совпадение, в этой статье будут освещены различия.
В ближайшие годы мы, вероятно, станем свидетелями роста развития машинного обучения, которое упростит и ускорит решение бизнес-задач. Наем сотрудников для решения простых бизнес-задач станет устаревшим, если использовать концепции контролируемого и неконтролируемого обучения.
Что такое контролируемое обучение?
Это тип обучения, при котором машинное обучение происходит с помощью входных данных от пользователей. Большая часть исследований в области машинного обучения и искусственного интеллекта до настоящего времени была сосредоточена на обучении с учителем. Например, папка со спамом в вашей электронной почте переполняется иногда даже важными сообщениями, попадающими в нее непреднамеренно. Система работает на основе машинного обучения, которое уведомляет алгоритм, относящийся к анализу спама. Система использует эту информацию для фильтрации сообщений и отправки их в папку со спамом, что снижает количество ложных срабатываний. В поисковой системе алгоритм работает на основе ссылки, которую щелкнули первой при открытии результатов поиска. Это приводит к улучшению результатов поиска для пользователя. Однако у контролируемого обучения есть определенные недостатки, поскольку машина имеет смутное представление о том, что правильно, а что нет. Эта человеческая обратная связь часто накладывает ограничения на будущее использование контролируемого обучения.
Что такое обучение без учителя?
Мы живем во времена, когда мы постоянно ищем более высокую производительность машин, будь то данные видеонаблюдения, данные GPS, данные онлайн-транзакций, данные сканирования машин, данные сканирования безопасности и так далее. Организации и правительства хотят, чтобы машины, которым не нужны или не требуются контролируемые данные от людей, давали лучшие результаты. Это, конечно, требует гораздо больше усилий в направлении автоматизации, и хотя маловероятно, что обучение без учителя заменит обучение с учителем в ближайшем будущем, скорее всего, в ближайшем будущем появятся гибридные подходы, которые будут быстрее и эффективнее. эффективнее, чем результаты, которые мы получаем в результате обучения с учителем в настоящее время.
В чем разница между контролируемым и неконтролируемым обучением?
• Обучение с учителем и обучение без учителя - это два разных подхода к работе над улучшением автоматизации или искусственного интеллекта.
• При обучении с учителем для лучшей автоматизации используется человеческая обратная связь, тогда как при обучении без учителя ожидается, что машина будет работать лучше без участия человека.
• Гибридные подходы являются более вероятными решениями в ближайшем будущем, которые используют как контролируемое, так и неконтролируемое обучение.
