Učenie pod dohľadom vs. učenie bez dozoru
Pojmy ako učenie pod dohľadom a učenie bez dozoru sa používajú v kontexte strojového učenia a umelej inteligencie, ktoré každým dňom naberajú na dôležitosti. Strojové učenie je pre laikov algoritmy, ktoré sú riadené údajmi a umožňujú strojové učenie pomocou príkladov. Existujú dva typy učenia; menovite učenie pod dohľadom a učenie bez dozoru, ktoré študentov mätú, pretože medzi nimi existuje veľa podobností. Napriek tomu, že sa prekrývajú, existujú rozdiely, ktoré budú v tomto článku zdôraznené.
V nadchádzajúcich rokoch budeme pravdepodobne svedkami nárastu rozvoja strojového učenia, aby bolo riešenie obchodných problémov jednoduchšie a rýchlejšie. Najímanie zamestnancov na riešenie jednoduchých obchodných problémov by sa stalo zastaraným použitím konceptov učenia pod dohľadom a bez dozoru.
Čo je učenie pod dohľadom?
Toto je typ učenia, pri ktorom prebieha strojové učenie pomocou vstupov od používateľov. Veľká časť výskumu v oblasti strojového učenia a umelej inteligencie sa doteraz zameriavala na učenie pod dohľadom. Napríklad priečinok nevyžiadanej pošty vo vašom e-maile sa zaplní a niekedy sa doň neúmyselne dostanú aj dôležité správy. Systém funguje na báze strojového učenia, ktoré upozorní algoritmus týkajúci sa analýzy spamu. Systém používa informácie na filtrovanie správ a ich odosielanie do priečinka spam, čím sa znižuje počet falošných poplachov. Vo vyhľadávači funguje algoritmus na základe odkazu, na ktorý sa kliklo ako prvé pri otvorení výsledkov vyhľadávania. To vedie k zlepšeniu výsledkov vyhľadávania pre používateľa. Existujú však určité nevýhody učenia pod dohľadom, pretože stroj má nejasnú predstavu o tom, čo je správne a čo nie. Táto ľudská spätná väzba často obmedzuje budúce využitie učenia pod dohľadom.
Čo je učenie bez dozoru?
Žijeme v časoch, keď neustále hľadáme lepší výkon strojov, či už ide o údaje CCTV, údaje GPS, údaje o online transakciách, údaje o skenovaní strojov, údaje o skenovaní zabezpečenia atď. Organizácie a vlády chcú, aby stroje, ktoré nepotrebujú alebo nevyžadujú údaje pod dohľadom od ľudí, dosahovali lepšie výsledky. To si samozrejme vyžaduje vynaložiť oveľa viac úsilia smerom k automatizácii, a hoci je nepravdepodobné, že učenie bez dozoru v blízkej budúcnosti nahradí učenie pod dohľadom, pravdepodobne sa v blízkej budúcnosti objavia hybridné prístupy, ktoré budú rýchlejšie a viac. efektívnejšie ako výsledky, ktoré v súčasnosti dosahujeme prostredníctvom učenia pod dohľadom.
Aký je rozdiel medzi učením pod dohľadom a učením bez dozoru?
• Učenie pod dohľadom a učenie bez dozoru sú dva rôzne prístupy k lepšej automatizácii alebo umelej inteligencii.
• Pri učení pod dohľadom existuje ľudská spätná väzba pre lepšiu automatizáciu, zatiaľ čo pri učení bez dozoru sa očakáva, že stroj prinesie lepšie výkony bez ľudského zásahu.
• Hybridné prístupy sú v blízkej budúcnosti pravdepodobnejšie riešenia, ktoré využívajú učenie pod dohľadom aj bez dozoru.
