الفرق بين التعلم تحت الإشراف وغير الخاضع للإشراف
المحتوى
التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف هو نماذج التعلم الآلي التي تستخدم في حل فئة المهام من خلال التعلم من التجربة وقياس الأداء. يختلف التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف بشكل أساسي عن حقيقة أن التعلم الخاضع للإشراف ينطوي على تعيين من المدخلات إلى المخرجات الأساسية. على العكس من ذلك ، لا يهدف التعلم غير الخاضع للإشراف إلى إنتاج مخرجات في استجابة مدخلات معينة بدلاً من ذلك يكتشف أنماطًا في البيانات.
يتم تطبيق تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف في العديد من التطبيقات مثل الشبكات العصبية الاصطناعية التي تعد أنظمة لمعالجة البيانات تحتوي على عدد كبير من عناصر المعالجة المترابطة إلى حد كبير.
-
- رسم بياني للمقارنة
- تعريف
- الاختلافات الرئيسية
- خاتمة
رسم بياني للمقارنة
| أساس للمقارنة | التعلم تحت الإشراف | تعليم غير مشرف عليه |
|---|---|---|
| الأساسي | يتعامل مع البيانات المصنفة. | يعالج البيانات غير المسماة. |
| التعقيد الحسابي | متوسط | منخفض |
| Analyzation | غير متصل على الانترنت | في الوقت الحالى |
| صحة | تنتج نتائج دقيقة | يولد نتائج معتدلة |
| النطاقات الفرعية | التصنيف والانحدار | التجميع وحكم جمعية التعدين |
تعريف التعلم الخاضع للإشراف
التعلم تحت الإشراف تتضمن الطريقة تدريب النظام أو الجهاز حيث يتم توفير مجموعات التدريب مع النمط الهدف (نمط الإخراج) للنظام لأداء مهمة. عادة ما يعني الإشراف على مراقبة وتوجيه تنفيذ المهام والمشروع والنشاط. لكن ، أين يمكن تنفيذ التعلم الخاضع للإشراف؟ في المقام الأول ، يتم تنفيذه في الشبكات تعلم الانحدار و الكتلة و العصبية.
الآن ، كيف يمكننا تدريب نموذج؟ يتم توجيه النموذج بمساعدة تحميل النموذج بالمعرفة ، لتسهيل التنبؤ بالأوضاع المستقبلية. ويستخدم مجموعات البيانات المسمى للتدريب. تقوم الشبكات العصبية الاصطناعية بنمط الإدخال بتدريب الشبكة المرتبطة أيضًا بنمط الإخراج.
تعريف التعلم غير الخاضع للرقابة
تعليم غير مشرف عليه لا يشتمل النموذج على الناتج المستهدف وهو ما يعني عدم توفير تدريب للنظام. يجب أن يتعلم النظام من تلقاء نفسه من خلال تحديد وتكييف وفقا للخصائص الهيكلية في أنماط المدخلات. ويستخدم خوارزميات التعلم الآلي التي تستخلص استنتاجات حول البيانات غير المسماة.
يعمل التعلم غير الخاضع للإشراف على خوارزميات أكثر تعقيدًا مقارنة بالتعليم الخاضع للإشراف لأن لدينا معلومات نادرة أو لا معلومات عنها. إنه يخلق بيئة أقل قابلية للإدارة لأن الجهاز أو النظام يهدف إلى توليد نتائج لنا. الهدف الرئيسي من التعلم غير الخاضع للإشراف هو البحث في كيانات مثل المجموعات والمجموعات والحد من الأبعاد وتنفيذ تقدير الكثافة.
- تتعامل تقنية التعلم الخاضعة للإشراف مع البيانات المسماة حيث تكون أنماط بيانات المخرجات معروفة للنظام. على العكس من ذلك ، فإن التعلم غير الخاضع للإشراف يعمل مع بيانات غير مسماة والتي يستند إليها المخرجات فقط على مجموعة من التصورات.
- عندما يتعلق الأمر بالتعقيد ، تكون طريقة التعلم الخاضعة للإشراف أقل تعقيدًا بينما تكون طريقة التعلم غير الخاضعة للإشراف أكثر تعقيدًا.
- يمكن أن يخضع التعليم الخاضع للإشراف للتحليل دون الاتصال بالإنترنت ، في حين يستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف تحليلًا في الوقت الفعلي.
- نتائج تقنية التعلم تحت إشراف أكثر دقة وموثوقية. في المقابل ، يولد التعليم غير الخاضع للإشراف نتائج معتدلة ولكن موثوقة.
- التصنيف والانحدار هما أنواع المشكلات التي يتم حلها بموجب طريقة التعلم الخاضعة للإشراف. على العكس من ذلك ، يشمل التعلم غير الخاضع للإشراف مشاكل التعدين التجميعي والقواعد النقابية.
خاتمة
التعلم الخاضع للإشراف هو أسلوب إنجاز المهمة من خلال توفير أنماط التدريب والمدخلات والمخرجات للأنظمة ، في حين أن التعلم غير الخاضع للإشراف هو تقنية للتعلم الذاتي حيث يجب على النظام اكتشاف ميزات مجموعات المدخلات من خلال مجموعاتها الخاصة وليس مجموعة من الفئات السابقة يستخدم.
