Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen

2019

Überwachtes und unüberwachtes Lernen sind die Paradigmen des maschinellen Lernens, die zur Lösung der Aufgabenklasse verwendet werden, indem sie aus der Erfahrung und dem Leistungsmaßstab lernen. Das überwachte und das nicht überwachte Lernen unterscheiden sich hauptsächlich durch die Tatsache, dass das überwachte Lernen die Abbildung vom Input zum wesentlichen Output beinhaltet. Im Gegenteil, unüberwachtes Lernen zielt nicht darauf ab, als Reaktion auf die jeweilige Eingabe eine Ausgabe zu erzeugen, sondern entdeckt Muster in Daten.

Diese überwachten und nicht überwachten Lerntechniken werden in verschiedenen Anwendungen implementiert, beispielsweise in künstlichen neuronalen Netzwerken, bei denen es sich um Datenverarbeitungssysteme handelt, die eine große Anzahl von weitgehend miteinander verknüpften Verarbeitungselementen enthalten.

Vergleichstabelle

Basis zum Vergleich	Überwachtes Lernen	Unbeaufsichtigtes Lernen
Basic	Befasst sich mit gekennzeichneten Daten.	Verarbeitet unbeschriftete Daten.
Rechenkomplexität	Hoch	Niedrig
Analyse	Offline	Echtzeit
Richtigkeit	Erzeugt genaue Ergebnisse	Erzeugt moderate Ergebnisse
Subdomains	Klassifizierung und Regression	Clustering und Assoziationsregel-Mining

Definition von überwachtem Lernen

Das überwachte Lernverfahren umfasst das Training des Systems oder der Maschine, bei dem die Trainingssätze zusammen mit dem Zielmuster (Ausgabemuster) dem System zur Durchführung einer Aufgabe bereitgestellt werden. In der Regel bedeutet Supervise, die Ausführung der Aufgaben, des Projekts und der Aktivität zu überwachen und zu steuern. Aber wo kann überwachtes Lernen implementiert werden? In erster Linie wird es in den Regression- und Cluster- und neuronalen Netzwerken für maschinelles Lernen implementiert.

Nun, wie trainieren wir ein Modell? Das Modell wird mit Hilfe des Ladens des Modells mit dem Wissen geführt, um die Vorhersage zukünftiger Instanzen zu erleichtern. Es verwendet beschriftete Datensätze für das Training. Die künstlichen neuronalen Netzwerke bilden mit dem Eingabemuster das Netzwerk aus, das auch dem Ausgabemuster zugeordnet ist.

Definition von unbeaufsichtigtem Lernen

Das Modell für ein unbeaufsichtigtes Lernen beinhaltet nicht die Zielausgabe, dh das System wird nicht geschult . Das System muss eigenständig lernen, indem es die strukturellen Merkmale in den Eingabemustern bestimmt und anpasst. Es verwendet Machine-Learning-Algorithmen, die Rückschlüsse auf nicht markierte Daten ziehen.

Das unbeaufsichtigte Lernen arbeitet mit komplizierteren Algorithmen im Vergleich zum überwachten Lernen, da wir selten oder gar keine Informationen über die Daten haben. Es schafft eine weniger überschaubare Umgebung, da die Maschine oder das System Ergebnisse erzielen soll. Das Hauptziel des unbeaufsichtigten Lernens besteht darin, nach Entitäten wie Gruppen, Clustern, Reduktion der Dimensionalität und der Bestimmung der Dichte zu suchen.

Hauptunterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen

Die überwachte Lernmethode befasst sich mit den markierten Daten, bei denen die Ausgabedatenmuster dem System bekannt sind. Im Gegensatz dazu arbeitet das unbeaufsichtigte Lernen mit unbeschrifteten Daten, bei denen die Ausgabe nur auf der Erfassung von Wahrnehmungen basiert.
In Bezug auf die Komplexität ist die überwachte Lernmethode weniger komplex, während die unbeaufsichtigte Lernmethode komplizierter ist.
Das überwachte Lernen kann auch eine Offline-Analyse durchführen, während für das unbeaufsichtigte Lernen Echtzeitanalyse verwendet wird.
Das Ergebnis der überwachten Lernmethode ist genauer und zuverlässiger. Im Gegensatz dazu erzeugt unüberwachtes Lernen moderate, aber verlässliche Ergebnisse.
Klassifizierung und Regression sind die Arten von Problemen, die mit der überwachten Lernmethode gelöst werden. Umgekehrt umfasst unüberwachtes Lernen Clustering- und assoziative Regel-Mining-Probleme.

Fazit

Überwachtes Lernen ist die Technik, mit der eine Aufgabe durch das Bereitstellen von Trainings-, Eingabe- und Ausgabemustern für die Systeme erfüllt wird, während unüberwachtes Lernen eine selbstlernende Technik ist, bei der das System die Merkmale der Eingangspopulation anhand seiner eigenen und keiner vorherigen Gruppe von Kategorien entdecken muss werden verwendet.