Nadzorovano in nenadzorovano učenje
Izrazi, kot sta nadzorovano učenje in nenadzorovano učenje, se uporabljajo v kontekstu strojnega učenja in umetne inteligence, ki z vsakim dnem postajajo pomembnejši. Strojno učenje je za laike algoritme, ki temeljijo na podatkih in omogočajo strojno učenje s pomočjo primerov. Obstajata dve vrsti učenja; in sicer nadzorovano učenje in nenadzorovano učenje, ki učence zmedeta, saj je med njima veliko podobnosti. Kljub prekrivanju pa obstajajo razlike, ki bodo poudarjene v tem članku.
V prihodnjih letih bomo verjetno priča razvoju vse večjega razvoja strojnega učenja za lažje in hitrejše reševanje poslovnih težav. Najemanje zaposlenih za reševanje preprostih poslovnih problemov bi zastarelo z uporabo konceptov nadzorovanega in nenadzorovanega učenja.
Kaj je nadzorovano učenje?
To je vrsta učenja, kjer strojno učenje poteka s pomočjo vložkov uporabnikov. Veliko raziskav na področju strojnega učenja in umetne inteligence do danes je bilo osredotočenih na nadzorovano učenje. Na primer mapa z vsiljeno pošto v vašem e-poštnem sporočilu se polni, včasih celo pomembna e-poštna sporočila, ki se nanjo nenamerno odpravijo. Sistem deluje na osnovi strojnega učenja, ki sporoča algoritem, ki se nanaša na analizo neželene pošte. Sistem podatke uporablja za filtriranje sporočil in njihovo pošiljanje v mapo z neželeno pošto, kar zmanjšuje lažne pozitivne učinke. V iskalniku algoritem deluje na podlagi prvo kliknjene povezave, ko odpre rezultate iskanja. To vodi do izboljšav v rezultatih iskanja za uporabnika. Vendar pa obstajajo nekatere pomanjkljivosti nadzorovanega učenja, saj ima naprava nejasno predstavo, kaj je prav in kaj narobe. Te človeške povratne informacije pogosto omejujejo prihodnjo uporabo nadzorovanega učenja.
Kaj je nenadzorovano učenje?
Živimo v časih, ko ves čas iščemo boljše delovanje strojev, ne glede na to, ali gre za podatke o CCTV, podatke GPS, podatke o spletnih transakcijah, podatke o računalniškem skeniranju, podatke o varnostnem skeniranju itd. Organizacije in vlade želijo, da stroji, ki ne potrebujejo ali zahtevajo nadzorovanih podatkov od ljudi, dosežejo boljše rezultate. To seveda zahteva veliko več truda v smeri avtomatizacije, in čeprav je malo verjetno, da bo nenadzorovano učenje v bližnji prihodnosti nadomestilo nadzorovano učenje, se bodo v bližnji prihodnosti verjetno pojavili hibridni pristopi, ki bodo hitrejši in bolj učinkoviti od rezultatov, ki jih trenutno dosegamo z nadzorovanim učenjem.
Kakšna je razlika med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem?
• Nadzorovano učenje in nenadzorovano učenje sta dva različna pristopa k boljši avtomatizaciji ali umetni inteligenci.
• Pri nadzorovanem učenju obstajajo človeške povratne informacije za boljšo avtomatizacijo, medtem ko naj bi pri nenadzorovanem učenju stroj zagotavljal boljše zmogljivosti brez človeških vložkov.
• Hibridni pristopi so bolj verjetne rešitve v bližnji prihodnosti, ki uporabljajo nadzorovano in nenadzorovano učenje.
