Sadržaj
P:
Koja je razlika između učenja pod nadzorom, bez nadzora i pod nadzorom?
A:
Ključna razlika između nadziranog i nenadziranog učenja u strojnom učenju je uporaba podataka o obuci.
Nadzirano učenje koristi primjere podataka da bi pokazalo kako izgledaju "ispravni" podaci. Podaci su strukturirani tako da prikazuju izlaze danih ulaza.
Algoritam strojnog učenja koji klasificira voće može imati slike voća kao što su jabuke, banane, grožđe i naranče kao ulaz, a nazivi tih plodova kao izlaznih proizvoda.
Primjer u stvarnom svijetu bi bili Bayesovi filtri neželjene pošte u programima. Ovi su filtri obučeni s primjerima s koji se smatraju neželjenom spremom. Filter za neželjenu poštu tada može pretraživati određene izraze koji se pojavljuju u s pojavljuju se u neželjenoj pošti i premjestiti ih u mapu neželjene pošte.
To je poput pokazivanja čovjeku kako napraviti novi zadatak. Osobi koja vrši unos podataka mogu se prikazati primjeri podataka u formatu koji tvrtka želi i od njega se očekuje da ih slijedi.
Strojni programi učenja pomoću nadziranog učenja puno puta ponavljaju podatke o obuci. Rezultati mogu biti impresivni kada stvarno krene. Googleov filtar neželjene pošte na Gmailu vrlo je točan jer ga toliko ljudi trenira.
Učenje bez nadzora nema podataka o prethodnoj obuci. U našem primjeru klasifikacije voća algoritam može jednostavno prikazati slike voća i reći da ih klasificirati.
Učenje koje se ne nadgleda ima primjenu u istraživanju tržišta učenjem navika kupca ili sigurnost praćenjem obrazaca za hakiranje.
Polu-nadzirano učenje pokušava zauzeti sredinu tako što će označiti neke podatke. Na primjer, jabuka i naranča mogu biti označene u programu razvrstavanja voća, ali banana i grožđe nisu.
Kada koristiti bilo koji od ovih algoritama ovisit će o vrsti podataka koji se koriste. Neki zadaci imaju stabilne obrasce, poput prijevara na kreditnoj kartici ili neželjene pošte. Nadzirano učenje je prikladno za ovakve zadatke. Mrežni napadi su nepredvidivi, a metode učenja bez nadzora ili pod nadzorom mogu biti prikladnije.