Övervakad vs Ej övervakad inlärning
Termerna som övervakat lärande och övervakat lärande används i sammanhanget med maskininlärning och artificiell intelligens som blir allt viktigare för varje dag som går. Maskininlärning, för lekmannen, är algoritmer som är datadrivna och får en maskin att lära sig med hjälp av exempel. Det finns två typer av lärande; nämligen övervakat lärande och övervakat lärande som förvirrar studenter eftersom det finns många likheter mellan de två. Trots överlappning finns det dock skillnader som kommer att belysas i den här artikeln.
De kommande åren kommer vi sannolikt att bevittna en ökning av utvecklingen av maskininlärning för att göra hanteringen av affärsproblem enklare och snabbare. Att anställa anställda för att ta itu med enkla affärsproblem skulle bli föråldrade med begreppen övervakat och utan tillsyn.
Vad är övervakat lärande?
Detta är en typ av inlärning där maskininlärning sker med hjälp av input från användare. Mycket av forskningen inom maskininlärning och artificiell intelligens har hittills fokuserat på övervakat lärande. Till exempel blir skräppostmappen i din e-post full med ibland till och med viktiga e-postmeddelanden oavsiktligt. Systemet fungerar på grundval av maskininlärning som meddelar en algoritm som rör analys av skräppost. Systemet använder informationen för att filtrera meddelanden och skicka dem till skräppostmapp för att minska falska positiva resultat. I en sökmotor fungerar algoritmen utifrån den länk som klickades först när den öppnar sökresultaten. Detta leder till förbättringar i sökresultaten för en användare. Det finns dock vissa nackdelar med övervakat lärande eftersom maskinen har en vag uppfattning om vad som är rätt och vad som är fel. Denna mänskliga feedback sätter ofta begränsningar för den framtida användningen av övervakat lärande.
Vad är oövervakat lärande?
Vi lever i tider där vi hela tiden letar efter bättre prestanda från maskiner oavsett om det är CCTV-data, GPS-data, transaktionsdata online, maskinskanningsdata, säkerhetsscanningsdata och så vidare. Organisationer och regeringar vill ha maskiner som inte behöver eller kräver övervakad data från människor för att ge bättre resultat. Detta kräver naturligtvis att man lägger mycket mer ansträngningar i riktning mot automatisering, och även om det är osannolikt att oövervakad inlärning kommer att ersätta övervakad inlärning inom en snar framtid, kommer hybridmetoderna sannolikt att dyka upp inom en snar framtid som kommer att bli snabbare och mer effektiva än de resultat som vi för närvarande får genom övervakat lärande.
Vad är skillnaden mellan övervakat och övervakat lärande?
• Övervakat lärande och icke övervakat lärande är två olika sätt att arbeta för bättre automatisering eller artificiell intelligens.
• I övervakat lärande finns det mänsklig feedback för bättre automatisering medan det vid icke-övervakat lärande förväntas maskinen ge bättre prestanda utan mänskliga insatser.
• Hybridmetoder är mer sannolika lösningar inom en snar framtid som använder både övervakat och övervakat lärande.
