Učenje pod nadzorom u odnosu na učenje bez nadzora
Izrazi kao što su učenje pod nadzorom i učenje bez nadzora koriste se u kontekstu mašinskog učenja i veštačke inteligencije koji svakim danom dobijaju na značaju. Mašinsko učenje, za laika, je algoritmi koji su vođeni podacima i čine da mašina uči uz pomoć primjera. Postoje dvije vrste učenja; naime, učenje pod nadzorom i učenje bez nadzora koji zbunjuju učenike jer postoji mnogo sličnosti između njih. Međutim, uprkos preklapanju, postoje razlike koje će biti istaknute u ovom članku.
U narednim godinama, vjerovatno ćemo biti svjedoci porasta razvoja mašinskog učenja kako bi se lakše i brže rješavali poslovni problemi. Angažiranje zaposlenih za rješavanje jednostavnih poslovnih problema postalo bi zastarjelo korištenjem koncepta učenja pod nadzorom i bez nadzora.
Šta je učenje pod nadzorom?
Ovo je vrsta učenja gdje se mašinsko učenje odvija uz pomoć inputa korisnika. Većina istraživanja u oblasti mašinskog učenja i veštačke inteligencije do sada je bila fokusirana na nadgledano učenje. Na primjer, mapa neželjene pošte u vašoj e-pošti se puni, a ponekad čak i važne poruke e-pošte idu u nju nenamjerno. Sistem radi na bazi mašinskog učenja koje obaveštava algoritam koji se odnosi na analizu neželjene pošte. Sistem koristi informacije za filtriranje poruka i slanje u spam folder smanjujući lažne pozitivne rezultate. U tražilici, algoritam radi na osnovu linka na koji se prvi klikne kada otvori rezultate pretrage. Ovo dovodi do poboljšanja rezultata pretraživanja za korisnika. Međutim, postoje određeni nedostaci u učenju pod nadzorom jer mašina ima nejasnu ideju o tome šta je ispravno, a šta pogrešno. Ova ljudska povratna informacija često ograničava buduću upotrebu učenja pod nadzorom.
Šta je učenje bez nadzora?
Živimo u vremenima u kojima stalno tražimo bolje performanse mašina bilo da se radi o CCTV podacima, GPS podacima, podacima o online transakcijama, podacima skeniranja mašine, podacima sigurnosnog skeniranja itd. Organizacije i vlade žele mašine koje ne trebaju ili ne zahtijevaju nadzirane podatke od ljudi da bi dale bolje rezultate. Ovo naravno zahtijeva ulaganje mnogo više truda u smjeru automatizacije, i iako je malo vjerovatno da će učenje bez nadzora zamijeniti nadgledano učenje u bliskoj budućnosti, hibridni pristupi će se vjerovatno pojaviti u bliskoj budućnosti koji će biti brži i više efikasnije od rezultata koje trenutno dobijamo kroz nadgledano učenje.
Koja je razlika između učenja pod nadzorom i učenja bez nadzora?
• Učenje pod nadzorom i učenje bez nadzora su dva različita pristupa za bolju automatizaciju ili umjetnu inteligenciju.
• Kod učenja pod nadzorom postoji povratna informacija od ljudi za bolju automatizaciju, dok se u učenju bez nadzora očekuje da mašina donosi bolje performanse bez ljudskog inputa.
• Hibridni pristupi su vjerovatnija rješenja u bliskoj budućnosti koja koriste i nadgledano i nenadgledano učenje.
