Contenuto

• Tabella di comparazione
• Definizione di apprendimento supervisionato
• Definizione di apprendimento non supervisionato
• Conclusione

L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono i paradigmi dell'apprendimento automatico che vengono utilizzati per risolvere la classe di attività imparando dall'esperienza e dalla misura delle prestazioni. L'apprendimento supervisionato e non supervisionato differisce principalmente per il fatto che l'apprendimento supervisionato comporta la mappatura dall'input all'output essenziale. Al contrario, l'apprendimento senza supervisione non mira a produrre output in risposta al particolare input, ma scopre modelli nei dati.

Queste tecniche di apprendimento supervisionate e non supervisionate sono implementate in varie applicazioni come reti neurali artificiali che sono sistemi di elaborazione dati contenenti un numero enorme di elementi di elaborazione in gran parte collegati.

1. 1. Tabella di comparazione
   2. Definizione
   3. Differenze chiave
   4. Conclusione

Tabella di comparazione

Base per il confronto	Apprendimento supervisionato	Apprendimento senza supervisione
Di base	Si occupa di dati etichettati.	Gestisce dati senza etichetta.
Complessità computazionale	alto	Basso
analyzation	disconnesso	Tempo reale
Precisione	Produce risultati accurati	Genera risultati moderati
Sottodomini	Classificazione e regressione	Clustering e mining delle regole di associazione

Definizione di apprendimento supervisionato

Apprendimento supervisionato Il metodo prevede l'addestramento del sistema o della macchina in cui l'addestramento viene impostato insieme al modello target (modello di output) fornito al sistema per l'esecuzione di un'attività. Tipicamente supervisionare significa osservare e guidare l'esecuzione di compiti, progetti e attività. Ma dove può essere implementato l'apprendimento supervisionato? Principalmente, è implementato nelle reti di regressione e clustering e Neural di apprendimento automatico.

Ora, come addestriamo un modello? Il modello è guidato con l'aiuto del caricamento del modello con le conoscenze, per facilitare la previsione di istanze future. Utilizza set di dati etichettati per la formazione. Le reti neurali artificiali il modello di input formano la rete che è anche associata al modello di output.

Definizione di apprendimento non supervisionato

Apprendimento senza supervisione il modello non coinvolge l'output target, il che significa che non viene fornita formazione al sistema. Il sistema deve imparare da solo attraverso la determinazione e l'adattamento in base alle caratteristiche strutturali nei modelli di input. Utilizza algoritmi di apprendimento automatico che traggono conclusioni su dati senza etichetta.

L'apprendimento non supervisionato funziona su algoritmi più complicati rispetto all'apprendimento supervisionato perché disponiamo di informazioni rare o assenti sui dati. Crea un ambiente meno gestibile in quanto la macchina o il sistema intende generare risultati per noi. L'obiettivo principale dell'apprendimento non supervisionato è la ricerca di entità come gruppi, cluster, riduzione della dimensionalità ed eseguire la stima della densità.

1. La tecnica di apprendimento supervisionato si occupa dei dati etichettati in cui i modelli di dati di output sono noti al sistema. Al contrario, l'apprendimento senza supervisione funziona con dati senza etichetta in cui l'output si basa solo sulla raccolta di percezioni.
2. Per quanto riguarda la complessità, il metodo di apprendimento supervisionato è meno complesso, mentre il metodo di apprendimento non supervisionato è più complicato.
3. L'apprendimento supervisionato può anche condurre analisi offline mentre l'apprendimento non supervisionato impiega analisi in tempo reale.
4. Il risultato della tecnica di apprendimento supervisionato è più preciso e affidabile. Al contrario, l'apprendimento senza supervisione genera risultati moderati ma affidabili.
5. Classificazione e regressione sono i tipi di problemi risolti con il metodo di apprendimento supervisionato. Al contrario, l'apprendimento non supervisionato include problemi di clustering e di mining di regole associative.

Conclusione

L'apprendimento supervisionato è la tecnica per eseguire un compito fornendo formazione, input e output ai sistemi mentre l'apprendimento senza supervisione è una tecnica di autoapprendimento in cui il sistema deve scoprire le caratteristiche della popolazione in input da sola e senza un precedente insieme di categorie sono usati.