As estruturas de aprendizado de máquina de aprendizagem supervisionada e não supervisionada são usadas para resolver uma série de problemas pela compreensão do conhecimento e dos indicadores de desempenho da estrutura. As redes neurais convolucionais, que são sistemas de processamento de informações que consistem em componentes de processamento múltiplos ou substancialmente interconectados, usam essas abordagens de aprendizagem supervisionada e não supervisionada em uma ampla gama de aplicações.
Este artigo ajudará você a entender como os dois paradigmas da abordagem de aprendizado de máquina funcionam em detalhes com comparação lado a lado para facilitar a diferenciação.
Aprendizagem supervisionada versus aprendizagem não supervisionada
A diferença entre aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada é que a aprendizagem supervisionada inclui a transferência dos dados de entrada que estão disponíveis para o resultado importante que é processado, enquanto a aprendizagem não supervisionada, por outro lado, não tenta criar saída relativa a uma entrada direta; em vez disso, busca padrões nas informações e processa um resultado independente.
Uma das abordagens conectadas com algoritmos de aprendizagem e aprendizagem de máquina é a aprendizagem supervisionada, que envolve a atribuição de informações rotuladas para derivar um padrão específico ou propósito funcional a partir dela.
É importante mencionar que a aprendizagem supervisionada envolve a atribuição de um item de entrada, uma matriz, ao mesmo tempo que projeta o valor de saída mais desejável, muitas vezes conhecido como o fator crítico que determina o resultado da aprendizagem supervisionada. A característica mais importante da aprendizagem supervisionada é que as informações necessárias são conhecidas e categorizadas corretamente.
A aprendizagem não supervisionada, por outro lado, é outro tipo de paradigma que infere correlações de informações de entrada não estruturadas e obtém um resultado com base em suas relações inferidas. O aprendizado não supervisionado busca extrair hierarquia e conexões de dados brutos. Não há exigência de monitoramento na aprendizagem não supervisionada. Em vez disso, uma auditoria interna é realizada por conta própria a partir dos dados de entrada inseridos pelo operador.
Tabela de comparação entre aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada
| Parâmetros de comparação | Aprendizagem Supervisionada | Aprendizagem Não Supervisionada |
| Tipos | Existem dois tipos de problemas que podem ser resolvidos com a aprendizagem supervisionada. ou seja, classificação e regressão | O agrupamento e a associação são dois tipos de problemas que podem ser resolvidos com o aprendizado não supervisionado. |
| Relação Saída-Entrada | A saída é calculada de acordo com a estrutura alimentada e a entrada é analisada. | A saída é calculada de forma independente e a entrada é analisada apenas. |
| Precisão | Muito preciso. | Às vezes, pode ser impreciso. |
| Tempo | A análise da estrutura de entrada e off-line ocorre. | Em tempo real na natureza. |
| Análise | O nível de análise e complexidade computacional é alto. | A taxa de análise é maior, mas a complexidade computacional é menor. |
O que é aprendizagem supervisionada?
A técnica de aprendizagem supervisionada envolve a programação de um sistema ou máquina, na qual o computador recebe exemplos de treinamento, bem como uma sequência de metas (modelo de saída) para completar uma tarefa. O termo "supervisionar" geralmente significa examinar e dirigir tarefas e atividades. Mas, onde pode ser supervisionado ai ser utilizado? É usado principalmente em regressão de reconhecimento de padrão, agrupamento e neural artificial.
O sistema é direcionado por informações carregadas no modelo, o que torna mais fácil antecipar ocorrências futuras, da mesma forma que inserir os dados em um algoritmo predefinido e esperar resultados semelhantes de uma ocorrência semelhante posteriormente. O treinamento é feito com amostras marcadas. A sequência de entrada das redes neurais treina a estrutura, que também está relacionada às saídas.
O algoritmo “aprende” com os dados de teste por estratégia repetida comprovada nas informações e otimizando para a resposta certa na classificação profunda. Embora as técnicas de aprendizado supervisionado sejam mais confiáveis do que os métodos de aprendizado não supervisionado, eles precisam do envolvimento humano para categorizar adequadamente os dados.
regressão é uma técnica estatística para determinar a conexão entre uma variável preditora e uma ou mais variáveis exógenas e é comumente usada para prever eventos futuros. A análise de regressão linear é usada porque há apenas um fator independente, mas uma variável de resultado.
O que é aprendizagem não supervisionada?
O aprendizado não supervisionado é o próximo tipo de algoritmo de rede neural usando dados brutos não estruturados para tirar conclusões. O aprendizado de máquina não supervisionado visa descobrir padrões ou agrupamentos subjacentes em dados que não foram rotulados. É mais comumente usado para exploração de dados. A aprendizagem não supervisionada se distingue pelo fato de que a origem e o destino são desconhecidos.
Em comparação com o aprendizado monitorado, o aprendizado de máquina não supervisionado permite que os usuários executem um processamento de dados mais complicado. O aprendizado de máquina não supervisionado, por outro lado, pode ser mais errático do que outras abordagens de aprendizado espontâneo. Segmentação, detecção de anormalidades, neural artificial e outras técnicas de aprendizado não supervisionado são exemplos.
Como quase não temos conhecimento dos dados, os classificadores não supervisionados são mais desafiadores do que os classificadores. O agrupamento de amostras comparáveis, a transformação wavelet e o modelo de espaço vetorial são problemas comuns de aprendizado não supervisionado.
A técnica não supervisionada de algoritmos de aprendizagem ocorre em tempo real, ou seja, o paradigma ocorre com atraso de zero por cento e a saída é calculada na ferramenta natural, com todos os dados de entrada sendo avaliados e rotulados na frente do operador, permitindo-lhes compreender vários estilos de aprendizagem e categorização de dados brutos. O maior benefício da técnica de aprendizagem não supervisionada é o processamento de dados em tempo real.
Principais diferenças entre aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada
Conclusão
Devido à crescente quantidade de dados gerais que as empresas devem avaliar e gerenciar para fazer escolhas boas e precisas, a mineração de dados está se tornando muito importante no ambiente corporativo de hoje.
Isso explica por que a demanda por aprendizado de máquina está aumentando, necessitando de pessoal bem versado em aprendizado de máquina supervisionado, semissupervisionado e não supervisionado. É importante lembrar que cada projeto de currículo tem seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens. Isso implica que, antes de decidir qual abordagem usar para avaliar os dados, é necessário estar familiarizado com as duas formas de aprendizado de máquina.
