ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล (พร้อมตาราง)

เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงของการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่ได้ดูแลจะใช้ในการแก้ปัญหาต่างๆ โดยการทำความเข้าใจจากความรู้และตัวชี้วัดประสิทธิภาพของกรอบงาน Convolutional Neural Network ซึ่งเป็นระบบประมวลผลข้อมูลที่ประกอบด้วยส่วนประกอบการประมวลผลหลายส่วนหรือเชื่อมโยงถึงกันอย่างมาก ใช้แนวทางการเรียนรู้ที่มีการควบคุมดูแลและไม่ได้รับการดูแลเหล่านี้ในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย

บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจว่ากระบวนทัศน์ทั้งสองของแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไรโดยละเอียดพร้อมการเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกันเพื่อให้แยกแยะได้ง่าย

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล vs การเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแล

ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลคือการเรียนรู้ภายใต้การดูแลนั้นรวมถึงการถ่ายโอนจากข้อมูลอินพุตที่มีอยู่ไปยังผลลัพธ์ที่สำคัญซึ่งได้รับการประมวลผล ในขณะที่การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะไม่พยายามสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับอินพุตโดยตรง ค่อนข้างจะค้นหารูปแบบในข้อมูลและประมวลผลผลลัพธ์ที่เป็นอิสระ

วิธีการหนึ่งที่เชื่อมโยงกับอัลกอริธึมการเรียนรู้และแมชชีนเลิร์นนิงคือการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ซึ่งกำหนดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อให้ได้รูปแบบเฉพาะหรือวัตถุประสงค์ในการใช้งาน

สิ่งสำคัญคือต้องกล่าวถึงว่าการเรียนรู้ภายใต้การดูแลนั้นเกี่ยวข้องกับการกำหนดรายการอินพุต อาร์เรย์ ในขณะที่ยังแสดงค่าเอาต์พุตที่ต้องการมากที่สุด ซึ่งมักเรียกว่าปัจจัยสำคัญที่กำหนดผลลัพธ์การเรียนรู้ภายใต้การดูแล คุณลักษณะที่สำคัญที่สุดของการเรียนรู้ภายใต้การดูแลคือข้อมูลที่จำเป็นเป็นที่รู้จักและจัดหมวดหมู่อย่างถูกต้อง

ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเป็นกระบวนทัศน์อีกประเภทหนึ่งที่อนุมานความสัมพันธ์จากข้อมูลอินพุตที่ไม่มีโครงสร้างและได้ผลลัพธ์ตามความสัมพันธ์ที่อนุมาน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลพยายามดึงลำดับชั้นและการเชื่อมต่อจากข้อมูลดิบ ไม่มีข้อกำหนดสำหรับการติดตามในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การตรวจสอบภายในจะดำเนินการด้วยตัวเองจากข้อมูลอินพุตที่ป้อนโดยผู้ปฏิบัติงาน

ตารางเปรียบเทียบระหว่างการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแล

พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ	การเรียนรู้ภายใต้การดูแล	การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
ประเภท	มีปัญหาสองประเภทที่สามารถแก้ไขได้ด้วยการเรียนรู้ภายใต้การดูแล เช่น การจำแนกและการถดถอย	การจัดกลุ่มและการเชื่อมโยงเป็นปัญหาสองประเภทที่อาจแก้ไขได้โดยใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
ความสัมพันธ์ระหว่างเอาต์พุตกับอินพุต	เอาต์พุตคำนวณตามเฟรมเวิร์กของฟีดและวิเคราะห์อินพุต	เอาต์พุตถูกคำนวณอย่างอิสระและวิเคราะห์อินพุตเท่านั้น
ความแม่นยำ	แม่นมาก.	อาจคลาดเคลื่อนในบางครั้ง
เวลา	การวิเคราะห์เฟรมเวิร์กแบบออฟไลน์และอินพุตเกิดขึ้น	เรียลไทม์ในธรรมชาติ
การวิเคราะห์	ระดับความซับซ้อนในการวิเคราะห์และการคำนวณอยู่ในระดับสูง	อัตราส่วนการวิเคราะห์สูงกว่าแต่ความซับซ้อนในการคำนวณต่ำกว่า

การเรียนรู้ภายใต้การดูแลคืออะไร?

เทคนิคการเรียนรู้ภายใต้การดูแลนั้นเกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมของระบบหรือเครื่องจักร ซึ่งคอมพิวเตอร์จะได้รับตัวอย่างการฝึกอบรมรวมถึงลำดับเป้าหมาย (เทมเพลตผลลัพธ์) เพื่อให้งานสำเร็จลุล่วง คำว่า 'กำกับดูแล' มักจะหมายถึงการดูแลและกำกับดูแลงานและกิจกรรมต่างๆ แต่จะใช้ ai ภายใต้การดูแลได้ที่ไหน? ส่วนใหญ่จะใช้ในการถดถอยการรู้จำรูปแบบ การจัดกลุ่ม และประสาทเทียม

ระบบกำหนดโดยข้อมูลที่โหลดเข้าสู่โมเดล ซึ่งทำให้ง่ายต่อการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต เช่นเดียวกับการแกะสลักข้อมูลลงในอัลกอริธึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและคาดหวังผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันจากเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกันในภายหลัง การฝึกอบรมเสร็จสิ้นด้วยตัวอย่างที่แท็ก ลำดับอินพุตของโครงข่ายประสาทจะฝึกโครงสร้างซึ่งสัมพันธ์กับเอาต์พุตด้วย

อัลกอริธึม "เรียนรู้" จากข้อมูลการทดสอบโดยใช้กลยุทธ์ซ้ำๆ ได้พิสูจน์ข้อมูลและปรับให้เหมาะสมสำหรับคำตอบที่ถูกต้องในการจัดหมวดหมู่เชิงลึก แม้ว่าเทคนิคการเรียนรู้ภายใต้การดูแลจะเชื่อถือได้มากกว่าวิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล แต่ก็ต้องการการมีส่วนร่วมของมนุษย์ในการจัดหมวดหมู่ข้อมูลอย่างเหมาะสม

การถดถอยเป็นเทคนิคทางสถิติในการพิจารณาความเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรทำนายกับตัวแปรภายนอกหนึ่งตัวหรือมากกว่า และมักใช้เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต ใช้การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นเนื่องจากมีปัจจัยอิสระเพียงตัวเดียว แต่มีตัวแปรผลลัพธ์เพียงตัวเดียว

Unsupervised Learning คืออะไร?

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเป็นอัลกอริธึมโครงข่ายประสาทชนิดต่อไปที่ใช้ข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อสรุปผล แมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีผู้ดูแลมีเป้าหมายเพื่อเปิดเผยรูปแบบหรือการจัดกลุ่มในข้อมูลที่ไม่ได้ติดป้ายกำกับไว้ มักใช้สำหรับการสำรวจข้อมูล การเรียนรู้แบบ Unsupervised มีความแตกต่างจากข้อเท็จจริงที่ว่าทั้งต้นทางและปลายทางไม่เป็นที่รู้จัก

เมื่อเปรียบเทียบกับการเรียนรู้ที่ได้รับการตรวจสอบแล้ว แมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่อยู่ภายใต้การดูแลจะช่วยให้ผู้ใช้ดำเนินการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้ ในทางกลับกัน แมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่ได้รับการดูแลอาจจะเอาแน่เอานอนไม่ได้มากกว่าวิธีการเรียนรู้ที่เกิดขึ้นเองอื่นๆ ตัวอย่างการแบ่งส่วน การตรวจจับความผิดปกติ ประสาทเทียม และเทคนิคการเรียนรู้อื่นๆ ที่ไม่ได้รับการดูแล

เนื่องจากเราแทบไม่มีความรู้เกี่ยวกับข้อมูลเลย ตัวแยกประเภทที่ไม่ได้รับการดูแลจึงมีความท้าทายมากกว่าตัวแยกประเภท การจัดกลุ่มตัวอย่างที่เปรียบเทียบได้เข้าด้วยกัน การแปลงเวฟเล็ต และแบบจำลองพื้นที่เวกเตอร์เป็นปัญหาการเรียนรู้ทั่วไปที่ไม่มีผู้ดูแล

เทคนิคการเรียนรู้อัลกอริธึมแบบไม่มีผู้ดูแลเกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ กล่าวคือ กระบวนทัศน์เกิดขึ้นโดยมีความล่าช้าเป็นศูนย์ และผลลัพธ์จะคำนวณในเครื่องมือธรรมชาติ โดยข้อมูลอินพุตทั้งหมดจะได้รับการประเมินและติดป้ายกำกับไว้ข้างหน้าผู้ปฏิบัติงาน ซึ่งช่วยให้เข้าใจรูปแบบต่างๆ ของ การเรียนรู้และการจัดหมวดหมู่ข้อมูลดิบ ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดของเทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์

ความแตกต่างหลักระหว่างการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแล

บทสรุป

เนื่องจากจำนวนข้อมูลโดยรวมที่เพิ่มขึ้นซึ่งธุรกิจต้องประเมินและจัดการเพื่อสร้างทางเลือกที่ดีและถูกต้อง การทำเหมืองข้อมูลจึงมีความสำคัญมากในสภาพแวดล้อมขององค์กรในปัจจุบัน

สิ่งนี้อธิบายได้ว่าทำไมความต้องการแมชชีนเลิร์นนิงจึงเพิ่มขึ้น ทำให้จำเป็นต้องมีบุคลากรที่มีความรอบรู้ในแมชชีนเลิร์นนิงทั้งภายใต้การดูแล กึ่งควบคุม และแบบไม่อยู่ภายใต้การดูแล สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าการออกแบบหลักสูตรแต่ละหลักสูตรมีข้อดีและข้อเสียต่างกันไป ซึ่งหมายความว่าก่อนที่จะตัดสินใจว่าจะใช้แนวทางใดในการประเมินข้อมูล เราต้องคุ้นเคยกับทั้งสองวิธีของการเรียนรู้ของเครื่อง

อ้างอิง