Erinevused juhendatud õppe ja juhendamata õppe vahel

Masinõppes osalenud õpilastel on olnud raskusi juhendatud õppe ja juhendamata õppe eristamisel. Näib, et mõlemas õppemeetodis kasutatakse sama protseduuri, mis teeb kahe õppemeetodi eristamise keeruliseks. Kuid kontrollimisel ja vankumatul tähelepanel on selgelt arusaadav, et juhendatud ja juhendamata õppe vahel on olulisi erinevusi.

• Mis on juhendatud õpe?

Juhendatud õpe on üks masinõppega seotud meetodeid, mis hõlmab märgistatud andmete eraldamist nii, et nendest andmetest saab tuletada teatud mustri või funktsiooni. Väärib märkimist, et juhendatud õppimine hõlmab sisendobjekti, vektori eraldamist, eeldades samal ajal kõige soovitud väljundväärtust, mida enamasti nimetatakse järelevalvesignaaliks. Juhendatud õppe peamine omadus on see, et sisendandmed on teada ja asjakohaselt märgistatud.

• Mis on juhendamata õpe?

Juhendamata õpe on masinõppe algoritmi teine ​​meetod, kus järeldused tehakse sildistamata sisendandmetest. Juhendamata õppimise eesmärk on tuvastada varjatud mustrid või andmete rühmitamine sildistamata andmete põhjal. Seda kasutatakse enamasti uurimuslike andmete analüüsimisel. Üks juhendamata õppimise määravaid tegelasi on see, et nii sisend kui väljund pole teada.

Erinevused juhendatud õppe ja juhendamata õppe vahel

1. Sisestatud andmed juhendatud ja juhendamata õppe korral

Peamine erinevus juhendatud ja juhendamata õppe vahel on mõlemas masinõppe meetodis kasutatavad andmed. Väärib märkimist, et mõlemad masinõppe meetodid nõuavad andmeid, mida nad teatud funktsioonide või andmerühmade saamiseks analüüsivad. Juhendatud õppes kasutatavad sisendandmed on aga hästi teada ja märgistatud. See tähendab, et masina ülesandeks on ainult peidetud mustrite määramine juba märgistatud andmete põhjal. Kuid juhendamata õppimisel kasutatud andmed pole teada ega sildistatud. Enne sisendandmete peidetud mustrite ja funktsioonide kindlaksmääramist on masina ülesanne toorandmed kategoriseerida ja sildistada.

2. Juhendatud õppe ja juhendamata õppe arvutuslik keerukus

Masinõpe on keeruline asi ja iga kaasatud inimene peab olema ettevalmistatud eesseisvaks ülesandeks. Üks silma paistvaid erinevusi juhendatud ja juhendamata õppe vahel on arvutuslik keerukus. Väidetavalt on juhendatud õpe keerukas õppemeetod, samas kui juhendamata õppemeetod on vähem keeruline. Juhendatud õppesuhte üheks põhjuseks on asjaolu, et juhendamata õppe ajal peab sisenditest aru saama ja neid sildistama, kuid sisenditest aru saamiseks ja märgistamiseks ei ole vaja. See selgitab, miks paljud inimesed on eelistanud juhendamata õppimist võrreldes juhendatud masinõppe meetodiga.

3. Juhendatud ja juhendamata õppe tulemuste täpsus

Teine domineeriv erinevus juhendatud õppe ja juhendamata õppe vahel on tulemuste täpsus, mis saadakse pärast iga masinaanalüüsi tsüklit. Kõik masinõppe juhendatud meetodi abil saadud tulemused on täpsemad ja usaldusväärsemad, võrreldes tulemustega, mis saadakse masinõppe juhendamata meetodi abil. Üks teguritest, mis seletab, miks juhendatud masinõppe meetod annab täpsed ja usaldusväärsed tulemused, on see, et sisendandmed on hästi teada ja märgistatud, mis tähendab, et masin analüüsib ainult peidetud mustreid. See erineb kontrollimata õppemeetodist, kus masin peab enne peidetud mustrite ja funktsioonide määratlemist sisestusandmed määratlema ja sildistama..

4. Klasside arv juhendatud ja juhendamata õppe alal

Samuti väärib märkimist, et klasside arvu osas on oluline erinevus. Väärib märkimist, et kõik juhendatud õppes kasutatavad klassid on teada, mis tähendab, et tõenäoliselt on teada ka analüüsi vastused. Seetõttu on juhendatud õppe ainus eesmärk tundmatu klastri kindlaksmääramine. Kuid masinõppe juhendamata meetodi osas puuduvad eelteadmised. Lisaks ei ole klasside arv teada, mis tähendab selgelt, et teavet ei ole teada ja pärast analüüsi saadud tulemusi pole võimalik kindlaks teha. Pealegi pole järelevalveta õppemeetodiga seotud inimesed teadlikud lähteandmeid ja eeldatavaid tulemusi käsitlevast teabest.

5. Reaalajas õppimine juhendatud ja juhendamata õppe korral

Muude erinevuste hulgas on aeg, mille järel iga õppemeetod toimub. Oluline on rõhutada, et juhendatud õppemeetod toimub off-line korras, samal ajal kui juhendamata õppemeetod toimub reaalajas. Sisendandmete ettevalmistamise ja märgistamisega seotud inimesed teevad seda võrguühenduseta, samal ajal kui varjatud mustri analüüs toimub veebis, mis keelab masinõppel osalenud inimestel võimaluse masinaga suhelda, kuna see analüüsib diskreetseid andmeid. Kuid masinõppe juhendamata meetod toimub reaalajas nii, et kõiki sisendandmeid analüüsitakse ja märgistatakse õppijate juuresolekul, mis aitab neil mõista erinevaid õppemeetodeid ja lähteandmete klassifitseerimist. Andmeanalüüs reaalajas on endiselt juhendamata õppemeetodi kõige olulisem eelis.

Tabel juhendatud ja juhendamata õppe erinevuste kohta: võrdlustabel

	Juhendatud õppimine	Juhendamata õppimine
Sisendandmed	Kasutab teadaolevaid ja märgistatud sisendandmeid	Kasutab tundmatuid sisendandmeid
Arvutuslik keerukus	Arvutamisel väga keeruline	Vähem arvutuslikku keerukust
Reaalaeg	Kasutab off-line analüüsi	Kasutab andmete reaalajas analüüsi
Klasside arv	Klasside arv on teada	Klasside arv pole teada
Tulemuste täpsus	Täpsed ja usaldusväärsed tulemused	Mõõdukad täpsed ja usaldusväärsed tulemused

Juhendatud ja juhendamata õppe kokkuvõte

• Andmete kaevandamine on muutumas praeguses ärimaailmas oluliseks aspektiks, kuna suurenenud tooraineandmeid tuleb organisatsioonidel analüüsida ja töödelda, et nad saaksid teha usaldusväärseid ja usaldusväärseid otsuseid..
• See selgitab, miks kasvab masinõppe vajadus ja nõuavad seetõttu inimesi, kellel on piisavad teadmised nii juhendatud masinõppe kui ka juhendamata masinõppe kohta..
• Väärib mõistmist, et igal õppemeetodil on oma plussid ja miinused. See tähendab, et enne, kui otsustatakse, millist meetodit andmete analüüsimiseks kasutatakse, tuleb mõlema masinõppe meetodi suhtes hästi tuttavaks saada.