Diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado

Aprendizado supervisionado vs não supervisionado

Os termos como aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado são usados ​​no contexto de aprendizado de máquina e inteligência artificial que ganham importância a cada dia que passa. O aprendizado de máquina, para o leigo, é um algoritmo que é orientado por dados e faz uma máquina aprender com a ajuda de exemplos. Existem dois tipos de aprendizado; ou seja, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado que confundem os alunos, pois há muitas semelhanças entre os dois. No entanto, apesar da sobreposição, existem diferenças que serão destacadas neste artigo.

Nos próximos anos, provavelmente testemunharemos um aumento no desenvolvimento de aprendizado de máquina para tornar mais fácil e rápido o tratamento de problemas de negócios. A contratação de funcionários para resolver problemas simples de negócios se tornaria obsoleta usando os conceitos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.

O que é aprendizado supervisionado?

Esse é um tipo de aprendizado em que o aprendizado de máquina ocorre com a ajuda de informações dos usuários. Grande parte da pesquisa no campo de aprendizado de máquina e inteligência artificial até o momento se concentrou no aprendizado supervisionado. Por exemplo, a pasta de spam no seu e-mail fica cheia de mensagens, às vezes até importantes, que são enviadas sem querer. O sistema trabalha com base no aprendizado de máquina que notifica um algoritmo referente à análise de spam. O sistema utiliza as informações para filtrar mensagens e enviá-las para a pasta de spam, reduzindo os falsos positivos. Em um mecanismo de pesquisa, o algoritmo funciona com base no link clicado primeiro quando ele abre os resultados da pesquisa. Isso leva a melhorias nos resultados da pesquisa para um usuário. No entanto, existem algumas desvantagens no aprendizado supervisionado, pois a máquina tem uma vaga idéia do que é certo e do que é errado. Esse feedback humano geralmente limita o uso futuro da aprendizagem supervisionada.

O que é aprendizado não supervisionado?

Vivemos momentos em que procuramos o melhor desempenho das máquinas o tempo todo, sejam dados de CFTV, GPS, dados de transações on-line, dados de verificação de máquina, dados de verificação de segurança e assim por diante. As organizações e os governos querem que máquinas que não precisam ou exijam dados supervisionados de seres humanos produzam melhores resultados. É claro que isso exige muito mais esforço na direção da automação e, embora seja improvável que o aprendizado não supervisionado substitua o aprendizado supervisionado no futuro próximo, as abordagens híbridas provavelmente surgirão no futuro próximo, que serão mais rápidas e mais rápidas. eficiente do que os resultados que estamos obtendo através da aprendizagem supervisionada no momento.

Qual é a diferença entre Aprendizado supervisionado e não supervisionado?

• Aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado são duas abordagens diferentes para trabalhar para uma melhor automação ou inteligência artificial.

• No aprendizado supervisionado, há feedback humano para uma melhor automação, enquanto no aprendizado não supervisionado, espera-se que a máquina traga melhores desempenhos sem contribuições humanas..

• Abordagens híbridas são soluções mais prováveis ​​em um futuro próximo que fazem uso de aprendizado supervisionado e não supervisionado.