Các khuôn khổ học máy về học tập có giám sát và không giám sát được sử dụng để giải quyết một loạt vấn đề bằng cách hiểu từ kiến thức và các chỉ số hiệu suất của khuôn khổ. Mạng nơ-ron hợp hiến, là hệ thống xử lý thông tin bao gồm nhiều thành phần xử lý được kết nối với nhau về cơ bản, sử dụng các phương pháp tiếp cận học tập có giám sát và không giám sát này trong một loạt các ứng dụng.
Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu chi tiết cách thức hoạt động của cả hai mô hình của phương pháp học máy bằng cách so sánh từng bên để dễ phân biệt.
Học tập có giám sát so với học tập không giám sát
Sự khác biệt giữa học tập có giám sát và học tập không giám sát là học tập có giám sát bao gồm việc chuyển từ dữ liệu đầu vào có sẵn sang kết quả quan trọng được xử lý trong khi học tập không giám sát không cố gắng tạo ra đầu ra liên quan đến đầu vào trực tiếp; đúng hơn, nó tìm kiếm các mẫu trong thông tin và xử lý một kết quả độc lập.
Một trong những cách tiếp cận được kết nối với thuật toán học và học máy là học có giám sát, đòi hỏi việc gán thông tin được gắn nhãn để tạo ra một mẫu hoặc mục đích chức năng cụ thể từ nó.
Điều quan trọng cần đề cập là học có giám sát đòi hỏi phải chỉ định một mục đầu vào, một mảng, đồng thời dự đoán giá trị đầu ra mong muốn nhất, thường được gọi là yếu tố quan trọng xác định kết quả học có giám sát. Đặc điểm quan trọng nhất của học có giám sát là thông tin cần thiết được biết và phân loại chính xác.
Mặt khác, học không giám sát là một dạng mô hình khác suy ra các mối tương quan từ thông tin đầu vào không có cấu trúc và đưa ra kết quả dựa trên các quan hệ của nó được suy ra. Học không giám sát tìm cách trích xuất hệ thống phân cấp và kết nối từ dữ liệu thô. Không có yêu cầu giám sát trong học tập không có giám sát. Thay vào đó, đánh giá nội bộ được thực hiện riêng từ dữ liệu đầu vào do người điều hành nhập vào.
Bảng so sánh giữa học tập có giám sát và học tập không giám sát
| Các thông số so sánh | Học tập có giám sát | Học tập không giám sát |
| Các loại | Có hai loại vấn đề có thể được giải quyết bằng cách học có giám sát. tức là phân loại và hồi quy | Phân cụm và liên kết là hai loại vấn đề có thể được giải quyết bằng cách sử dụng phương pháp học không giám sát. |
| Mối quan hệ đầu ra-đầu vào | Đầu ra được tính toán theo khuôn khổ được cung cấp và đầu vào được phân tích. | Đầu ra được tính toán độc lập và đầu vào chỉ được phân tích. |
| Sự chính xác | Rất chính xác. | Đôi khi có thể không chính xác. |
| Thời gian | Phân tích khung ngoại tuyến và đầu vào diễn ra. | Thời gian thực trong tự nhiên. |
| Phân tích | Mức độ phức tạp của phân tích và tính toán cao. | Tỷ lệ phân tích cao hơn nhưng độ phức tạp tính toán thấp hơn. |
Học có giám sát là gì?
Kỹ thuật học có giám sát đòi hỏi việc lập trình một hệ thống hoặc máy móc, trong đó máy tính được cung cấp các ví dụ đào tạo cũng như chuỗi mục tiêu (mẫu đầu ra) để hoàn thành một nhiệm vụ. Thuật ngữ 'giám sát' thường có nghĩa là quan sát và chỉ đạo các nhiệm vụ và hoạt động. Nhưng, ai có thể được giám sát có thể được sử dụng? Nó chủ yếu được sử dụng trong hồi quy nhận dạng mẫu, phân cụm và thần kinh nhân tạo.
Hệ thống được định hướng bởi thông tin được tải vào mô hình, giúp dễ dàng dự đoán các lần xuất hiện trong tương lai, giống như khắc dữ liệu vào một thuật toán xác định trước và mong đợi kết quả tương tự từ một lần xảy ra tương tự sau đó. Việc đào tạo được thực hiện với các mẫu được gắn thẻ. Trình tự đầu vào của lưới thần kinh huấn luyện cấu trúc, cũng liên quan đến đầu ra.
Thuật toán “học” từ dữ liệu thử nghiệm bằng chiến lược lặp lại đã được chứng minh trên thông tin và tối ưu hóa cho câu trả lời đúng trong phân loại sâu. Mặc dù các kỹ thuật học tập có giám sát đáng tin cậy hơn các phương pháp học tập không có giám sát, nhưng chúng cần sự tham gia của con người để phân loại dữ liệu một cách chính xác.
hồi quy là một kỹ thuật thống kê để xác định mối liên hệ giữa một biến dự báo và một hoặc nhiều biến ngoại sinh, và nó thường được sử dụng để dự báo các sự kiện trong tương lai. Phân tích hồi quy tuyến tính được sử dụng vì chỉ có một nhân tố độc lập nhưng một biến kết quả.
Học không giám sát là gì?
Học không giám sát là loại thuật toán mạng nơ-ron tiếp theo sử dụng dữ liệu thô không có cấu trúc để đưa ra kết luận. Học máy không giám sát nhằm mục đích khám phá các mẫu hoặc nhóm cơ bản trong dữ liệu chưa được gắn nhãn. Nó được sử dụng phổ biến nhất để khám phá dữ liệu. Học không giám sát được phân biệt bởi thực tế là nguồn và đích đều không xác định.
So với học theo dõi, học máy không giám sát cho phép người dùng thực hiện xử lý dữ liệu phức tạp hơn. Mặt khác, học máy không giám sát có thể thất thường hơn các phương pháp học tự phát khác. Phân đoạn, phát hiện bất thường, thần kinh nhân tạo và các kỹ thuật học tập không giám sát khác là những ví dụ.
Bởi vì chúng ta hầu như không có kiến thức về dữ liệu, bộ phân loại không được giám sát khó khăn hơn so với bộ phân loại. Nhóm các mẫu có thể so sánh với nhau, biến đổi wavelet và mô hình không gian vectơ là những vấn đề học tập không giám sát phổ biến.
Kỹ thuật không giám sát của thuật toán học xảy ra trong thời gian thực, tức là mô hình diễn ra với độ trễ 0% và đầu ra được tính toán trong công cụ tự nhiên, với tất cả dữ liệu đầu vào được đánh giá và gắn nhãn trước người vận hành, cho phép họ hiểu nhiều kiểu học và phân loại dữ liệu thô. Lợi ích chính nhất của kỹ thuật học tập không giám sát là xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
Sự khác biệt chính giữa học tập có giám sát và học tập không giám sát
Sự kết luận
Do lượng dữ liệu tổng thể ngày càng tăng mà các doanh nghiệp phải đánh giá và quản lý để đưa ra các lựa chọn tốt và chính xác, việc khai thác dữ liệu đang trở nên rất quan trọng trong môi trường doanh nghiệp ngày nay.
Điều này giải thích tại sao nhu cầu về học máy ngày càng tăng, đòi hỏi những nhân sự thông thạo cả học máy có giám sát, bán giám sát và không giám sát. Điều quan trọng cần nhớ là mỗi thiết kế chương trình giảng dạy đều có những lợi ích và nhược điểm riêng. Điều này ngụ ý rằng trước khi quyết định sử dụng phương pháp tiếp cận nào để đánh giá dữ liệu, người ta phải làm quen với cả hai cách học máy.
