Övervakat kontra oövervakat lärande
Termer som övervakat lärande och oövervakat lärande används i samband med maskininlärning och artificiell intelligens som blir allt viktigare för varje dag som går. Maskininlärning, för lekmannen, är algoritmer som är datadrivna och får en maskin att lära sig med hjälp av exempel. Det finns två typer av lärande; nämligen övervakat lärande och oövervakat lärande som förvirrar eleverna då det finns många likheter mellan de två. Men trots överlappning finns det skillnader som kommer att belysas i den här artikeln.
Under de kommande åren kommer vi sannolikt att se en ökning av utvecklingen av maskininlärning för att göra det enklare och snabbare att hantera affärsproblem. Att anställa anställda för att ta itu med enkla affärsproblem skulle bli förlegat med begreppen övervakat och oövervakat lärande.
Vad är övervakat lärande?
Detta är en typ av inlärning där maskininlärning sker med hjälp av input från användare. Mycket av forskningen inom området maskininlärning och artificiell intelligens har hittills fokuserat på övervakat lärande. Till exempel blir skräppostmappen i din e-post full med ibland viktiga e-postmeddelanden som oavsiktligt hamnar i den. Systemet fungerar på basis av maskininlärning som meddelar en algoritm för analys av skräppost. Systemet använder informationen för att filtrera meddelanden och skicka dem till skräppostmappen för att minska falska positiva resultat. I en sökmotor fungerar algoritmen utifrån den länk som först klickades på när den öppnar sökresultat. Detta leder till förbättringar i sökresultaten för en användare. Det finns dock vissa nackdelar med övervakad inlärning eftersom maskinen har en vag uppfattning om vad som är rätt och vad som är fel. Denna mänskliga feedback sätter ofta begränsningar för den framtida användningen av övervakat lärande.
Vad är oövervakat lärande?
Vi lever i tider där vi letar efter bättre prestanda från maskiner hela tiden, oavsett om det är CCTV-data, GPS-data, onlinetransaktionsdata, maskinskanningsdata, säkerhetsskanningsdata och så vidare. Organisationer och regeringar vill ha maskiner som inte behöver eller kräver övervakad data från människor för att ge bättre resultat. Detta kräver naturligtvis att man lägger ner mycket mer ansträngning i riktning mot automatisering, och även om det är osannolikt att oövervakad inlärning kommer att ersätta övervakad inlärning inom en snar framtid, kommer hybridmetoderna sannolikt att dyka upp inom en snar framtid som kommer att bli snabbare och mer effektivare än de resultat som vi får genom övervakat lärande för närvarande.
Vad är skillnaden mellan övervakat och oövervakat lärande?
• Övervakat lärande och oövervakat lärande är två olika sätt att arbeta för bättre automatisering eller artificiell intelligens.
• I övervakad inlärning finns det mänsklig feedback för bättre automatisering, medan i oövervakad inlärning förväntas maskinen ge bättre prestanda utan mänskliga insatser.
• Hybridmetoder är mer troliga lösningar inom en snar framtid som använder sig av både övervakat och oövervakat lärande.
