يتم تنفيذ هذه التقنيات التعليمية الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للرقابة في مختلف التطبيقات مثل الشبكات العصبية الاصطناعية التي هي أنظمة معالجة البيانات التي تحتوي على عدد كبير من عناصر المعالجة المترابطة إلى حد كبير.
رسم بياني للمقارنة
| أساس للمقارنة | التعلم تحت الاشراف | تعليم غير مشرف عليه |
|---|---|---|
| الأساسية | يتعامل مع البيانات المسمى. | يعالج البيانات غير المسماة. |
| التعقيد الحسابي | متوسط | منخفض |
| Analyzation | غير متصل على الانترنت | في الوقت الحالى |
| صحة | ينتج نتائج دقيقة | يولد نتائج معتدلة |
| النطاقات الفرعية | التصنيف والانحدار | التجمع والتعدين حكم الجمعيات |
تعريف التعلم المشرف
تتضمن طريقة التعلم الخاضع للإشراف تدريب النظام أو الجهاز حيث يتم توفير التدريب مع نمط الهدف (نمط الإخراج) يتم توفيره للنظام لإجراء مهمة. عادة الإشراف على وسائل لمراقبة وتوجيه تنفيذ المهام والمشاريع والنشاط. ولكن ، حيث يمكن تطبيق التعلم تحت الإشراف؟ في المقام الأول ، يتم تنفيذه في شبكات الانحدار والتعلم الآلي والشبكات العصبية.
الآن ، كيف نقوم بتدريب نموذج؟ يسترشد النموذج بمساعدة تحميل النموذج مع المعرفة ، لتسهيل التنبؤ بالمستقبلات. ويستخدم مجموعات البيانات المسمى للتدريب. الشبكات العصبية الاصطناعية يقوم نمط الإدخال بتدريب الشبكة التي ترتبط أيضًا بنمط الإخراج.
تعريف التعلم بدون إشراف
لا يتضمن نموذج التعلم غير المراقب الخرج المستهدف مما يعني عدم وجود تدريب للنظام. يجب أن يتعلم النظام من تلقاء نفسه من خلال التحديد والتكيف وفقًا للخصائص الهيكلية في أنماط الإدخال. ويستخدم خوارزميات تعلم الآلة التي تستنتج استنتاجات حول البيانات غير المسماة.
يعمل التعلم غير الخاضع للرقابة على خوارزميات أكثر تعقيدًا مقارنة بالتعليم تحت الإشراف لأن لدينا معلومات نادرة أو معدومة حول البيانات. يخلق بيئة أقل قابلية للإدارة مثل الجهاز أو النظام الذي يهدف إلى توليد النتائج بالنسبة لنا. الهدف الرئيسي للتعلم بدون إشراف هو البحث في الكيانات مثل المجموعات ، المجموعات ، تقليل الأبعاد ، وأداء تقدير الكثافة.
الاختلافات الرئيسية بين التعلم تحت إشراف ودون إشراف
- تتعامل تقنية التعلم الخاضعة للرقابة مع البيانات المسمى بها حيث تكون أنماط بيانات المخرجات معروفة للنظام. في مقابل ذلك ، يعمل التعلم غير الخاضع للرقابة مع بيانات غير معلنة حيث يعتمد المخرج فقط على مجموعة التصورات.
- عندما يتعلق الأمر بالتعقيد ، تكون طريقة التعلم تحت الإشراف أقل تعقيدًا بينما تكون طريقة التعلم غير الخاضعة للرقابة أكثر تعقيدًا.
- يمكن للتعلم الخاضع للإشراف أيضًا إجراء تحليل دون اتصال بالإنترنت بينما يستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف تحليلًا في الوقت الفعلي.
- نتائج تقنية التعلم تحت الإشراف هي أكثر دقة وموثوقية. في المقابل ، يولد التعلم غير الخاضع للرقابة نتائج معتدلة لكنها موثوقة.
- التصنيف والانحدار هي أنواع من المشاكل تحل تحت طريقة التعلم تحت إشراف. وبالعكس ، يشمل التعلم غير الخاضع للرقابة مشاكل التجميع والتلاعب في القواعد التنظيمية.
استنتاج
التعلم المرصود هو تقنية إنجاز مهمة من خلال توفير التدريب وأنماط المدخلات والمخرجات إلى الأنظمة ، في حين أن التعلم غير الخاضع للرقابة هو تقنية للتعلم الذاتي ، حيث يجب على النظام اكتشاف ميزات السكان المدخلين من خلال مجموعة خاصة بهم وليس بمجموعة سابقة من الفئات. يستخدم.
