Diferença entre a aprendizagem supervisionada e não supervisionada

Estudos supervisionados versus não supervisionados

termos como aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada são utilizados no contexto da aprendizagem mecânica e da inteligência artificial que estão ganhando importância em cada dia que passa. Aprendizagem de máquina, para o leigo, são algoritmos que são orientados por dados e fazem uma máquina aprender com a ajuda de exemplos. Existem dois tipos de aprendizagem; nomeadamente, aprendizagem supervisionada e aprendizagem sem supervisão que confundem estudantes, pois existem muitas semelhanças entre os dois. No entanto, apesar da sobreposição, existem diferenças que serão destacadas neste artigo.

Nos próximos anos, é provável que possamos testemunhar um aumento no desenvolvimento da aprendizagem por máquina para lidar com problemas comerciais mais fácil e rápido. A contratação de funcionários para enfrentar problemas de negócios simples se tornaria obsoleta usando os conceitos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.

O que é aprendizado supervisionado?

Este é um tipo de aprendizagem onde o aprendizado da máquina ocorre com a ajuda de insumos dos usuários. Grande parte da pesquisa no campo da aprendizagem mecânica e da inteligência artificial até a data se concentrou na aprendizagem supervisionada. Por exemplo, a pasta de spam em seu e-mail fica cheia com as vezes, mesmo que os e-mails importantes sejam feitos sem querer. O sistema funciona com base na aprendizagem em máquina que notifica um algoritmo relativo à análise de spam. O sistema usa as informações para filtrar mensagens e enviá-las para a pasta de spam reduzindo falsos positivos. Em um mecanismo de busca, o algoritmo funciona com base no link clicado primeiro quando abre resultados de pesquisa. Isso leva a melhorias nos resultados de pesquisa para um usuário. No entanto, existem algumas desvantagens na aprendizagem supervisionada, pois a máquina tem uma idéia vaga do que é certo e do que está errado. Este feedback humano muitas vezes coloca limitações para o uso futuro da aprendizagem supervisionada.

O que é a aprendizagem sem supervisão?

Estamos vivendo em tempos em que estamos procurando um melhor desempenho de máquinas o tempo todo, seja dados de CCTV, dados de GPS, dados de transações on-line, dados de varredura de máquina, dados de verificação de segurança e assim por diante. Organizações e governos querem máquinas que não precisam ou requerem dados supervisionados de seres humanos para obter melhores resultados. Isso, é claro, exige colocar muito mais esforço na direção da automação e, embora seja improvável que a aprendizagem não supervisionada substitua a aprendizagem supervisionada no futuro próximo, as abordagens híbridas provavelmente surgirão no futuro próximo, que serão mais rápidas e mais eficiente do que os resultados que estamos recebendo através do aprendizado supervisionado no momento.

Qual a diferença entre a aprendizagem supervisionada e não supervisionada?

• Aprendizagem supervisionada e aprendizagem sem supervisão são duas abordagens diferentes para trabalhar para melhor automatização ou inteligência artificial.

• Na aprendizagem supervisionada, há feedback humano para uma melhor automação, enquanto que na aprendizagem sem supervisão, a máquina deverá trazer melhores desempenhos sem entradas humanas.

• As abordagens híbridas são soluções mais prováveis ​​no futuro próximo que fazem uso da aprendizagem supervisionada e não supervisionada.