Denetimli ve denetimsiz öğrenmenin makine öğrenimi çerçeveleri, bilgiden ve çerçevenin performans göstergelerinden anlayarak bir dizi sorunu çözmek için kullanılır. Birden çok veya büyük ölçüde birbirine bağlı işlem bileşenlerinden oluşan bilgi işleme sistemleri olan evrişimli sinir ağları, bu denetimli ve denetimsiz öğrenme yaklaşımlarını çok çeşitli uygulamalarda kullanır.
Bu makale, makine öğrenimi yaklaşımının her iki paradigmasının da farklılaştırma kolaylığı için yan yana karşılaştırma ile nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olacaktır.
Denetimli Öğrenme ve Denetimsiz Öğrenme karşılaştırması
Denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme arasındaki fark, denetimli öğrenmenin, mevcut girdi verilerinden işlenen önemli sonuca aktarmayı içermesi, diğer yandan denetimsiz öğrenmenin doğrudan girdi ile ilgili çıktı oluşturmaya çalışmamasıdır; bunun yerine bilgideki kalıpları arar ve bağımsız bir sonuç işler.
Öğrenme algoritmaları ve makine öğrenimi ile bağlantılı yaklaşımlardan biri, ondan belirli bir model veya işlevsel amaç türetmek için etiketlenmiş bilgilerin atanmasını gerektiren denetimli öğrenmedir.
Denetimli öğrenmenin, genellikle denetimli öğrenme sonucunu belirleyen kritik faktör olarak bilinen, en çok istenen çıktı değerini yansıtırken bir girdi öğesi, bir dizi atamayı gerektirdiğini belirtmek önemlidir. Denetimli öğrenmenin en önemli özelliği, gerekli bilgilerin bilinmesi ve doğru bir şekilde sınıflandırılmasıdır.
Denetimsiz öğrenme ise yapılandırılmamış girdi bilgilerinden korelasyonlar çıkaran ve çıkarsanan ilişkilere dayalı bir sonuç çıkaran başka bir paradigma türüdür. Denetimsiz öğrenme, ham verilerden hiyerarşi ve bağlantılar çıkarmaya çalışır. Denetimsiz öğrenmede izleme zorunluluğu yoktur. Bunun yerine, operatör tarafından girilen girdi verilerinden kendi başına bir iç denetim gerçekleştirilir.
Denetimli Öğrenme ile Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma Parametreleri | Denetimli Öğrenme | Denetimsiz Öğrenme |
| Türler | Denetimli öğrenme ile çözülebilecek iki tür sorun vardır. yani sınıflandırma ve regresyon | Kümeleme ve ilişkilendirme, denetimsiz öğrenme kullanılarak çözülebilecek iki tür sorundur. |
| Çıkış-Girdi İlişkisi | Çıktı, beslenen çerçeveye göre hesaplanır ve girdi analiz edilir. | Çıktı bağımsız olarak hesaplanır ve girdi yalnızca analiz edilir. |
| Kesinlik | Çok doğru. | Bazen hatalı olabilir. |
| Zaman | Çevrimdışı ve girdi çerçevesi analizi gerçekleşir. | Doğada gerçek zamanlı. |
| analiz | Analiz ve hesaplama karmaşıklığı seviyesi yüksektir. | Analiz oranı daha yüksektir ancak hesaplama karmaşıklığı daha düşüktür. |
Denetimli Öğrenme nedir?
Denetimli öğrenme tekniği, bir görevi tamamlamak için bilgisayara eğitim örneklerinin yanı sıra bir hedef dizisinin (çıktı şablonu) verildiği bir sistem veya makinenin programlanmasını gerektirir. 'Denetlemek' terimi genellikle görevleri ve faaliyetleri gözden geçirmek ve yönlendirmek anlamına gelir. Ancak, denetlenen yapay zeka nerede kullanılabilir? Çoğunlukla örüntü tanıma regresyonu, kümeleme ve yapay sinirlerde kullanılır.
Sistem, modele yüklenen bilgiler tarafından yönlendirilir, bu da verileri önceden tanımlanmış bir algoritmaya oymak ve daha sonra benzer bir olaydan benzer sonuçlar beklemek gibi, gelecekteki oluşumları tahmin etmeyi kolaylaştırır. Eğitim etiketli numuneler ile yapılır. Sinir ağlarının girdi dizisi, çıktılarla da ilgili olan yapıyı eğitir.
Algoritma, tekrarlanan strateji ile test verilerinden “öğrenir” ve derin sınıflandırmada doğru cevap için bilgi ve optimizasyon üzerinde kanıtlanmıştır. Denetimli öğrenme teknikleri denetimsiz öğrenme yöntemlerinden daha güvenilir olsa da, verileri uygun şekilde kategorize etmek için insan katılımına ihtiyaç duyarlar.
Regresyon, bir tahmin değişkeni ile bir veya daha fazla dışsal değişken arasındaki bağlantıyı belirlemek için istatistiksel bir tekniktir ve genellikle gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılır. Doğrusal regresyon analizi, yalnızca bir bağımsız faktör, ancak bir sonuç değişkeni olduğu için kullanılır.
Denetimsiz Öğrenme Nedir?
Denetimsiz öğrenme, sonuç çıkarmak için yapılandırılmamış ham verileri kullanan bir sonraki sinir ağı algoritması türüdür. Denetimsiz makine öğrenimi, etiketlenmemiş verilerdeki temel kalıpları veya gruplandırmaları ortaya çıkarmayı amaçlar. En yaygın olarak veri keşfi için kullanılır. Denetimsiz öğrenme, kaynağın ve hedefin bilinmemesi gerçeğiyle ayırt edilir.
İzlenen öğrenmeye kıyasla, denetimsiz makine öğrenimi, kullanıcıların daha karmaşık veri işlemeyi yürütmesine olanak tanır. Denetimsiz makine öğrenimi ise diğer spontane öğrenme yaklaşımlarından daha düzensiz olabilir. Segmentasyon, anormallik tespiti, yapay sinir ve diğer denetimsiz öğrenme teknikleri örneklerdir.
Veriler hakkında neredeyse hiçbir bilgimiz olmadığı için, denetimsiz sınıflandırıcılar, sınıflandırıcılardan daha zordur. Karşılaştırılabilir örneklerin birlikte gruplandırılması, dalgacık dönüşümü ve vektör uzayı modeli, yaygın denetimsiz öğrenme sorunlarıdır.
Denetimsiz öğrenme algoritmaları tekniği gerçek zamanlı olarak gerçekleşir, yani paradigma yüzde sıfır gecikme ile gerçekleşir ve çıktı doğa aracında hesaplanır, tüm girdi verileri operatörün önünde değerlendirilir ve etiketlenir, böylece çoklu öğrenme stillerini kavramalarına izin verilir. öğrenme ve ham veri kategorizasyonu. Denetimsiz öğrenme tekniğinin en büyük yararı, gerçek zamanlı veri işlemedir.
Denetimli Öğrenme ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Temel Farklar
Çözüm
İşletmelerin iyi ve doğru seçimler yapmak için değerlendirmeleri ve yönetmeleri gereken genel veri miktarının artması nedeniyle, veri madenciliği günümüzün kurumsal ortamında çok önemli hale geliyor.
Bu, makine öğrenimine olan talebin neden arttığını ve hem denetimli, hem yarı denetimli hem de denetimsiz makine öğrenimi konusunda bilgili personel gerektirdiğini açıklıyor. Her müfredat tasarımının kendi avantajları ve dezavantajları olduğunu hatırlamak önemlidir. Bu, verileri değerlendirmek için hangi yaklaşımın kullanılacağına karar vermeden önce, makine öğreniminin her iki yolunun da bilinmesi gerektiği anlamına gelir.
