ההבדל בין למידה בפיקוח ללא פיקוח
בפיקוח לעומת למידה ללא פיקוח
מונחים כמו למידה מבוקרת ולמידה ללא השגחה משמשים בהקשר של למידה ממוחשבת ואינטליגנציה מלאכותית שצוברים חשיבות בכל יום חולף. לימוד מכונה, עבור הדיוט, הוא אלגוריתמים כי הם מונעים נתונים ולהפוך מכונה ללמוד בעזרת דוגמאות. ישנם שני סוגים של למידה; כלומר, למידה מבוקרת ולמידה ללא השגחה, המבלבלים בין התלמידים, שכן יש דמיון רב בין השניים. עם זאת, למרות חופפים, ישנם הבדלים כי יהיה מודגש במאמר זה.
בשנים הקרובות, אנו צפויים להעיד על גידול בפיתוח של למידה מכונה כדי להפוך את הטיפול בבעיות עסקיות קל ומהיר. שכירת עובדים כדי להתמודד עם בעיות עסקיות פשוטות יהיה מיושן באמצעות מושגים של למידה בפיקוח ללא פיקוח.מהו למידה בפיקוח?
זהו סוג של למידה שבה למידה מכונה מתרחש בעזרת תשומות של משתמשים. חלק גדול מהמחקר בתחום הלמידה של המכונות והאינטליגנציה המלאכותית עד כה התמקדו בלמידה מבוקרת. לדוגמה, תיקיית דואר הזבל בדוא"ל שלך מקבל מלא עם לפעמים אפילו מיילים חשובים הולכים אליו שלא במתכוון. המערכת פועלת על בסיס למידה ממוחשבת המודיעה על אלגוריתם הקשור לניתוח של דואר זבל. המערכת משתמשת במידע כדי לסנן הודעות ולשלוח אותם לתיקיית דואר זבל הפחתת תוצאות חיוביות שגויות. במנוע חיפוש, האלגוריתם פועל על בסיס הקישור שנלחץ לראשונה כאשר הוא פותח תוצאות חיפוש. הדבר מוביל לשיפור בתוצאות החיפוש עבור משתמש. עם זאת, ישנם חסרונות מסוימים הלמידה בפיקוח כמו המכונה יש מושג מעורפל של מה נכון ומה לא בסדר. משוב אנושי זה מעמיד לעתים קרובות מגבלות על השימוש העתידי בלמידה מבוקרת.
-> ->
מהו למידה ללא השגחה?אנחנו חיים בזמנים שבהם אנו מחפשים ביצועים טובים יותר ממכונות כל הזמן בין אם מדובר בנתוני טלוויזיה במעגל סגור, נתוני GPS, נתוני עסקאות מקוונות, נתוני סריקה של מחשב, נתוני סריקה של אבטחה וכן הלאה. ארגונים וממשלות רוצים מכונות שאינן זקוקות או דורשות נתונים מבוקרים מבני אדם כדי לקבל תוצאות טובות יותר. זה כמובן דורש להשקיע מאמץ הרבה יותר לכיוון של אוטומציה, ואף על פי שזה לא סביר ללמידה ללא פיקוח להחליף למידה בפיקוח בעתיד הקרוב, גישות היברידית צפויים לצאת בעתיד הקרוב כי יהיה מהיר יותר ויותר יעיל מהתוצאות שאנחנו מקבלים דרך למידה בפיקוח כרגע.
-> ->
מה ההבדל בין למידה בפיקוח ללא פיקוח?• למידה בפיקוח ולמידה ללא השגחה הן שתי גישות שונות לעבודה עבור אוטומציה טובה יותר או בינה מלאכותית.
• בהוראה מבוקרת, יש משוב אנושי לאוטומציה טובה יותר ואילו בלמידה ללא השגחה, המכשיר צפוי להביא מופעים טובים יותר ללא תשומות אנושיות.
• גישות היברידיות הן פתרונות סבירים יותר בעתיד הקרוב, אשר יעשו שימוש בלימוד מבוקר וללא פיקוח.
