Estas técnicas de aprendizagem supervisionadas e não supervisionadas são implementadas em várias aplicações, tais como redes neurais artificiais, que são sistemas de processamento de dados que contêm um grande número de elementos de processamento largamente interligados.
Gráfico de comparação
| Base para comparação | Aprendizagem Supervisionada | Aprendizagem não supervisionada |
|---|---|---|
| Basic | Lida com dados rotulados. | Lida com dados não rotulados. |
| Complexidade computacional | Alto | Baixo |
| Analise | desligada | Tempo real |
| Precisão | Produz resultados precisos | Gera resultados moderados |
| Subdomínios | Classificação e regressão | Mineração de Regras de Clustering e Associação |
Definição de Aprendizagem Supervisionada
O método de aprendizado supervisionado envolve o treinamento do sistema ou da máquina onde os conjuntos de treinamento, juntamente com o padrão de destino (Padrão de saída), são fornecidos ao sistema para executar uma tarefa. Tipicamente supervisionar significa observar e orientar a execução das tarefas, projeto e atividade. Mas, onde a aprendizagem supervisionada pode ser implementada? Primeiramente, ele é implementado nas redes de regressão e cluster de aprendizado de máquina e neural.
Agora, como treinamos um modelo? O modelo é guiado com a ajuda de carregar o modelo com o conhecimento, para facilitar a previsão de instâncias futuras. Ele usa conjuntos de dados rotulados para o treinamento. As redes neurais artificiais o padrão de entrada treinam a rede que também está associada ao padrão de saída.
Definição de Aprendizagem Não Supervisionada
O modelo de Aprendizado não supervisionado não envolve a saída de destino, o que significa que nenhum treinamento é fornecido ao sistema. O sistema tem que aprender por si mesmo através da determinação e adaptação de acordo com as características estruturais nos padrões de entrada. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina que tiram conclusões sobre dados não rotulados.
O aprendizado não supervisionado funciona em algoritmos mais complicados em comparação com o aprendizado supervisionado porque temos informações raras ou nenhuma informação sobre os dados. Cria um ambiente menos gerenciável, pois a máquina ou o sistema destina-se a gerar resultados para nós. O principal objetivo da aprendizagem não supervisionada é pesquisar entidades como grupos, clusters, redução de dimensionalidade e realizar estimativa de densidade.
Principais diferenças entre aprendizado supervisionado e não supervisionado
- A técnica de aprendizado supervisionado lida com os dados rotulados em que os padrões de dados de saída são conhecidos pelo sistema. Em contraste, o aprendizado não supervisionado funciona com dados não rotulados, nos quais a saída é baseada apenas na coleta de percepções.
- Quando se trata da complexidade, o método de aprendizado supervisionado é menos complexo, enquanto o método de aprendizado não supervisionado é mais complicado.
- O aprendizado supervisionado também pode realizar análise off-line, enquanto o aprendizado não supervisionado emprega análise em tempo real.
- O resultado da técnica de aprendizagem supervisionada é mais preciso e confiável. Em contraste, o aprendizado não supervisionado gera resultados moderados, mas confiáveis.
- Classificação e regressão são os tipos de problemas resolvidos sob o método de aprendizagem supervisionada. Por outro lado, o aprendizado não supervisionado inclui problemas de clustering e de mineração de regras associativas.
Conclusão
A aprendizagem supervisionada é a técnica de realizar uma tarefa fornecendo padrões de treinamento, entrada e saída para os sistemas, enquanto a aprendizagem não supervisionada é uma técnica de autoaprendizagem em que o sistema precisa descobrir os recursos da população de entrada por conta própria e nenhum conjunto anterior de categorias são usados.
