Sự khác biệt giữa học tập có giám sát và học tập không giám sát

Học sinh mạo hiểm trong học máy đã gặp khó khăn trong việc phân biệt học tập có giám sát với học tập không giám sát. Dường như quy trình được sử dụng trong cả hai phương pháp học tập là như nhau, điều này khiến người ta khó phân biệt giữa hai phương pháp học. Tuy nhiên, sau khi xem xét kỹ lưỡng và chú ý không ngừng, người ta có thể hiểu rõ rằng có sự khác biệt đáng kể giữa học tập có giám sát và không giám sát.

• Học giám sát là gì?

Học có giám sát là một trong những phương pháp liên quan đến học máy liên quan đến việc phân bổ dữ liệu được dán nhãn sao cho một mẫu hoặc chức năng nhất định có thể được suy ra từ dữ liệu đó. Điều đáng chú ý là việc học có giám sát bao gồm việc phân bổ một đối tượng đầu vào, một vectơ, đồng thời dự đoán giá trị đầu ra mong muốn nhất, chủ yếu được gọi là tín hiệu giám sát. Thuộc tính quan trọng của việc học có giám sát là dữ liệu đầu vào được biết và được dán nhãn thích hợp.

• Học tập không giám sát là gì?

Học tập không giám sát là phương pháp thứ hai của thuật toán học máy trong đó suy luận được rút ra từ dữ liệu đầu vào không được gắn nhãn. Mục tiêu của việc học tập không giám sát là xác định các mẫu ẩn hoặc nhóm dữ liệu từ dữ liệu chưa được gắn nhãn. Nó chủ yếu được sử dụng trong phân tích dữ liệu thăm dò. Một trong những đặc điểm xác định của việc học tập không giám sát là cả đầu vào và đầu ra đều không được biết đến.

Sự khác biệt giữa học tập có giám sát và học tập không giám sát

1. Dữ liệu đầu vào trong học tập có giám sát và học tập không giám sát

Sự khác biệt chính giữa học tập có giám sát và học tập không giám sát là dữ liệu được sử dụng trong cả hai phương pháp học máy. Điều đáng chú ý là cả hai phương pháp học máy đều yêu cầu dữ liệu, chúng sẽ phân tích để tạo ra các chức năng hoặc nhóm dữ liệu nhất định. Tuy nhiên, dữ liệu đầu vào được sử dụng trong học tập có giám sát đã được biết đến và được dán nhãn. Điều này có nghĩa là máy chỉ được giao nhiệm vụ xác định các mẫu ẩn từ dữ liệu đã được gắn nhãn. Tuy nhiên, dữ liệu được sử dụng trong học tập không giám sát không được biết và cũng không được dán nhãn. Công việc của máy là phân loại và dán nhãn dữ liệu thô trước khi xác định các mẫu và chức năng ẩn của dữ liệu đầu vào.

2. Độ phức tạp tính toán trong học tập có giám sát và học tập không giám sát

Học máy là một vấn đề phức tạp và bất kỳ người nào có liên quan đều phải chuẩn bị cho nhiệm vụ trước mắt. Một trong những khác biệt nổi bật giữa học tập có giám sát và học tập không giám sát là độ phức tạp tính toán. Học có giám sát được cho là một phương pháp học phức tạp trong khi phương pháp học không giám sát thì ít phức tạp hơn. Một trong những lý do khiến việc học có giám sát là do người ta phải hiểu và gắn nhãn cho đầu vào trong khi học không giám sát, người ta không bắt buộc phải hiểu và gắn nhãn cho đầu vào. Điều này giải thích tại sao nhiều người thích học tập không giám sát so với phương pháp học máy có giám sát.

3. Độ chính xác của kết quả học tập có giám sát và học tập không giám sát

Sự khác biệt phổ biến khác giữa học tập có giám sát và học tập không giám sát là tính chính xác của kết quả được tạo ra sau mỗi chu kỳ phân tích máy. Tất cả các kết quả được tạo ra từ phương pháp học máy có giám sát đều chính xác và đáng tin cậy hơn so với kết quả được tạo ra từ phương pháp học máy không giám sát. Một trong những yếu tố giải thích tại sao phương pháp học máy được giám sát tạo ra kết quả chính xác và đáng tin cậy là do dữ liệu đầu vào được biết đến và được dán nhãn, điều đó có nghĩa là máy sẽ chỉ phân tích các mẫu ẩn. Đây không giống như phương pháp học tập không giám sát trong đó máy phải xác định và gắn nhãn dữ liệu đầu vào trước khi xác định các mẫu và chức năng ẩn.

4. Số lượng các lớp học trong học tập có giám sát và học tập không giám sát

Cũng cần lưu ý rằng có một sự khác biệt đáng kể khi nói về số lượng các lớp. Điều đáng chú ý là tất cả các lớp được sử dụng trong học tập có giám sát đều được biết có nghĩa là cũng có thể có câu trả lời trong phân tích. Do đó, mục tiêu duy nhất của việc học có giám sát là xác định cụm chưa biết. Tuy nhiên, không có kiến ​​thức trước trong phương pháp học máy không giám sát. Ngoài ra, số lượng các lớp không được biết rõ có nghĩa là không có thông tin nào được biết và kết quả được tạo ra sau khi phân tích không thể được xác định. Hơn nữa, những người liên quan đến phương pháp học tập không giám sát không biết bất kỳ thông tin nào liên quan đến dữ liệu thô và kết quả mong đợi.

5. Học tập thời gian thực trong học tập có giám sát và học tập không giám sát

Trong số những khác biệt khác, tồn tại thời gian sau đó mỗi phương pháp học tập diễn ra. Điều quan trọng là phải nhấn mạnh rằng phương pháp học có giám sát diễn ra ngoại tuyến trong khi phương pháp học tập không giám sát diễn ra trong thời gian thực. Những người liên quan đến việc chuẩn bị và ghi nhãn dữ liệu đầu vào thực hiện ngoại tuyến trong khi việc phân tích mẫu ẩn được thực hiện trực tuyến, từ chối những người tham gia học máy có cơ hội tương tác với máy khi phân tích dữ liệu rời rạc. Tuy nhiên, phương pháp học máy không giám sát diễn ra trong thời gian thực sao cho tất cả dữ liệu đầu vào được phân tích và dán nhãn trước sự hiện diện của người học giúp họ hiểu các phương pháp học và phân loại dữ liệu thô khác nhau. Phân tích dữ liệu thời gian thực vẫn là giá trị quan trọng nhất của phương pháp học tập không giám sát.

Bảng hiển thị sự khác biệt giữa học tập có giám sát và học tập không giám sát: Biểu đồ so sánh

	Học có giám sát	Học tập không giám sát
Dữ liệu đầu vào	Sử dụng dữ liệu đầu vào đã biết và được dán nhãn	Sử dụng dữ liệu đầu vào không xác định
Độ phức tạp tính toán	Rất phức tạp trong tính toán	Độ phức tạp tính toán ít hơn
Thời gian thực	Sử dụng phân tích ngoại tuyến	Sử dụng phân tích dữ liệu thời gian thực
Số lượng lớp học	Số lượng các lớp được biết đến	Số lượng lớp học không được biết đến
Độ chính xác của kết quả	Kết quả chính xác và đáng tin cậy	Kết quả chính xác và đáng tin cậy vừa phải

Tóm tắt về học tập có giám sát và học tập không giám sát

• Khai thác dữ liệu đang trở thành một khía cạnh thiết yếu trong thế giới kinh doanh hiện tại do dữ liệu thô tăng lên mà các tổ chức cần phân tích và xử lý để họ có thể đưa ra quyết định hợp lý và đáng tin cậy.
• Điều này giải thích tại sao nhu cầu học máy ngày càng tăng và do đó đòi hỏi những người có đủ kiến ​​thức về cả học máy có giám sát và học máy không giám sát.
• Điều đáng để hiểu là mỗi phương pháp học tập đều mang lại những ưu điểm và nhược điểm riêng. Điều này có nghĩa là người ta phải đối thoại với cả hai phương pháp học máy trước khi xác định phương pháp nào sẽ sử dụng để phân tích dữ liệu.