Pembelajaran diselia lwn Tanpa pengawasan
Istilah seperti pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa pengawasan digunakan dalam konteks pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang semakin penting setiap hari. Pembelajaran mesin, bagi orang awam, ialah algoritma yang dipacu data dan menjadikan mesin belajar dengan bantuan contoh. Terdapat dua jenis pembelajaran; iaitu pembelajaran yang diselia dan pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelirukan pelajar kerana terdapat banyak persamaan antara kedua-duanya. Walau bagaimanapun, walaupun bertindih, terdapat perbezaan yang akan diserlahkan dalam artikel ini.
Pada tahun-tahun akan datang, kami berkemungkinan akan menyaksikan peningkatan dalam pembangunan pembelajaran mesin untuk memudahkan dan pantas menangani masalah perniagaan. Pengambilan pekerja untuk menangani masalah perniagaan mudah akan menjadi usang menggunakan konsep pembelajaran diselia dan tanpa penyeliaan.
Apakah Pembelajaran Terselia?
Ini ialah jenis pembelajaran di mana pembelajaran mesin berlaku dengan bantuan input daripada pengguna. Kebanyakan penyelidikan dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan sehingga kini telah tertumpu kepada pembelajaran yang diselia. Sebagai contoh, folder spam dalam e-mel anda menjadi penuh dengan kadangkala mel penting pun dihantar kepadanya secara tidak sengaja. Sistem ini berfungsi berdasarkan pembelajaran mesin yang memberitahu algoritma yang berkaitan dengan analisis spam. Sistem menggunakan maklumat untuk menapis mesej dan menghantarnya ke folder spam mengurangkan positif palsu. Dalam enjin carian, algoritma berfungsi berdasarkan pautan yang diklik dahulu apabila ia membuka hasil carian. Ini membawa kepada peningkatan dalam hasil carian untuk pengguna. Walau bagaimanapun, terdapat kelemahan tertentu dalam pembelajaran diselia kerana mesin mempunyai idea yang samar-samar tentang perkara yang betul dan apa yang salah. Maklum balas manusia ini selalunya mengehadkan penggunaan pembelajaran diselia pada masa hadapan.
Apakah Pembelajaran Tanpa Pengawasan?
Kita hidup dalam masa di mana kita mencari prestasi yang lebih baik daripada mesin sepanjang masa sama ada data CCTV, data GPS, data transaksi dalam talian, data imbasan mesin, data imbasan keselamatan dan sebagainya. Organisasi dan kerajaan mahu mesin yang tidak memerlukan atau memerlukan data yang diselia daripada manusia untuk menghasilkan hasil yang lebih baik. Ini sudah tentu memerlukan lebih banyak usaha ke arah automasi, dan walaupun pembelajaran tanpa seliaan tidak mungkin menggantikan pembelajaran seliaan dalam masa terdekat, pendekatan hibrid mungkin akan muncul dalam masa terdekat yang akan menjadi lebih pantas dan lebih banyak. cekap daripada keputusan yang kita perolehi melalui pembelajaran yang diselia pada masa ini.
Apakah perbezaan antara Pembelajaran Diselia dan Tanpa Penyeliaan?
• Pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa penyeliaan ialah dua pendekatan berbeza untuk mengusahakan automasi atau kecerdasan buatan yang lebih baik.
• Dalam pembelajaran diselia, terdapat maklum balas manusia untuk automasi yang lebih baik manakala dalam pembelajaran tanpa penyeliaan, mesin dijangka membawa prestasi yang lebih baik tanpa input manusia.
• Pendekatan hibrid ialah penyelesaian yang lebih berkemungkinan dalam masa terdekat yang menggunakan pembelajaran diselia dan tidak diselia.
