Unterschied zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen

Begriffe wie betreutes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen werden im Kontext des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz verwendet, die mit jedem Tag an Bedeutung gewinnen. Maschinelles Lernen, für den Laien, sind Algorithmen, die datengetrieben sind und eine Maschine anhand von Beispielen lernen lassen. Es gibt zwei Arten des Lernens: nämlich überwachtes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen, das die Schüler verwirrt, da es viele Gemeinsamkeiten zwischen beiden gibt. Trotz Überschneidungen gibt es Unterschiede, die in diesem Artikel hervorgehoben werden.

In den kommenden Jahren werden wir wahrscheinlich eine Zunahme der Entwicklung des maschinellen Lernens erleben, um den Umgang mit Geschäftsproblemen einfacher und schneller zu machen. Die Einstellung von Mitarbeitern, um einfache Geschäftsprobleme anzugehen, würde mit den Konzepten des überwachten und unbeaufsichtigten Lernens obsolet werden.

Was ist Betreutes Lernen?

Dies ist eine Art von Lernen, bei dem maschinelles Lernen mit Hilfe von Eingaben von Benutzern stattfindet. Ein Großteil der Forschung auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz hat sich bis heute auf das überwachte Lernen konzentriert. Zum Beispiel wird der Spam-Ordner in Ihrer E-Mail voll mit manchmal sogar wichtigen Mails, die unbeabsichtigt darauf zugreifen. Das System arbeitet auf der Grundlage eines maschinellen Lernens, das einen Algorithmus zur Analyse von Spam meldet. Das System verwendet die Informationen, um Nachrichten zu filtern und sie an den Spamordner zu senden, wodurch die Falschmeldungen reduziert werden. In einer Suchmaschine arbeitet der Algorithmus auf der Grundlage des Links, der beim Öffnen der Suchergebnisse zuerst angeklickt wird. Dies führt zu Verbesserungen in den Suchergebnissen für einen Benutzer. Es gibt jedoch gewisse Nachteile beim überwachten Lernen, da die Maschine eine vage Vorstellung davon hat, was richtig und was falsch ist. Dieses menschliche Feedback setzt oft Einschränkungen für die zukünftige Verwendung von überwachtem Lernen voraus.

Was ist unbeaufsichtigtes Lernen?

Wir leben in Zeiten, in denen wir ständig nach Maschinen suchen, egal ob es sich um CCTV-Daten, GPS-Daten, Online-Transaktionsdaten, Maschinenscandaten, Sicherheitsscandaten usw. handelt. Organisationen und Regierungen wollen, dass Maschinen, die keine überwachten Daten von Menschen benötigen oder benötigen, bessere Ergebnisse erzielen. Dies erfordert natürlich viel mehr Anstrengung in Richtung Automatisierung, und obwohl es unwahrscheinlich ist, dass unbeaufsichtigtes Lernen das überwachte Lernen in naher Zukunft ersetzt, werden die hybriden Ansätze wahrscheinlich in naher Zukunft entstehen, die schneller und mehr sein werden effizienter als die Ergebnisse, die wir gegenwärtig durch überwachtes Lernen erhalten.

Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen?

• Betreutes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen sind zwei verschiedene Ansätze, um für eine bessere Automatisierung oder künstliche Intelligenz zu arbeiten.

• Beim überwachten Lernen gibt es menschliches Feedback für eine bessere Automatisierung, während bei unbeaufsichtigtem Lernen erwartet wird, dass die Maschine bessere Leistungen ohne menschliche Eingaben erzielt.

• Hybride Ansätze sind in der nahen Zukunft eher Lösungen, die sowohl überwachtes als auch unbeaufsichtigtes Lernen nutzen.